Transcription

Czy wiesz, że w szybki i prosty sposób możesz sprawić, aby Twój agent AI przemówił ludzkim głosem i realizował zadania na bazie zwykłej rozmowy? Cześć Robert, w czym mogę Ci pomóc? Siemanko Eos, dobrze Cię słyszeć. Słuchaj, stwórz wydarzenie w moim kalendarzu na dzień 30 marca 2025 roku na godzinę 12, niech trwa 45 minut. Tytuł tego wydarzenia to Test YouTube, opis to 123. Cześć Robert, miło mi słyszeć, że wszystko w porządku. Zatem tworzymy wydarzenie Test YouTube 30 marca 2025 roku o godzinie 12, trwające 45 minut, z opisem 123. Czy wszystko się zgadza? Jak widzisz dużo rzeczy jest możliwe i w dzisiejszym materiale pokażę Ci jak stworzyć konwersacyjnego agenta AI i oddelegować mu różne zadania bez potrzeby pisania ani jednej linijki kodu i nie wydając przy tym fortuny. A na końcu tego filmu pokażę Ci jeden z praktycznych przykładów wykorzystania takiego agenta w Twoim biznesie, tak więc bez zbędnego przedłużenia lecimy z tematem. Do stworzenia systemu agentów AI będziemy tradycyjnie korzystać z narzędzia do automatyzacji NATEN N8N, który widzisz teraz na ekranie i który w moim przypadku jest hostowany na własnym serwerze na platformie Railway. To świetne rozwiązanie jeżeli jakimś cudem nie masz serwerowni na chacie. Jeśli chodzi o koszt takiego serwera z postawionym NATEN N8N to wynosi on jak tutaj widzisz 5 dolarów miesięcznie, a konfiguracja zajmie Ci około 5-10 minut nawet jeśli jesteś nietechniczny. Cały proces wytłumaczyłem krok po kroku w pierwszym filmie o otworzeniu agentów AI na moim kanale, do którego link znajdziesz standardowo w opisie pod tym filmem. W tym momencie nasze workflow wygląda następująco. Mamy tutaj webhook, który przechwytuje dane z naszego agenta konwersacyjnego, przekazuje je do naszego agenta centralnego, dyrygenta, który ma pod sobą oczywiście model. Tutaj jest GPT-4O mini, ma wbudowaną pamięć, no i ma dostęp do takich narzędzi jak np. research agent, dzięki któremu może wyszukiwać informacji w sieci, czy kalendarz agent do zarządzania moim kalendarzem, o czym mówiliśmy sobie w poprzednim odcinku o agentach. Gdy agent w najtenie wykona swoje zadanie, to zwraca informację do naszego agenta konwersacyjnego. Spokojnie, jeśli nic Ci teraz to nie mówi, to zaraz rozbijemy sobie całość na czynniki pierwsze i pokażę Ci jak to zrobić w praktyce, a teraz zabieramy się za stworzenie naszego konwersacyjnego agenta głosowego. W tym momencie znajdujesz się na stronie Eleven Labs, czyli polskiej firmy, która tworzy świetne rozwiązania AI do generowania głosu. Pierwsze co musisz zrobić to założyć tutaj konto, możesz założyć takie bezpłatne, następnie przechodzimy sobie do aplikacji. W tym momencie chcę zaznaczyć, że w moim przypadku jest plan płatny, jak widzisz mam tutaj 300 tys. kredytów, ale spokojnie, jeżeli chcesz stworzyć i wytestować takiego agenta konwersacyjnego, to w darmowym planie, co ile się nie mylę, masz do dyspozycji 15 minut, więc na lufzaku możesz sprawdzić jak to działa i czy Ci się to w jakiś sposób przyda. Link oczywiście do tego narzędzia znajdziesz w opisie pod tym filmem. Teraz z menu po lewej stronie przechodzimy sobie do tej zakładki, którą widzisz na ekranie, klikamy. Mamy tutaj dashboard, czyli to ile łącznie rozmawiałem z naszymi agentami, ile kredytów tutaj poszło, ale interesuje nas tutaj po lewej stronie agents. Jak widzisz mam tutaj dwóch stworzonych agentów, mam EOS, czyli mojego takiego głównego asystenta, którego workflow widać na początku i mamy CRM agenta, do którego później sobie przejdziemy. Teraz klikamy sobie tutaj plusik create an AI agent, wpisujemy nazwę, weźmy test YouTube, wybieramy blank template i klikamy create agent. Pierwszą rzeczą, którą będziemy chcieli tutaj ustawić jest język naszego agenta, klikamy sobie tutaj i wybierzemy sobie polski. Mamy. Następnie to co ustawiamy to first message, czyli pierwsza wiadomość głosowa, którą otrzymamy od agenta. W moim przypadku jest to cześć Robert, w czym mogę Ci pomóc. Następną rzeczą, którą musimy ustawić i która jest mega ważna jest system prompt, czyli instrukcja dla naszego agenta konwersacyjnego, która określa sposób w jaki ma działać. Pokazywałem jak tworzyć takie instrukcje w jednym z poprzednich filmów z serii o właśnie agentach AI. Można w tym celu wykorzystać specjalnego np. GPT w chat GPT. Jednak my skorzystamy z instrukcji, którą przygotowałem na bazie kilku innych filmów, które widziałem od innych twórców i które udoskonaliłem z AI pod siebie. Link do tej instrukcji będzie w opisie pod tym filmem, więc jeżeli chciałbyś wypróbować moją instrukcję i dostosować ją pod siebie to śmiało. Pozwolisz, że skopiuję sobie ją. To co jest ważne, to gdy mamy jakąś rzecz, zmienimy, klikamy sobie tutaj zawsze save, ponieważ jeżeli wyjdziesz z tej strony przypadkiem czy odświeżysz ją, to to wszystko zniknie. To nie zapisuje się automatycznie, więc warto klikać za każdym razem save. Taka dobra praktyka. Teraz gdy to się zapisuje, omówię Ci pokrótce tą instrukcję, nie będę całej czytać. Mamy tu określone osobowość i ton, czyli mamy tutaj jesteś zaawansowaną asystentką AI o imieniu EOS. Mamy tutaj rolę, czyli jesteś osobistą asystentką. Twoim zadaniem jest wspieranie rozmówcy w realizacji zadań oraz odpowiadanie na pytania. Mamy główną funkcję i to co jest tutaj ważne, to jest mega ważne w zasadzie w tej instrukcji. Twoim podstawowym zadaniem jest zrozumienie prośby użytkownika, określenie jego intencji i wykonanie zadania przy użyciu narzędzia NATEN. Musisz wyodrębnić zapytanie użytkownika i przekazać je do narzędzia NATEN, dostosowując komunikację do jego stylu pracy i specyfiki myślenia. Wyodrębniaj zapytanie użytkownika i wysyłaj je do narzędzia NATEN bez zbędnego opóźnienia lub nadbiernego komentarza przed wykonaniem. Formatuj odpowiedź w sposób jasny i skuteczny, nigdy nie stwierdzając, że czekasz na odpowiedź narzędzia NATEN, zamiast tego udzielaj natychmiastowej i pewnej odpowiedzi. Mamy tutaj zdefiniowane narzędzie, czyli NATENA, mamy tutaj instrukcje jak to powinno działać, wytyczne dotyczące zachowania EOS, konkrety wcześniejszych problemów, tutaj opisałem jakieś rzeczy, które miałem wcześniej, które sprawiały mi kłopot po prostu, przykładowe interakcje, czyli mamy sprawdzenie kalendarza i tworzenie wydarzenia w kalendarzu. Tak to wygląda, tak jak mówiłem, link do tej instrukcji będzie w opisie. Kolejną rzeczą, która nas interesuje jest LLM, czyli model AI, który będzie podpięty pod naszego agenta AI konwersacyjnego. Ja zostawiłem sobie Gemini 2.0 Flash, tobie też polecam, możesz sobie ewentualnie przetestować inne, są tutaj do wyboru, jednak my weźmiemy ten. Kolejną rzeczą, która nas interesuje są toolsy, czyli narzędzia. W tym miejscu musimy kliknąć sobie add tool, wybrać custom tool, nazwać to, weźmy sobie N8N YouTube, teraz w opisie mamy coś takiego, to wykorzystuj to narzędzie w celu odpowiedzi na pytania i żądania użytkownika, na razie rozmówcy, metodę wybieramy post, to jest związane z tym webhookiem, który tutaj konfigurujemy, jak widzisz jest tutaj u góry webhook. URL, czyli link, za chwilę do tego sobie przejdziemy, tu będzie trzeba wkleić link naszego webhooka z N8N, ale tym co nas teraz interesuje są body parameters, klikamy enable i znowu w description wpisujemy coś takiego, wyciągnij odpowiednie informacje z wypowiedzi użytkownika, rozmówcy i ważne jest to, abyś dodał property tutaj, tutaj wpisujemy query, później Ci wszystko wyjaśnię, value type zostawiamy LLM prompt i w description wpisujemy opisane zadanie lub pytanie użytkownika, na razie rozmówcy, możemy teraz kliknąć add tool, później sobie zła nazwa N8N YouTube, w tym momencie musimy przejść z powrotem do naszego workflow w N8N, kliknąć sobie w dashboardzie create workflow, następnie kliknąć add first step, dodać pierwszego noda, czyli moduł i wybieramy on webhook call tutaj po prawej stronie, jak widzisz mamy tutaj naszego webhooka i teraz tutaj w HTTP method zmieniamy z get na post i o co z tym chodzi? Opowiem Ci trochę o tym na przykładzie wiadomości SMS, którą dostajesz od znajomego, wyobraź sobie, że zamiast dostawać SMSa o treści hej mam dla Ciebie ważną wiadomość, dostajesz obszerną wiadomość z wszystkimi szczegółami, no i webhook post przypomina trochę otrzymanie pełnej notatki z całą historią, a nie tylko informacji, że notatka, wiadomość istnieje, więc wybieramy sobie post i to co jest ważne, możemy sobie skopiować tutaj ten link, bo on będzie właśnie nam potrzebny, mamy tutaj dwie opcje jest test URL i production URL, ja sobie skopiuję ten i różni się to tym, że test URL działa wtedy, kiedy tutaj scenariusz jest nieaktywny jak teraz, czyli nadaje się do testów, a production URL działa wtedy, kiedy scenariusz jest aktywny jak w tym momencie jest tutaj zielony. I dlaczego wybrałem ten, ponieważ miałem problem z tym, że jeżeli dawałem testowego webhooka w poprzednim, jak testowałem to rozwiązanie, to mi po prostu to nie działało, możesz sprawdzić czy zadziała to u Ciebie, weźmy sobie teraz, kliknijmy tutaj na plusik na workflow, dodajmy kolejnego webhooka, wpiszmy sobie webhook i będzie to ten webhook, respond to webhook, czyli pierwszy webhook zbiera nam dane z naszego agenta konwersacyjnego w 11labs, a ten respond webhook zwraca dane do naszego agenta w 11labs, tak najprościej mówiąc i to co musimy zmienić to jeszcze w tym webhooku tutaj, wybieramy respond, using respond to webhook node, to jest mega ważne, więc mamy skopiowany ten URL, mamy dodane te webhooki, możemy sobie zapisać, dobra praktyka, wracamy do 11labs, teraz możemy sobie wkleić naszego webhooka, ja to zrobię jeszcze tak, hop, klikamy sobie tutaj add tool w prawym dolnym rogu i mamy dodany już webhook, teraz zapisujemy, tak jak mówiłem wcześniej, gdy to się zapisze będziemy mogli przejść do kolejnych ustawień, albo już teraz nawet chyba możemy przejść do kolejnych ustawień, przejdźmy sobie tutaj do voice i tutaj możesz wybrać głos swojego asystenta, w darmowej wersji jest kilka głosów, które możesz sobie przetestować, w płatnej wersji jest ich dużo, jak widzisz ja mam tutaj głos EOS i taka ciekawostka, ten głos, prompta, który posłużył do stworzenia tego głosu wygenerowała EOS, czyli mój asystent AI w Cloud Projects, więc możemy sobie wybrać przykładowo ją, zapisujemy i jest tu jeszcze jedna rzecz w tych ustawieniach, która jest dla nas ważna i którą chcemy zmienić, przechodzimy sobie tutaj do advanced, czyli zaawansowane i to co chcemy zmienić to turn, timeout, który jest tutaj, który jest domyślnie ustawiony na 7 sekund, w tym miejscu możesz określić to ile sekund ciszy może być pomiędzy twoją interakcją z agentem konwersacyjnym, ja ustawię sobie tutaj 45 sekund, ponieważ czasami trochę trwa ten proces, że przesyłamy webhooka do workflow, na przykład on robi jakieś rzeczy w kalendarzu i zwraca nam odpowiedź, więc nie chcę żeby po prostu ta akcja została przerwana przez to, że jest ta cisza, tutaj polecam Ci poeksperymentować, ale nie schodzić poniżej 17-20 sekund, jeżeli łączysz to z NATEN-em stworzonym na Railway-u, gdy ustawimy sobie te 45 sekund, możemy zapisać całość, w tym momencie klikamy sobie tutaj, żeby skopiować link do naszego agenta, otwórzmy sobie nową kartę, jak widzisz mamy tutaj dashboard, gdzie możemy uruchomić naszego agenta i z nim rozmawiać, co zaraz zrobimy, ale teraz wróćmy sobie do naszego workflow i to co będziemy chcieli zrobić to włączenie tego agenta, aby po prostu odebrać dane testowe, zadamy mu jakiekolwiek pytanie, tylko po to żeby uzyskać dane, które następnie przekażemy do naszego agenta AI, którego dodamy po prostu jako kolejny moduł, więc klikamy sobie Call AI Agent. Cześć Robert, w czym mogę Ci pomóc? Cześć Eos, wyślij zapytanie webhooka do N8N, żebyśmy mogli przetestować webhook, tylko w zasadzie o to Cię proszę, możesz napisać w tym webhooku hej. Jasne Robercie, wysyłam zapytanie webhooka do N8N z wiadomością hej, proszę dać mi kilka chwil, abym mogła się temu przyjrzeć. I jak tam, udało się? Tak Robercie, wygląda na to, że zapytanie webhooka z wiadomością hej zostało pomyślnie wysłane do N8N. Czy chcesz, żebym sprawdziła, czy N8N odebrał to zapytanie, czy może masz jakieś inne zadanie dla mnie? Nie, dziękuję. Dobra, jak widzisz wysłano to zapytanie, sprawdźmy sobie, jest query wyślij zapytanie webhooka z wiadomością hej, czyli to wszystko się sprawdziło tak jak miało. I po co to zrobiliśmy? Ano po to, że teraz możesz kliknąć sobie tutaj plusik i dodać moduł z agentem AI, czyli advanced AI. Wybieramy sobie AI agent, teraz możemy sobie kliknąć tutaj, żeby załadować poprzednie dane z webhooka, albo nawet inaczej. Weźmy sobie w execution, możemy dać copy to editor, jak widzisz mamy. Teraz wybieramy sobie tutaj define below, możemy przeciągnąć nasze query, które mamy tutaj do agenta, w ten sposób ta wiadomość będzie do niego przekazana. W ogóle dobra praktyka, możesz sobie zmienić nazwę, agent głosowy 11labsxn8n, na przykład w ten sposób. Mamy tutaj wiadomość z naszego webhooka przekazaną. Kolejną rzeczą, którą chcemy zrobić jest dodać tutaj model, czyli wybierzemy sobie na przykład OpenAI, 4.0 mini, dodane. Kolejną rzeczą, którą możemy sobie dodać jest pamięć, klikamy sobie plusik, simple memory, tutaj klikamy sobie define below, id. Tutaj możesz określić okienko kontekstowe, czyli ile wiadomości ma zapamiętać, w tył dajmy sobie 20. Mamy, zobaczmy tutaj, jest ok. Gdy mamy to gotowe, dodajmy sobie jakieś narzędzie, na przykład wikipedię. Chodź, żeby nasz agent miał dostęp do tej wikipedii. O, nie dodało się, dodajmy tu. Już jest, zapiszmy sobie. Teraz znowu przechodzimy do naszego agenta tutaj, możemy sobie skopiować jeszcze raz link, uruchamiamy, dajemy na pół ekran. Cześć Robert, w czym mogę Ci pomóc? Cześć Eos, sprawdź proszę kto jest prezydentem Argentyny. Oczywiście Robercie, sprawdzam kto aktualnie sprawuje urząd prezydenta Argentyny. Proszę dać mi kilka chwil, abym mogła się temu przyjrzeć. Aktualnym prezydentem Argentyny jest Javier Gerardo Milley, który objął urząd w 2023 roku. Czy potrzebujesz więcej informacji na ten temat Robercie? Nie, dziękuję. Dobra, jak widzisz tutaj Eos wykorzystała wikipedię, cały proces zadziałał. Jeżeli chodzi o workflow, który stworzyłem dla tutaj mojego asystenta, to działa to bardzo podobnie. Zresztą opisałem to jak stworzyć tego Research Agenta i Kalendar Agenta w poprzednich odcinkach, wystarczy ich podpiąć i po prostu wtedy asystent ma dostęp do Twojego kalendarza, czy może szukać rzeczy itd. Widziałeś to na początku w intro, a na koniec mam dla Ciebie specjalny pomysł. Na koniec przygotowałem szybkie demo, gdzie pokażę Ci prosty system z wykorzystaniem Agenta Konwersacyjnego w Eleven Labs połączonego z workflow w Nate'enie, który działa tak, że po rozmowie z klientem wysyła mi po zakończonym spotkaniu link do Agenta Konwersacyjnego prosto na maila, do tego Agenta CRM, a następnie na podstawie prostej rozmowy na bazie kilku pytań, które są zdefiniowane wewnątrz tego Agenta w Eleven Labs uzupełnia odpowiednie rubryczki w CRM w bazie danych R-Table. Działa to tak, tu mamy link, klikamy, jest nasz agent, otwórzmy sobie na drugiej połowie naszą bazę. Mamy tu prosty CRM z takimi kolumnami jak event ID, klient, opiekun klienta, temat spotkania, wnioski ze spotkania, status, data spotkania i działa to następująco. Cześć Robert, z tej strony Jack. Mam kilka pytań dotyczących Twojej rozmowy z klientem. Gotowy? Cześć, tak, lecimy. Super, powiedz mi, z jakim klientem rozmawiałeś? Adam Małysz. Ok, a kto był opiekunem klienta podczas tego spotkania? Robert. Jaki był temat spotkania z Adamem Małyszem? Agenci AI. Jakie są wnioski ze spotkania z Adamem Małyszem? Tworzymy dla Adama automatyzację czyszczącą jego narty. Jaki jest status spotkania? Do wyboru masz nowy, w trakcie, wymaga follow-up, zakończony, anulowany. Wymaga follow-up. Podaj mi proszę datę spotkania. 26 marca 2025. Czy masz event ID spotkania, czy mam go wygenerować? Nie mam, wygeneruj. Ok, zaraz wyślę dane do systemu. Czy chcesz jeszcze coś dodać lub zmienić? Nie, to wszystko. Dane zostały pomyślnie przesłane do systemu. Czy jest coś jeszcze, w czym mogę Ci pomóc? Nie, dziękuję. Dobra, mamy to, otwórzmy sobie Airtable. To możemy zamknąć. I mamy coś takiego, spotkanie Adam Małysz. Tutaj mamy event ID, który wygenerował nam agent. Klient Adam Małysz, opieką klienta Robert, temat agenci AI. Wnioski, tworzymy dla Adama automatyzację przestrzącą jego narty. Wymaga follow-up, data się zgadza, wszystko się zgadza. Tak więc tak to wygląda, takie rzeczy możesz robić, rzeczywiście to uproszczona wersja. I tutaj mam wielką prośbę do Ciebie, jeżeli uważasz ten odcinek za wartościowy i chcesz, żebym tworzył więcej tego typu materiałów, to będzie mi miło, jeżeli zostawisz łapkę w górę i komentarz, bo w ten sposób algorytmy pchają moje filmy dalej, a mój kanał może się rozwijać, a ja mogę tworzyć więcej takich filmów dla Ciebie. A jeżeli jeszcze tego nie robisz, to zachęcam Cię do zostawienia subskrypcji na moim kanale, bo dzięki temu nie przegapisz kolejnych wartościowych materiałów o tworzeniu agentu w AI, czy praktycznym wykorzystaniu nowych technologii w codziennej pracy, czy życiu. My widzimy się w kolejnym odcinku. Cześć.