n8n Masterclass\Module 4 AI Agents\10 Agent Logs

Смотреть урок

Короткий урок-практикум по работе с агентными логами и методам исправления ошибок в автоматизациях. Автор демонстрирует, как «мыслит» агент при выполнении задач (создание встреч, поиск контактов), как отслеживать траекторию его действий и интерпретировать сообщения об ошибках. Особое внимание уделено специфике работы векторных баз данных и ограничениям RAG-систем.


Оглавление

  • 00:00–01:15 Введение — Обзор темы лекции: логи агентов, интерпретация ошибок и «проверка данных» даже без глубоких технических знаний.
  • 01:16–02:29 Анатомия мыслительного процесса — Разбор первого шага: как агент обращается к системному сообщению, памяти и модели (своему «мозгу»).
  • 02:30–03:52 Субэксекуции (подпроцессы) — Демонстрация того, как главный агент вызывает специализированных агентов (контактного и календарного).
  • 03:53–05:13 Верификация действий — Проверка параметров созданного события: время, участники и подтверждение в логах.
  • 11:25–13:08 Практическая отладка — Разбор кейса с ошибкой отправки email, использование режима «Debug и редактор» для исправления промптов.
  • 13:09–15:12 Стратегия решения проблем — Почему важно следовать за «траекторией» данных и когда стоит переходить к поиску в Google/форумах.
  • 17:48–19:59 Ограничения RAG и выводы — Почему поиск по векторной базе не всегда дает целостное резюме документа и финальные советы по обучению.
🔒

Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ, чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.

Войти Вступить / купить доступ