AI agent 的產生可以逐漸取代我們日常中重複性的瑣碎工作，節省我們許多時間也增加工作效率。
不會寫程式也不用擔心，AI Agent 不再只是開發者的專利！隨著工具愈來愈平易近人，現在只要你會用滑鼠、會打字，就能建立一個會自動分類信件、記錄資料並回覆 Email 的智能小幫手。本篇教學就以一個實用案例為核心，手把手帶你完成第一個 AI Agent 的打造！
在開始之前，我們先了解 AI agent 主要特性，以及和單純使用 ChatGPT 差別在哪？
🤖 AI Agent 與 ChatGPT 有什麼不同？
很多人會好奇：「我平常就在用 ChatGPT 啊，那 AI Agent 到底是什麼？有什麼不同？」
簡單來說，ChatGPT 是一位對話助理，而 AI Agent 則是一位能幫你『主動完成任務』的智能幫手。
| 功能比較 | ChatGPT | AI Agent |
|---|---|---|
| 互動方式 | 問答式（需要你提問） | 任務導向（能自動啟動並執行流程） |
| 記憶功能 | 有，但須在特定場景開啟 | 可串接長期記憶、任務紀錄 |
| 工具整合 | 僅能透過 GPT 工具列或 API 呼叫 | 能結合 Google Sheets、Email、Zapier、網站爬蟲等多工具 |
| 自動化能力 | 需手動操作 | 可自動觸發、條件判斷與任務執行 |
舉例來說，如果你要讓 ChatGPT 幫你「回覆 Email 並整理到表格」，你得自己貼上內容、複製它的回答、貼到 Sheet 和 Gmail；但 AI Agent 則能「自己判斷」、「自動分類」、「自動寄信」並「備份紀錄」，完全不需要你手動操作。
換句話說：
ChatGPT 是個能幫你思考的人，AI Agent 則是幫你執行的人。
兩者背後的模型可以相同（例如 GPT-4），但設計目的與應用情境完全不同。透過像 Make 這樣的平台，我們可以輕鬆讓 GPT 變成一個真正的 Agent，協助我們處理工作流程！
建立我第一個 AI agent
那我們就不囉唆，直接進入建立 AI agent的入門教學，以下利用一個日常生活中很常會遇到的案例來示範，讓你了解到 AI agent 如何幫你直接處理完這個『任務』，幫助你的工作更有效率。
🎯 目標任務
請這個 AI 助理（代理）幫我們自動分類信件、備份以及回信。
當 Gmail 收到一封信時，AI Agent 會：
- 讀取信件內容
- 判斷屬性進行分類（例如：報價、合作、客服、垃圾信）
- 將資訊寫入 Google Sheet
- 自動回覆對應 Email 給寄件人
🧰 一、準備工具與帳號
你需要以下這些帳號或平台：
- Gmail 帳戶（接收/回覆 Email）
- Google Sheets（儲存信件摘要與分類）
- OpenAI 帳戶與 API 金鑰（用 GPT 來讀信件內容以及產生回信內容） 👉 取得 API 金鑰
- Make 或 Zapier（用來整合整個流程，自動化各平台）
📌 本教學以 Make 為例，因為它支援免費方案。
🪜 二、建立自動化流程（使用 Make）
步驟 1：建立 Scenario
登入 Make，點選「Create a new scenario」。
步驟 2：加入 Gmail 模組（觸發器）
這個步驟重點是加入觸發這個流程的起始點，以我們的情況就是收到某一封信時，開始後續流程。過程中可以單純設定收到所有信件都觸發，也可以增加其他進階條件，我們目前都先以最簡單的例子來教學。
設定收件夾中收到新的信件時觸發Make流程。
- 選擇 Gmail → Watch emails
- 授權你的 Gmail 帳號
- 設定條件：「當新信件抵達時，且收件匣為主要分類」
步驟 3：加入 OpenAI GPT 模組
這步驟的重點是，收到信件後，要依據這個內容做自動分類，這時就要請AI服務介入，而我們使用的就是Open AI的 API，我們必須先準備好OpenAI的KEY來串連Make，讓Make有權限可以傳接資料到OpenAI。
那我們這時還要告訴OpenAI我們要請他幫忙做什麼，所以就要送給他一串prompt提示詞，除了給他指令之外也要把我們收到的信件內容一起傳送給他。
步驟參考：
- 選擇 OpenAI → Create a Completion（或 Chat）
- 新增一個 Message
- Role 選擇助理
- 在 Prompt 欄（Text Content）輸入以下內容，並且將你剛剛收到的信件內容置入：
以下是一封客戶寄來的 Email，請判斷這封信的分類（報價 / 合作 / 技術問題 / 客服 / 垃圾信），回覆我分類。
Email內容：
{{來自 Gmail 的信件內文}}
- 選擇
gpt-4或gpt-3.5-turbo作為模型
步驟 4：將結果寫入 Google Sheets
這個步驟要串接完你的Google Sheet帳號，然後將上一步驟收到的分類回覆自動串送到Google Sheet，加入一個新的欄位，完成資料備份。
- 新增 Google Sheets 模組 → Add a Row
- 選擇儲存的表格與工作表
- 對應欄位（時間、內容、分類）填入從 Gmail 與 GPT 模組取得的資料
步驟 5：自動回信
接著如果你的公司或工作上有自動回信的需求，你可以整理制式的信件內容，例如收到詢價時或合作邀請時，回覆某個制式的信件套版。
這裡有兩種選擇，一個是直接貼上固定的回覆，不需要AI介入幫你修改或調整信件內容。
另一個選擇就是加入AI的協助，例如你針對不同的分類要有不同的格式，或是內容需要加入客戶名稱及智慧內容回覆。這時你就要新增一次OpenAI步驟模組，請他幫你自動產出這封信件內容。
以下是針對固定的回信步驟：
- 新增 Gmail 模組 → Send Email
- 收件人：{{寄件人 Email 位址}}
🛑🛑 關於寄件人的變數選擇時，你可能會遇到一個問題，就是Gmail收到信件後的變數內容格式是
Doris<doris@hiinmusic.com>
但這格式不符合Email格式，所以你會需要在此加入一個 Text Parser去處理這段文字變成純Email格式。
- 請插入一個Match Pattern的步驟，並在Pattern欄位裡面輸入 <([^>]+)>
- 接著在下一步驟的收件者欄位就可以選擇 Text Parser輸出的結果變數
- 主旨：感謝您的來信！
- 內容範例：
您好！
我們已收到您的來信，我們將盡快處理。
此為 AI 自動回覆，請耐心等候專人聯繫。
———
AI 助理 敬上
🧠 三、設計簡單但有效的 AI Prompt
AI 的回應品質跟 prompt 設計有極大關係。這是一個精簡又實用的範例：
你是一位智能信件助理，請判斷 Email 類型，並以條列方式摘要內容重點。可用分類有：
- 報價詢問
- 合作邀請
- 技術支援
- 廣告或垃圾信
可依公司需求擴充更多分類，或補上指定回覆語氣（如禮貌、熱情、商務冷靜等）。
🧪 四、測試流程
- 發送一封測試 Email 至自己的 Gmail
- 開啟 Scenario → 點選「Run Once」
- 檢查是否：
- 1️⃣ GPT 正確分類信件內容
- 2️⃣ Google Sheet 正確寫入
- 3️⃣ Gmail 寄出自動回覆
如果一切順利，接下來你可以設定排程（每5分鐘執行一次）或開啟 webhook 讓它全天候運作！
🔁 五、延伸應用建議
- 根據「分類」不同套用不同回信範本
- 若分類為「合作邀請」，自動將信件轉寄至負責窗口
- 連接 Notion，為每封信建立專案卡片
- 發送 Slack 通知給團隊（使用 Slack 模組）
✅ 六、總結與初學者建議
你已完成第一個 AI Agent！雖然沒有寫程式，但你已經讓：
- ChatGPT 成為語意理解的大腦
- Make 成為自動執行的手腳
- Gmail 與 Google Sheet 成為輸入與輸出工具
這就是 AI Agent 的基礎精神：具備理解能力、記憶力與行動力！
如果你喜歡這樣的教學格式，也歡迎留言，我可以幫你做更多情境教學（例如客服問答、投資分析、內容寫作等 AI Agent 實作流程）。
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