26 minuterFrån noll till din första AI-agent på 25 minuter (utan programmering)
Bygg ett första arbetsflöde med en AI-agent i n8n och lär dig känna igen var verktygsåtkomst, minne och skyddsräcken hör hemma.
Jack Roberts. En yrkesverksam automatiseringsbyggare pekar ut de tre faktorer som faktiskt avgör valet – inbyggda AI-agenter, egen drift och respektive verktygs långsiktiga färdplan – inklusive anteckningar från ett samtal med Makes chef för Applied AI om vart Make är på väg. Det ligger nära artikelns perspektiv ”byt inte bara på grund av jakten på nästa glänsande nyhet”.
Betrakta den specifika produktjämförelsen som versionskänslig. n8n och Make förändras snabbt. Använd videon för beslutskriterierna och kontrollera sedan aktuella priser, driftalternativ, funktioner för AI-agenter och anslutningsbegränsningar innan du väljer en plattform.
Välj en automatiseringsplattform utifrån drift, lämplighet för AI-agenter, integrationer och underhållsavvägningar i stället för produkthajp.
Känn till den grundläggande modellen med utlösare och åtgärder från Zapier, Make eller n8n.
Senast granskad: 18 maj 2026
Fortsätt längs samma lärstig med nästa kurerade kompletterande video.
26 minuterBygg ett första arbetsflöde med en AI-agent i n8n och lär dig känna igen var verktygsåtkomst, minne och skyddsräcken hör hemma.
231 minuterSe hur en supportagent kombinerar hämtning, eskalering och arbetsflödesverktyg innan den produktionssäkras.
11 minuterSkilj mellan direkt och indirekt promptinjektion och förstå varför enbart filtrering inte räcker.
Externa kurser som är handplockade och går djupare in i detta ämne.
Anthropic Academy
MCP är protokollet som i det tysta ersätter separata verktygsintegrationer i hela ekosystemet för AI-verktyg. Lär dig det direkt från källan. När du är klar har du byggt och driftsatt en egen MCP-server, anslutit en LLM-klient till den och förstått varför den här standarden är branschens närmaste motsvarighet till USB-C.
João Moura (Founder, CrewAI)
Doubles as our sales and customer-support vertical pick and a genuinely practical agent-building course: you build an agentic sales pipeline (lead scoring, personalized outreach) and a customer-support data-insights pipeline as two of the five hands-on projects, taught by CrewAI's own founder. Requires basic Python, so it sits with our other builder-track courses rather than the no-code picks.
Hugging Face
Den tydligaste genomgången av agentbaserade system med öppen källkod som finns. Kursen utgår från de tre ramverk som utvecklare faktiskt utvärderar (smolagents, LlamaIndex och LangGraph), inte en enskild leverantörs teknikstack. Den avslutas med en benchmarkuppgift och en offentlig topplista – ett upplägg med resultat som ditt team kan verifiera.