講師具備 AI 應用產品的實戰經驗，背景並非工程專業，課程設計重視觀念清楚、步驟可跟、成果可驗證，適合非工程專業背景的同學，希望穩定入門的學員。

第一階段｜系統部署與整體認識（週六上午）
目標：完成 n8n 環境啟動，並建立對 AI Agent 整體結構的基本理解。

你可能有這種情況...
「我想有人帶我手把手起步，讓我知道整個系統邏輯，而非盲目跟著操作。」
「部署、雲端這些事，我希望有人幫我整理清楚差異與選擇。」

這階段你會學到：

• n8n 的定位、用途與可延伸的應用方向

• 本地部署與雲端部署的差異與適用情境

• 使用 Zeabur 或官方服務完成部署

• n8n 操作介面與節點的基本概念

• 透過實際 Demo，理解一個 AI Agent 從接收訊息到回應的完整流程

這階段後，你會建立全局理解與操作信心。

第二階段｜AI Agent 核心實作（週六下午）
目標：完成一個具備基本思考、記憶與工具使用能力的 AI Agent。

此時的你可能會有的煩惱...
「我想知道 AI 為什麼會這樣回應，而不只是照著做。」
「Prompt、記憶、工具之間的關係，需要有人幫我整理清楚。」

這階段你會學到

• 串接 AI 模型，理解「模型負責什麼、不負責什麼」

• 撰寫 System Prompt，定義 AI 的角色與行為邏輯

• Context 與資料傳遞的基本概念

• 使用 Excel 作為簡易知識庫，建立長期記憶概念

• 串接 Google Sheet、Calendar、Drive，讓 AI 能執行實際任務

這階段過後，你會理解AI服務的設計邏輯，而非只完成固定案例操作。

第三階段｜實際使用與LINE介面整合（週日上午）
目標：讓 AI Agent 能透過 LINE 被實際使用，而不只存在於電腦系統中。

你可能會想：
「我有有哪些入口可以使用，幫助我導入公司業務中？」
「我希望這個系統能真的融入我的工作或生活。」

這階段你會學到

• 建立並串接 LINE Bot 作為 AI Agent 的使用介面

• 將前一階段完成的 Agent 與 LINE 整合

• 在課堂中實際測試、使用與調整

• 分享不同應用設計，理解場景差異

這階段後，你會先實際走過一遍從完成“作品”，到走向“實際使用”。

第四階段｜場景完善與代理人思維（週日下午）
目標：理解並實作具備「判斷與建議能力」的 AI Agent 設計方式。

這階段的你會有的心聲：
「我不希望 AI 只是被動回應，而是能幫我判斷情況。」
「我想知道，哪些事情適合交給 AI，哪些不適合。」

這階段你會學到：

• 助理型 AI 與代理型 AI 的差異

• 如何設計任務判斷與行為建議流程

• 完善一個具體情境的 AI Agent（如知識整理、待辦追蹤等）

• 討論進階想法與可能的延伸設計

• 整理個人學習成果，形成可複習的知識紀錄

這階段，我們會引導您透過分享與回顧，加深學習印象，並協助學員清楚定位自己下一步的學習方向。

*本課程為收費課程可開立發票。