AI Agent 工作流：n8n 智能客服設計
用途
設計一個能回答常見問題、查詢知識庫、查訂單，並在需要時自動升級轉交真人的 n8n AI Agent 客服工作流。
何時用
- 適合：要在 n8n 建有工具存取能力的 AI 客服（能查知識庫 + 查訂單 + 升級真人），客服量大但問題類型集中的業務場景。
- 不要用：只是想選擇整體架構模式、還沒決定用不用 AI Agent，請先用「n8n 架構模式選擇器」；或者你的客服場景需要複雜的多輪狀態管理（如保險理賠流程），純 n8n AI Agent 不一定夠，需要評估專用客服平台。
Prompt
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請幫我設計一個 n8n AI Agent 智能客服工作流，包含以下資訊：
業務情境：{{業務情境（如：電商平台訂單查詢 / SaaS 產品使用問題 / 企業內部 IT 服務）}}
常見問題類型：{{常見問題類型（如：訂單狀態、退換貨、帳號問題，列 3-5 類）}}
知識庫來源：{{知識庫來源（如：Notion 頁面 / PDF 手冊 / Google Drive 文件）}}
升級條件：{{升級條件（如：問題超過 2 輪未解 / 含「退款」關鍵字 / 用戶明確要求真人）}}
請設計：
1. 觸發器設定（Webhook / Chat Trigger / Email 哪種）
2. AI Agent 核心設定：
- System Prompt（含角色設定、回答邊界、語氣）
- 需要的 Tool 清單（知識庫查詢 / 訂單查詢 / 升級通知）
- 每個 Tool 的 n8n 節點對應
3. 對話流程圖（文字描述版）
4. 節點清單（按執行順序）
5. 3 個技術陷阱 + 避免方式
輸出格式：可直接當成 n8n 建置文件使用。範例 / 變體
- 填好變數：情境填「B2B SaaS 產品，使用者問功能操作問題」；問題類型填「登入問題 / 匯出功能 / 方案升級 / API 串接」；知識庫來源填「Notion Help Center 頁面」；升級條件填「3 輪未解 or 用戶說『我要找你們主管』」。
- 變體（多語言版）：在 System Prompt 設定中加「偵測用戶語言（繁中/英文）自動切換回應語言」，適合跨語言產品。
- 變體（LINE Bot 整合）：把觸發器改為「LINE Webhook」，同時在升級條件加「推送 LINE 通知給客服人員」，適合台灣常見的 LINE 客服場景。
🎯 範例輸出（實測）
在 Claude.ai 跑這句、把
{{變數}}填成「業務情境：B2B SaaS 產品；問題類型：登入問題/匯出功能/方案升級/API 串接；知識庫：Notion Help Center；升級條件：3 輪未解 or 用戶說要找主管」的結果：
點開看 AI 實際輸出
1. 觸發器設定
推薦：Chat Trigger（搭配 n8n 嵌入式 Chat Widget 或 LINE Webhook）
理由：B2B SaaS 客服多為非同步問答，Chat Trigger 支援多輪對話 session_id，適合追蹤升級判斷。
2. AI Agent 核心設定
System Prompt 框架：
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你是 [SaaS 產品名] 的客服助理，只回答以下四類問題：
登入問題 / 匯出功能 / 方案升級 / API 串接。
回答規則：
- 先確認問題類型，再查詢知識庫
- 無法解答時說「我幫你轉給專人處理」，不要猜測
- 語氣：專業但親切，繁體中文
- 禁止回答知識庫範圍外的問題Tool 清單：
| Tool 名稱 | n8n 節點 | 說明 |
|---|---|---|
| search_kb | HTTP Request → Notion API | 查詢 Notion Help Center |
| escalate_human | Slack node | 推送升級通知到 #support-urgent |
3. 對話流程圖
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Chat Trigger → AI Agent（判斷問題類型）
→ search_kb（查 Notion）→ 回覆用戶
→ [≥3 輪未解 or 關鍵字「主管」] → escalate_human → Slack 通知4. 節點清單
Chat Trigger → AI Agent Node → HTTP Request (Notion) → IF (升級判斷) → Slack (升級) / Respond to Webhook
5. 三個技術陷阱
- session_id 未傳遞：Chat Trigger 的
sessionId必須傳入 AI Agent 的 Memory 設定，否則每輪都是新對話，無法計算「已問 3 輪」 - Notion API 回傳 HTML：Notion search API 回傳 rich_text 格式，需在 Code 節點先轉純文字再餵給 AI
- 升級後對話繼續跑：IF 節點升級分支要加 Stop and Error 或 Respond 節點，否則 Agent 還是會繼續嘗試回覆
💡 實測心得：知識庫品質是關鍵——Notion Help Center 如果有很多過期頁面，RAG 回答會前後矛盾；建議先把知識庫頁面按「已驗證/草稿」分類，只讓 AI 搜已驗證的頁面。
延伸
重點來了：AI Agent 客服最容易失敗的原因不是 AI 不夠聰明，而是知識庫沒整理好（RAG 回答品質差）或升級條件設得太嚴（用戶已經很不耐煩才升級）。建議先用小範圍問題類型試跑，確認回答品質再擴展。
如果需求還沒明確到可以設計，先用「n8n 架構模式選擇器」確認整體方向，再來這裡細化 AI Agent 設計。