一、課程簡介 在數位轉型浪潮中，AI代理成為企業和個人提升效率的關鍵工具。 現代工作環境面臨資訊爆炸和任務繁雜的挑戰，單純依靠人力已難以應對日益增長的複雜度和效率需求。本課程聚焦於如何善用AI代理和自動化工作流技術，將重複性任務交由機器處理，讓人類專注於創造性和策略性工作。 AI代理（AI Agents） AI代理是能夠感知環境、做出決策並執行行動的智能系統，具備自主性、反應性和目標導向特性。從簡單的自動回覆機器人到複雜的跨平台協作系統，AI代理正逐漸成為工作流程中不可或缺的角色。 自動化工作流（Automated Workflow） 指將工作過程中的多個步驟通過技術手段連接並自動執行，減少人工干預，提高效率和準確性。自動化工作流涵蓋從基礎的文檔處理到複雜的跨部門業務流程優化。 本課程將理論與實踐相結合，從AI基礎概念入手，逐步深入探討如何設計、實施和優化AI驅動的自動化工作流。學生將通過實際案例分析、工具實操和專案開發，掌握AI代理的構建與應用技巧。課程特別強調實用性和適應性，培養學生在不同場景下靈活運用AI技術的能力，同時關注倫理和責任問題，確保技術應用符合可持續發展原則。本課程響應聯合國可持續發展目標中的工業化、創新及基礎建設(SDG 9)和優質教育(SDG 4)，為學生提供面向未來工作環境的核心競爭力。 二、課程學習目標(請寫出明確且可衡量的學習目標) 完成本課程後，學生能夠： 1. 識別並說明AI代理的核心特性、類型及應用場景，並區分適合自動化的任務類型。 2. 使用至少兩種主流AI代理或自動化工具（如Make、N8N等）構建基本的自動化解決方案。 3. 設計並實現一套完整的自動化工作流，能夠處理特定領域的實際業務問題。 4. 評估現有工作流程並識別自動化機會，能提出具體改進建議和實施方案。 5. 分析AI代理實施中的倫理、隱私和安全挑戰，並提出適當的風險管理策略。 6. 在團隊項目中成功整合多種AI工具和服務，展示協作開發和系統整合能力。

一、AI代理概論與自動化工具平台介紹：Make.com 與 n8n 的應用場景 • 對應學習目標：1 • 評量方式： • 小組識別業務流程 • 提出適合使用 Make.com 或 n8n 的自動化機會 • 教學策略： • 概念講解 • 平台演示 • 管理應用案例分析 ? 二、工作流設計基礎：使用 Make.com 構建首個自動化流程 • 對應學習目標：1, 2, 4 • 評量方式： • 在 Make.com 上完成一個基礎業務流程自動化 • 分析其效益 • 教學策略： • 平台操作示範 • 模組功能講解 • 引導式實作 ? 三、進階工作流整合：使用 n8n 連接多系統與數據源 • 對應學習目標：2, 3 • 評量方式： • 開發一個跨平台的數據整合與處理工作流 • 教學策略： • n8n 節點配置教學 • API 連接實作 • 問題診斷與解決 ? 四、無代碼/低代碼平台驅動的業務創新 × 實務案例 • 對應學習目標：1, 4, 5 • 評量方式： • 提交「自動化應用案例分析報告」 • 識別實施價值與挑戰 • 教學策略： • 平台選擇策略討論 ? 五、AI 功能整合：將 AI 服務接入 Make.com 和 n8n 工作流 • 對應學習目標：2, 3, 6 • 評量方式： • 團隊項目：設計一個整合 AI 服務的管理決策輔助工作流 • 教學策略： • AI API 整合演示 • 工作流智能化改造 • 技術諮詢 ? 六、成果發表：AI 驅動的自動化管理方案展示與效益評估 • 對應學習目標：2-6 • 評量方式： • 團隊成果展示（解決方案＋效益分析） • 同儕評價 • 實用性評估 • 教學策略： • 方案演示 • 效益量化報告 • 實施計劃評估 • 同儕反饋

無