Многопрофильный анализ запросов
Этот шаблон автоматически обрабатывает запросы пользователей, используя AI-агентов и инструменты для поиска, вычислений и анализа, с записью результатов в Google Sheets.
Целевая аудитория
- Разработчики AI: Тестируют и оценивают работу AI-агентов с различными инструментами.
- Аналитики данных: Проводят оценку эффективности инструментов для обработки запросов.
- Менеджеры продуктов: Отслеживают производительность AI-систем для улучшения продуктов.
Решаемая проблема
Ручная оценка работы AI-агентов занимает много времени и требует сложного анализа?
Этот шаблон автоматизирует проверку и анализ запросов, упрощая тестирование и улучшение AI-систем.
Что автоматизируется
- Получение запроса: Захват пользовательского запроса через чат или Google Sheets.
- Форматирование: Преобразование запроса в формат, пригодный для AI-агента.
- Обработка агентом: Использование AI-агента для выбора подходящих инструментов (поиск в базе, веб-поиск, калькулятор).
- Применение инструментов: Выполнение поиска в базе Qdrant, веб-поиска через Firecrawl или вычислений.
- Суммаризация: Генерация краткого ответа с помощью Summarizer Agent.
- Оценка: Проверка, были ли вызваны правильные инструменты, и запись результатов.
- Сохранение: Логирование результатов в Google Sheets для анализа.
Используемые сервисы
- Google Sheets: Хранение набора данных и результатов оценки.
- OpenRouter (OpenAI o3): Основной чат-модель для обработки запросов.
- OpenAI Embeddings: Генерация векторных представлений для поиска.
- Qdrant: Векторная база данных для хранения и поиска релевантных данных.
- Firecrawl: Веб-поиск для получения актуальной информации.
- Calculator: Выполнение математических операций для числовых запросов.
- Summarizer Agent: Суммаризация собранной информации.
***Сложность настройки
- Уровень: Сложный
- Время настройки: ~2-3 часа для подключения аккаунтов, настройки Qdrant и проверки workflow.
Что нужно для запуска
- Аккаунты:
- Google (для Sheets с OAuth2-доступом).
- OpenRouter для AI-модели.
- OpenAI для генерации эмбеддингов.
- Qdrant для векторной базы данных.
- Firecrawl для веб-поиска.
- API-ключи:
- Google Sheets OAuth2 API.
- OpenRouter API.
- OpenAI API.
- Qdrant API.
- Firecrawl API (Bearer Auth).
- Предварительные требования:
- Установленный n8n (самостоятельно размещённый).
- Настроенная коллекция search_queries в Qdrant.
- Доступ к Google Sheets с таблицей для данных и результатов.
- Подключенный Summarizer Agent (отдельный workflow в n8n).
Примеры использования
- AI-разработчик: Тестирует, как агент выбирает инструменты для запросов вроде «Сколько финансирования получил Anthropic?».
- Аналитик данных: Оценивает точность AI в использовании поиска и калькулятора для сложных запросов.
- Менеджер продукта: Анализирует производительность AI-агента для улучшения чат-бота в продукте.
Результат
- Что вы получите: Автоматизированный отчет в Google Sheets с результатами обработки запросов и метриками использования инструментов.
- Преимущества:
- Экономия до 4 часов в день на ручном тестировании AI-агентов.
- Снижение ошибок в выборе инструментов на 80% благодаря автоматической проверке.
- Четкие данные для анализа и улучшения AI-систем.
Теги для поиска
#автоматизация #AI #аналитика #интеграция #оценка #поиск #разработка
А получить workflow «Автоматизация тестирования AI-агентов: n8n workflow для анализа запросов и инструментов» и другие шаблоны для n8n (более 1000 готовых сценариев автоматизации) вы можете в нашем Закрытом Нейроклубе по кнопке ниже:
Напишите в комментариях, какой шаблон для n8n вам нужен и какие задачи он должен выполнять. Я подберу подходящее решение или добавлю новый workflow.Также рекомендуем подписаться на наш Telegram-канал AI Мастерская.
Там выходят подробные разборы популярных сценариев для n8n, реальные кейсы автоматизации бизнеса и примеры, где рутинную работу полностью берут на себя роботы, а не человек.


