วันที่ 1: พื้นฐาน Agentic AI, n8n และการพัฒนา Use Case 1

ภาคเช้า: ทฤษฎีและแนวคิด Agentic AI

🔷แนะนำ Agentic AI

▪️นิยามและความสำคัญของ Agentic AI

▪️LLM-powered Agents vs Traditional Automation

▪️Components ของ Agentic AI: Perception, Planning, Reasoning, Memory, Action

▪️สถาปัตยกรรมและรูปแบบการทำงาน ReAct, Reflexion, Chain-of-Thought

▪️Use Cases และตัวอย่างการใช้งานในโลกธุรกิจ

🔷แนะนำ n8n Architecture

▪️สถาปัตยกรรมของ n8n

▪️แนวคิด Low-code/No-code สำหรับ Workflow Automation

▪️Core Components: Nodes, Connections, Workflows, Credentials

▪️Runtime Architecture และ Execution Models

▪️n8n Cloud vs Self-hosted

▪️n8n Community Edition vs Enterprise Edition

🔷Node Types สำคัญสำหรับ Agentic AI

▪️Trigger Nodes (Webhook, Gmail, Schedule)

▪️AI/ML Nodes (OpenAI, Text Classifier)

▪️Communication Nodes (Gmail, Slack, HTTP Request)

▪️Data Processing Nodes (Function, JSON, Split in Batches)

▪️Database Nodes (MSSQL, MongoDB)

▪️Utility Nodes (IF, Switch, Merge)

ภาคบ่าย: การตั้งค่าและพัฒนา Use Case 1

🔷Hands-on: การตั้งค่า n8n Cloud

▪️สมัครและตั้งค่าบัญชี n8n Cloud

▪️การเชื่อมต่อ Credentials (Gmail, OpenAI)

▪️Best Practices สำหรับการใช้งานบน Cloud

🔷Hands-on: พัฒนา Email Classification System

▪️สร้าง Gmail Trigger Node

▪️การตั้งค่า Text Classifier สำหรับการจำแนกประเภทอีเมล (Work, Personal, Tour, Other)

▪️การใช้ IF/Switch Node สำหรับการแยก Workflow ตามประเภท

🔷Hands-on: การพัฒนา AI-powered Email Response

▪️การเชื่อมต่อกับ OpenAI Model

▪️การสร้าง Effective Prompts สำหรับ Email Response Generation

▪️การใช้ Gmail Nodes สำหรับการส่งอีเมลตอบกลับอัตโนมัติ

▪️การเชื่อมต่อกับ Google Calendar สำหรับการสร้างเหตุการณ์

วันที่ 2: n8n Community Edition, MCP และการพัฒนา Advanced Features

ภาคเช้า: การติดตั้ง n8n Community Edition และ MCP

🔷Hands-on: การติดตั้ง n8n Community Edition บน Docker

▪️เตรียมความพร้อมเครื่องคอมพิวเตอร์

▪️การติดตั้ง Docker และ Docker Compose

▪️การสร้างและปรับแต่ง Docker-compose.yml สำหรับ n8n

▪️การรัน n8n และเข้าถึง UI

▪️การตั้งค่า Credentials และ Environment Variables

🔷Hands-on: การตั้งค่า MCP Server บน Docker

▪️สถาปัตยกรรมของ MCP

▪️การติดตั้ง MCP Server ด้วย Docker

▪️การกำหนดค่า Configuration

▪️การเชื่อมต่อ MCP กับ n8n

▪️การทดสอบการทำงานของ MCP Server

🔷Hands-on: การเชื่อมต่อ Slack กับ MCP Server

▪️การสร้าง Slack App และการขอ API Token

▪️การตั้งค่า Webhook และ Event Subscriptions

▪️การเชื่อมต่อ Slack กับ n8n Workflow

▪️การทดสอบการรับและส่งข้อความผ่าน Slack API

ภาคบ่าย: การพัฒนา Database Integration และ RAG

🔷Hands-on: การเชื่อมต่อ MSSQL กับ MCP Server สำหรับข้อมูลธุรกรรมลูกค้า

▪️การติดตั้ง MSSQL บน Docker

▪️การตั้งค่าการเชื่อมต่อฐานข้อมูล

▪️การทดสอบการค้นหาและดึงข้อมูลธุรกรรมของลูกค้า

🔷Hands-on: การพัฒนาระบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) สำหรับนโยบายการให้บริการลูกค้า

▪️แนวคิดและประโยชน์ของ RAG

▪️การติดตั้ง Vector Database (Qdrant) บน Docker

▪️การสร้างและนำเข้าข้อมูลนโยบายการให้บริการลูกค้าสู่ Vector Database

▪️การสร้าง Embeddings ด้วย OpenAI API

▪️การพัฒนา Retrieval Component

▪️การเชื่อมต่อ RAG กับ MCP Server

▪️การทดสอบการค้นหานโยบายที่เกี่ยวข้องกับคำถามของลูกค้า

วันที่ 3: การพัฒนา Customer Service Agent และการประยุกต์ใช้

ภาคเช้า: การพัฒนา Customer Service Agent

🔷การออกแบบ Workflow สำหรับ Customer Service Agent

▪️User Flow และ Conversation Design

▪️การจัดการ Context

▪️การออกแบบ Prompts ที่มีประสิทธิภาพ

▪️การวางแผนการจัดการข้อมูลและการตอบกลับ

🔷Hands-on: Customer Service Agent Development

▪️สร้าง Workflow รับข้อความจาก Slack

▪️การประมวลผลข้อความด้วย NLP

▪️ดึงข้อมูลประวัติธุรกรรมของลูกค้าจาก MSSQL

▪️การค้นหานโยบายการให้บริการที่เกี่ยวข้องจาก Vector Database

▪️การสร้างการตอบกลับตามนโยบายและข้อมูลธุรกรรมด้วย AI

▪️การส่งข้อความตอบกลับไปยัง Slack

▪️การบันทึกประวัติการสนทนาลงใน MSSQL

ภาคบ่าย: ขยายงานการพัฒนาและการปรับแต่งประสิทธิภาพ

🔷Hands-on: การจัดการการสนทนาที่ซับซ้อน

▪️Multi-turn Conversations และการเก็บ Context

▪️การสร้าง Fallback และการส่งต่อไปยัง Human agent เมื่อจำเป็น

▪️การปรับแต่ง Prompts เพื่อให้ตอบคำถามตามนโยบายได้อย่างเหมาะสม

🔷การปรับแต่งและ Scaling

▪️การวิเคราะห์ Performance และ Bottlenecks

▪️การปรับแต่ง Docker Configuration สำหรับ Production

▪️Scaling Strategies สำหรับ n8n และ MCP