n8n Agent 看 Context Engineering
原作者: 李元魁
【從 n8n 看 Context Engineer】補記錄
這場在九月底由 虎智科技 跟 N8n 官方合作的線下分享聚會，很榮幸可以成為演講者之一。
分享的是透過 n8n 的 AI Agent 來認識什麼是 Context Engineer。
Context Engineer 簡單說一句話，就是『為了完成目標，如何給 LLM 恰到好處的資訊』
記憶、工具引用、Prompt 技巧、LLM 特性、LLM 能力都是影響 AI Agent 完成目標的變數。
其實有時候用 Agent 很像在交代任務給高級工讀生一樣。
（Prompt Engineering）怎麼交代工讀生完成任務？
（上下文長度、記憶）交代太多任務，工讀生可能會漏、會忘。
（LLM 能力）工讀生太笨，可能會理解錯任務目標。
（Sub Agent）工讀生交代另一個工讀生會不會由資訊漏掉？
（Context 處理）工讀生怎麼記錄處理任務、如何與別的工讀生協作任務？
剛好 n8n 中可以做到一部分處理 Context Engineer，完全可以體驗到要 LLM 完成一個任務有多麼不容易。
蠻期待未來 AI 能力越來越強大，然後越來越多方法來協作這些 Agent。
雖然說 n8n 還是有一定的局限性，但透過 n8n 的 AI Agnet 去感受 Context Engineer 一定是足夠的。
我也在嘗試組建各種能力的 AI 成員，然後讓 AI Agent Leader 去發號施令。
未來會在繼續分享相關心得給大家，演講簡報(以下連結)
作者：Chi