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Impara Utilizzo di Agenti AI in Make | Automazione RSS con Agenti AI
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Automazione dei Flussi di Lavoro con Make.com

bookUtilizzo di Agenti AI in Make

Gli agenti AI vengono utilizzati in Make per trasformare i dati in ingresso in output significativi. I casi d'uso più comuni includono l'elaborazione, la pulizia, la sintesi, la classificazione e la generazione di contenuti.

Cosa è cambiato in Make

Make ora include una funzionalità nativa AI Agents (attualmente in beta).

Prima

  • Richieste HTTP;
  • Chiavi API;
  • Endpoint di modelli esterni;

Ora

  • Gli agenti AI vengono creati direttamente all'interno di Make;
  • Configurazione semplificata;
  • Scenari più puliti;
  • Integrazione più stretta con i moduli esistenti;

Questo agente sarà collegato al workflow RSS creato in precedenza.

Fondamenti di Prompting (Promemoria veloce)

L'AI non deduce bene l'intento. Segue le istruzioni.

Un buon prompting significa

  • Definizione chiara del ruolo;
  • Descrizione esplicita dell'input;
  • Requisiti specifici per l'output;
  • Vincoli chiari;
Note
Nota

Presumere che il modello non sappia nulla oltre a ciò che gli viene comunicato.

question mark

Qual è il fattore più importante per ottenere risultati affidabili da un agente AI in Make?

Select the correct answer

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 4. Capitolo 3

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Suggested prompts:

Can you explain how to set up an AI agent in Make?

What are the best practices for prompting AI agents in Make?

How do I connect the AI agent to my RSS feed workflow?

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Gli agenti AI vengono utilizzati in Make per trasformare i dati in ingresso in output significativi. I casi d'uso più comuni includono l'elaborazione, la pulizia, la sintesi, la classificazione e la generazione di contenuti.

Cosa è cambiato in Make

Make ora include una funzionalità nativa AI Agents (attualmente in beta).

Prima

  • Richieste HTTP;
  • Chiavi API;
  • Endpoint di modelli esterni;

Ora

  • Gli agenti AI vengono creati direttamente all'interno di Make;
  • Configurazione semplificata;
  • Scenari più puliti;
  • Integrazione più stretta con i moduli esistenti;

Questo agente sarà collegato al workflow RSS creato in precedenza.

Fondamenti di Prompting (Promemoria veloce)

L'AI non deduce bene l'intento. Segue le istruzioni.

Un buon prompting significa

  • Definizione chiara del ruolo;
  • Descrizione esplicita dell'input;
  • Requisiti specifici per l'output;
  • Vincoli chiari;
Note
Nota

Presumere che il modello non sappia nulla oltre a ciò che gli viene comunicato.

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Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

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