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私の名前はDavid Andreで、今回はn8nを使って最強のAIエージェントチームを構築する方法をお伝えします。ワークフローの設計からn8nモジュールの構築、プロンプトの作成、エージェントのオンラインホスティングまで、すべてをお見せします。このビデオを最後まで見れば、週に10時間以上を節約してくれるエージェントチームの構築方法を正確に理解できるでしょう。
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AIエージェントチームを構築する際に最初にすべきことは、プロジェクトの範囲を定義することです。何を自動化したいのか、それはどのような形になるのかを明確にしましょう。このビデオでは、YouTubeのためのエージェントチームを構築します。これにより将来的に無数の時間を節約でき、基本的に制作前のプロセス全体を自動化できます。
最初のワークフローは研究チームのエージェントです。これは動画についての研究、動画のアイデア、ニュース、ソースなどの調査を行います。2番目のチームはサムネイルに関するものです。OpenAIの画像生成API（新しいCH GPT Imagesとも呼ばれる）を使用して、与えられた動画アイデアのサムネイルをデザインします。3番目のAIエージェントはタイトル生成を担当します。これは実績のある形式に基づいて、様々なタイトルのバリエーションを生成します。
ちなみに、自動化したいものすべてにこの正確なプロセスを複製するべきです。あなたの生活やビジネスで持っているものは何でも、3〜5つの異なるステージに分解し、それぞれのステージに特化したAIエージェントまたはエージェントチームを構築します。心配いりません、後でその方法を詳しくお見せします。
そして4番目のワークフローは、スクリプト、イントロ、話すべきポイント、つまりYouTube動画で実際に話す内容に関するものです。ですから、どのようなエージェントチームを構築するにしても、プロジェクトの明確な範囲を定義するようにしてください。そうすることで、n8nに取りかかる前に明確さと方向性を持つことができます。
さて、始めるには、明らかに新しいワークフローを作成する必要があります。右上に行って、ワークフロー作成をクリックします。実は、最初に名前を付けるのが好きです。これは「main AI agent」と名付けます。はい、このビデオでは複数のAIエージェントを構築します。
いつものように、トリガーを定義する必要があります。これはWhatsApp、Discord、メール、またはTelegramかもしれません。今回のビデオではTelegramを使用します。このプラスアイコンをクリックして、トリガーを入力します。繰り返しになりますが、n8nには文字通り何百もの可能なトリガーがあります。これを見てください。おそらく何千もの異なるソフトウェアがここにあります。ですから、n8nエージェントを何でトリガーしたいとしても、それは可能でしょう。私にとって、それはTelegramです。
これらの異なる可能なトリガーから、「メッセージを受信したとき」を選択します。これがn8nで初めてエージェントチームを構築する場合、複雑に感じるかもしれませんが、このUIを理解することは実際にはとても簡単です。左側には、入ってくるデータがあります。中央には、この特定のモジュールとそのデータの処理方法が表示されます。そして右側は出力です。だから、実際に必要なのは、中央を正しく設定することに集中し、左から入ってくるデータと右側に出力されるデータを観察することだけです。
最初にすべきことは、認証情報を修正することです。「認証情報を選択」をクリックし、「新しい認証情報を作成」します。実際、n8nはこのセットアップ方法を常に教えてくれます。どのトリガーを選択しても、「ドキュメントを開く」をクリックするだけです。彼らはn8nのほぼすべての部分についてのドキュメントを持っています。Telegramでは、新しいボットを作成する必要があります。Telegramを開いて、botfatherに行きましょう。botfatherとチャットを開始します。そして「/newbot」と入力します。
繰り返しになりますが、私たちはただドキュメントに従っています。ですから、n8nでどのようなエージェントチームを構築することにしても、彼らは文字通りそれを再現できるようにステップを提供してくれます。だから、パニックにならないでください。最初にすべてを知る必要はありません。これは重要な教訓だと思います。私自身、数十のAIエージェントを構築した後でも、まだすべてを知っているわけではありません。新しいAIエージェントやエージェントチームを構築することを決めるたびに、私はいつも無知です。いつも行き当たりばったりで解決するエラーがあります。だから、すべてを学んでから始めようとしないでください。最初に始めて、構築しながら学びましょう。
「/newbot」と入力した後、名前を定義する必要があります。私は「YouTube Genius」と呼びます。次に、ユーザー名が必要です。これは5〜32文字である必要があります。「YouTube Genius Bot」とします。これも重要です。このユーザー名はグローバルです。そのため、公開Telegramリンクで共有できます。ですから、ユニークなものを選んでください。
「YouTube N8N bot」を試してみましょう。「YouTube N8N Genius Bot」。素晴らしい、やっと使われていないものが見つかりました。見ての通り、Telegramがこのトークンを提供してくれました。これがn8nが必要とするアクセストークンであることを覚えておいてください。Telegramに戻り、これをクリックしてペーストしましょう。WindowsならコマンドVまたはコントロールVを使用します。そして保存をクリックします。
数秒後、「接続テスト成功」と表示されるはずです。これはアクセストークンが実際に機能し、n8nが問題なくTelegramと接続できることを意味します。Telegram内でも、このリンクが表示されます。これはあなたのボットへのカスタムリンクです。チャットを開始しましょう。そうすれば、n8n自動化を実行しながら実際にテストできます。
クリックして閉じることができます。そして絶対にすべきことは保存です。n8n内で重要な変更を行うたびに、保存してください。そうしないと、保存しなかったことを後悔することになります。Telegramトリガーに戻り、このステップをテストできます。「ステップをテスト」をクリックすると、Telegramから最初のイベントが取得されました。ここに表示されているように、メッセージ、メッセージID、名前Davidなどがあります。これはテキストです。明らかに、これはカスタムn8nボットに送信した唯一のメッセージである「/start」です。しかし、これは良いことです。これで、Telegramトリガーがこの情報をすべて正常に取得できることがわかりました。
この情報で何をするのでしょうか？それをAIエージェントに接続します。このプラスをクリックして「AI agent」と入力します。これは本当にn8nの核心部分です。このAIエージェントは非常に強力で、左側に入ってくるデータが表示されます。このUIに圧倒されないでください。複雑に見えるかもしれませんが、実際には非常に明確です。左側は入ってくるデータです。中央はこのノードです。どのノードにいるかに関わらず、それは中央であり、右側は出力です。このノードによって処理された後のデータがどのように見えるかです。
我々がする必要があるのは、AIエージェントに送信したメッセージを与えることです。Telegramにエージェントと通信するように送信するものは何でも、n8n AIエージェントに渡す必要があります。この場合、それは「text」です。スキーマに切り替えた方が簡単だと思います。そしてここでテキストを見つける必要があります。これはここにあります。そして中央で、「define below」に切り替える必要があります。これによりユーザーメッセージをカスタマイズできます。私たちがする必要があるのは、単に変数テキストをプロンプトにドラッグすることだけです。そしてそれは緑色になるはずです。
緑色になれば、接続されていることがわかります。これは、AIエージェントに送信する指示が何であれ、ユーザーメッセージとして受け取ることを意味します。もう一つすべきことは、オプションのシステムプロンプトを追加することです。これにより、AIエージェントのシステム指示、別名カスタム指示、別名システムプロンプトを追加できます。
これはそれが何をすべきかの主要な動作ルールです。この場合、「あなたはユーザーがYouTubeの制作前プロセスを自動化するのを助ける役立つアシスタントです。」となります。今はこのままにしておきましょう。再び保存します。変更を加えるたびに、必ず保存してください。しかし、ご覧のように、AIエージェントはまだ赤いままです。
これは、チャットモデルを与えていないからです。すべてのAIエージェントはAIモデルが必要です。そうでなければ脳がないようなものです。モデル、LLMは基本的にエージェントの脳です。Enthropic、Deepseek、Google、Grog、Mistrolを選ぶか、単にOpenAIを選ぶことができます。このビデオでは後者を使用します。
OpenAIをクリックし、OpenAI APIキーと接続する必要があります。「接続する認証情報」をクリックし、「新しい認証情報を作成」をクリックします。ここでも、n8nは私たちがすべきことを正確に教えてくれます。右側にステップがあります。まず、OpenAIアカウントにログインする必要があります。このリンクをクリックしましょう。これでplatform.openai.comが開きます。
最初のステップは右上を見ることです。ロゴやプロフィール画像が表示されている場合、ログインしていることを意味します。表示されていない場合は、chat GBTで使用しているのと同じアカウントでログインしてください。これは10秒ほどかかります。ログイン後、ダッシュボードをクリックし、左側のAPIキーをクリックします。
ここで新しいキーを作成する必要があります。右上の「新しいシークレットキーを作成」をクリックします。私は「YouTube N8N agents」と名付け、作成します。繰り返しになりますが、これを誰とも共有しないでください。パスワードのように扱ってください。コピーします。n8nに戻り、ここに貼り付けます。保存します。そして再びテストする必要があります。数秒待ちます。そこに表示されます。
接続テスト成功。素晴らしいです。これはn8nがOpenAI APIキーを正常に使用して、OpenAIモデルでn8nのAIエージェントに電力を供給できることを意味します。しかし、GPT-4O miniを使用したくはありません。それはひどいモデルです。GPT-4.1のようなより良いものを使用したいと思います。ちなみに、ここでは温度、top P、最大トークン数など、さまざまなパラメータを設定できます。
しかし、今は簡単にするために、デフォルトのままにしておきます。再び保存しましょう。おそらく、AIエージェントの最も重要な部分はツールです。これがClaudeやCH GBTのような標準的なAIチャットボットと区別する点です。CH GBDがアクセスできないツールへのアクセス権があることです。
しかし、ツールを与える前に、このプロジェクトの範囲を覚えておいてください。YouTubeの制作前プロセスの各段階に複数のAIエージェントを構築します。そのため、各エージェントは独自のワークフローになるので、それを行う前に、これが機能するかどうかを出力を追加してテストしましょう。簡単にするために、Telegramも使用します。
そうすれば、Telegramアプリですべてをテストできます。Telegramをクリックし、「メッセージを送信」を選択します。設定する必要があるのは、チャットIDとテキストの2つです。テキストはAIエージェントの出力になります。もう一度保存して、AIエージェントをクリックしましょう。
今はシステムプロンプトを簡略化します。「ユーザーにマークダウン形式で明確な応答を提供してください。」と言います。保存して、このテストボタンをクリックしてこのステップをテストしましょう。OpenAIモデルを呼び出しています。AIエージェントノードを正常に実行しました。しかし、ここにエラーがあります。
Telegramノードをクリックしてみましょう。エラーはこれら2つのフィールドを定義していないからです。今それをしましょう。まずチャットID。これは、Telegramトリガー自体から取得する元のIDです。下にスクロールします。チャットとID。これをドラッグしてください。次に、返したいテキストはAIエージェントの出力だけです。
それをドラッグしましょう。実際、これで完了です。このステップをテストしましょう。見事です。Telegramに切り替えると、それがあります。応答を受け取りました。「こんにちは、YouTubeの制作前へようこそ。お手伝いできることは以下の通りです…」素晴らしいです。これは、AIエージェントが受信して応答できることを意味します。
では、実際に究極のYouTube AIエージェントにするために必要なツールを与えましょう。しかし、まず保存します。実は、n8nエージェントには大きな問題があります。それはどこにもホストされていないことです。つまり、世界で最も強力なAIエージェントを作ったとしても、オンラインにデプロイされていないため実行されません。
幸いなことに、n8nエージェントをホストする超簡単な解決策があります。それはHostingerのVPSです。これは、私とチームがn8nで構築したすべてのAIエージェントをホストする方法でもあります。HostingerのVPSを使用しています。なぜなら、とても簡単だからです。設定方法は次の通りです。彼らには多くの異なるプランがありますが、KVM2プランで十分だと思います。なぜなら、n8nで数百のAIエージェントをホストできるからです。
プランを選択したら、期間を選択してください。12ヶ月が最もお得だと思います。56%オフになるからです。さらに、私のコード「David」を使用すると、Hostingerがこのビデオのスポンサーになったため、さらに10%オフになります。クーポンコードを適用した後、あなたの住所とクレジットカードの詳細でチェックアウトページに記入してください。
そうすると、n8nのセットアップにリダイレクトされます。「今すぐ開始」をクリックします。あなたに最も近いサーバーを選択します。私にとってはドイツで問題ありません。次に「n8n」と入力し、事前構築されたn8nテンプレートを選択します。VPSのルートパスワードを設定し、「設定を完了」をクリックします。これがホスティングパネルです。VPSを購入すると、セットアップには約2分かかります。
「管理」をクリックします。ここがあなたのサーバーです。ここですべてのAIエージェントがホストされます。どのようなAIエージェントを構築するにしても、Hostingerに置くようにしてください。
n8nに戻り、ツールとして接続する新しいワークフローを作成しましょう。ホームの概要に戻り、ワークフロー作成をクリックします。「research agent」と名付けます。トリガーとして、「when executed」と入力します。トリガーのために、プラスをクリックし、下にスクロールして「別のワークフローによって実行されたとき」を選択します。これは研究エージェントなので、保存しましょう。検索クエリを渡す必要があります。メインAIエージェントはまず研究チームを呼び出して、動画について研究を行います。
研究チームは何を知る必要がありますか？それは動画の内容と何を検索するかを知る必要があります。これは一般的に検索クエリと呼ばれます。新しい研究エージェント内で、「別のワークフローによって実行されたとき」をクリックします。ここで「フィールドを追加」する必要があります。
「search query」と名付けます。それを保存しましょう。メインAIエージェントに戻ります。ツールの下で、プラスをクリックします。ここで「n8nワークフローツールを呼び出す」必要があります。これにより、n8n内の別のワークフローを呼び出すことができます。本当に、これで基本的に何でも構築できます。10の異なるレベルを作成できますが、正直なところ、2つのレイヤーだけで99.9%のことを自動化できます。メインAIエージェントとその下の専門チームのエージェントです。
ちなみに、この夏にヨーロッパと世界ツアーを計画しています。ヨーロッパやアメリカにいる場合に会いたい方は、Instagramでフォローしてください。すでにそこを通じて複数の興味深いAI起業家に会っています。ここでフォローして、DMを送ってください。世界ツアーを行うと言ったように、主にヨーロッパに焦点を当てていますが、おそらくアメリカも訪問するでしょう。Instagramでフォローしてください。リンクは下にあるか、David Andre oneと入力するだけです。
n8nワークフローツールをクリックし、下にスクロールして、ソースの下でデータベースとワークフローとして保持します。呼び出したいワークフローを選択します。この場合、研究エージェントを呼び出したいです。それをクリックします。実際に検索クエリを定義する前に、これを少し整理しましょう。このツールの名前を「research agent」に変更します。名前は「research agent」で、説明は「このツールは動画のアイデアに関する詳細なウェブ検索を行うAIエージェントを呼び出します」とします。
下にスクロールし、検索クエリの下で、このボタンをクリックする必要があります。これにより、モデル（つまりAI）がこのパラメータを定義できます。しかし、検索クエリがどのようなものであるべきかの説明を与えるべきです。「動画のアイデアと、エージェントが探すべきものを明確に説明する単一の段落。」と言います。外をクリックして保存しましょう。
これで、メインAIエージェントにはこのツール、研究エージェントツールがあり、呼び出すことができます。明らかに、ここには何もありませんが、AIエージェントが実際にそれを行えるかどうかをテストしましょう。まず、指示を与える必要があります。AIエージェントをダブルクリックします。システムメッセージまで下にスクロールします。表現に切り替えると、このような小さなボタンをクリックして全画面に展開できます。
これによりシステムプロンプトの編集がはるかに簡単になります。この文を削除します。「常に研究エージェントツールを呼び出すことから始め、その後ユーザーに明確な小文字の応答を提供してください。」と言います。外をクリックし、保存します。このワークフローをテストすると、ワークフローテストをクリックします。
Telegramメッセージを待っています。「hello world」と言います。見事に受け取りました。AIエージェント。ツールを呼び出します。そして出力がありました。「ここでする必要があることは…」など。小文字の応答を受け取りました。機能します。ご覧のように、研究エージェントを呼び出しました。明らかに、研究エージェントはまだ構築されていないので、実際には何も返しませんでした。ここをクリックすると、文字通り検索クエリを返しただけです。しかし、重要なのは、AIエージェントが今やツールを正常に呼び出すことができ、ツールはAIエージェントに何かを正常に返すことができるということです。
では、実際に研究エージェントツールを構築しましょう。トリガーの後に必要なのは別のAIエージェントです。これが私たちの研究担当者です。文字通り「research AI agent」に名前を変更できます。ここに入ってくる検索クエリは、このエージェントが処理します。保存して、AIモデルを与えましょう。再びOpenAIを選びます。実際、ここにAPIキーが表示されるはずです。再接続する必要はありません。n8nは認証情報を記憶しています。
異なるモデルを選びましょう。GPT-4-0か4.1を選べます。実際、GPT-4 search previewを選ぶと、ビルトインのウェブ検索があるはずです。試してみましょう。これを保存し、次にエージェントに実際のシステムプロンプトを与える必要があります。
まず、入力データを正しく渡していない問題があります。「define below」をクリックし、このノードでは前のノードを実行し、検索クエリをユーザーメッセージとして渡す必要があります。そこにあります。また、オプションのシステムメッセージを追加し、「あなたはウェブ検索の専門家です。受け取った検索クエリについて詳細なウェブ検索を行ってください。目標は、ユーザーが与えられたトピックについてYouTube動画を作りやすくするために、できるだけ多くの関連情報を収集することです。回答を4つの詳細な段落としてフォーマットしてください。」と言います。保存しましょう。
実際にこれが機能するかどうか実行してみましょう。「モデルが互換性がない」というエラーがあります。基本的に、不良パラメータがあるというエラーが出ています。検索プレビューという特定のモデルはシステムプロンプトを受け入れられないと思います。このモデルを使用しないようにしましょう。GPT-4-0などのより標準的なAIモデルを選びましょう。
ウェブ検索結果を取得する別の方法を使用します。保存して、再度実行すると応答が得られるはずです。はい、応答が得られました。しかし、これがnullなので、トピックがありませんが、機能しています。次に、ウェブを閲覧するツールを与える必要があります。ツールをクリックします。「SER」と入力します。これはGoogle検索SER APIです。それをクリックします。
いつものように、認証情報を接続する必要があります。「認証情報を選択」をクリックし、新しいものを作成します。そして、n8nが推奨することを正確に確認するためにドキュメントを開きましょう。前提条件はSERアカウントを作成することです。このリンクをクリックします。ご覧のように、どのノードに対しても、エージェントチームをどのように拡張または変更したいかに関わらず、n8nにはそのためのドキュメントがあります。
実は、これは初心者の間での一般的な誤った信念です。彼らはドキュメントがプログラマーや技術者のためだけのものだと考えています。正反対です。完全な初心者であれば、特にドキュメントを読むべきです。なぜなら、これが真実だからです。これは開発者自身からのソフトウェアの動作方法の単一の真実の源です。
Google SERのAPIキーが必要で、ドキュメントはSERアカウントを作成するよう指示しています。ここにリダイレクトされます。「登録」をクリックしましょう。ここでAPIキーを取得する必要があります。非常に簡単です。登録してAPIキーをコピーするだけです。n8n内に貼り付けます。素晴らしい。保存をクリックします。接続のテストが成功しました。
素晴らしいです。これでツールができました。これが研究エージェントが使用できるツールです。保存しましょう。テストするために、実際に簡単なトリックを行うことができます。ここのプロンプトを変更します。「アイデアを受け取れなかった場合は、デフォルトでトランプ関税に関する情報をウェブで検索してください。」と言います。
これを選んだ理由は、トレーニングデータに含まれていない大きなニュースイベントであり、最近起こったばかりだからです。このエージェントをテストしてみましょう。ツールを呼び出します。ツールが何を返したか見てみましょう。そこにあります。ツールはトランプ関税に関する情報を返しました。AIエージェントがどのようにそれを処理するか見てみましょう。
まだ実行中で、終了しました。はい、素晴らしいです。機能しています。これで研究エージェントはSER APIを使用してウェブを正常に閲覧できます。では、実際にこのプロンプトを更新して、これが機能することがわかったので、このデフォルトを削除しましょう。メインAIエージェントが実行されて研究エージェントを呼び出すとどうなるか見てみましょう。
ワークフローテストを行います。トリガーイベントを待っています。Telegramに戻ります。「スペインとポルトガルの停電についての動画を作りたい」と言います。これは絶対にウェブ検索を必要とするものです。メインAIエージェントが検索エージェントに委任しています。
それがどのように機能するか見てみましょう。ノードの実行をクリックします。研究エージェントはウェブを閲覧し、指示した4つの段落をフォーマットしています。完了しているはずです。研究エージェントをクリックすると、これが出力です。Telegramに切り替えて、何があるか見てみましょう。
明らかに、研究エージェントは出力を返し、それがメインEIエージェントに入り、それからTelegramに送り返されました。素晴らしいです。研究エージェントは基本的に完成しています。もちろん、YouTubeなどに関連性を高めるためにプロンプトを微調整することもできますが、要点は理解できるでしょう。
これで、エージェントは研究を専門のエージェントに委任できるようになりました。これが重要な主な理由は、メインAIエージェントがすべてのプロンプトを持つ必要がないからです。これらのツールの使い方を知る必要もありません。知る必要があるのは、「まず研究エージェントを呼び出し、次にサムネイルエージェント、次にタイトル、次にスクリプト」ということだけです。
それだけです。エージェントを混乱させる可能性のある無関係な指示で溢れさせる必要はありません。これがメインAIエージェントを強力で集中させる方法です。ちなみに、このビデオから何かをコピーペーストしたい場合や、最終的に構築された自動化をすべて取得したい場合は、新しい社会で利用できます。
ビデオの下にある新しい社会に参加するためのリンクがあります。教室内には、「テンプレートとプリセット」セクションがあります。そこをクリックすると、私のAIエージェント、コード、プロンプト、およびあらかじめ構築された自動化にすべてアクセスできます。完成した製品をコピーペーストしたい場合は、ぜひ新しい社会に参加してください。リンクはビデオの下にあります。
さて、研究エージェントがあり、うまく機能しています。これに加えることができる調整の一つは、必要に応じてウェブを複数回閲覧するよう指示することです。これは一つのタスクだけを対象とした専用ワークフローがある場合にできることです。「十分な情報を得るまで複数回ウェブを閲覧してください」と言うことができます。なぜなら、ツールを複数回呼び出すことができるからです。保存しましょう。
次にすべきことは、サムネイルエージェントのための新しいワークフローを作成することです。概要に戻り、ワークフローを作成します。「thumbnail agent」と名付けます。これも同じトリガーを持ちます。「別のワークフローによって実行されたとき」をクリックし、「フィールドを追加」をクリックします。「idea」と入力し、メインエージェントに戻ります。
ツールをクリックし、n8nワークフローを呼び出します。下にスクロールし、ソースをデータベースとして保持します。そして、ここでサムネイルエージェントを選択します。保存します。ここにもAIエージェントを追加する必要があります。再び、これを「define below」に変更します。前のノードを実行し、アイデアをプロンプトにドラッグします。
このAIエージェントは実際に異なる目的を果たします。それは最適化された画像プロンプトを書く目的を果たします。なぜなら、次にサムネイルを生成するからです。ここでビデオIDを取得し、このAIエージェントが最適化されたプロンプトを作成します。モデルを選びましょう。OpenAI。素晴らしい。
同じ認証情報を使用できます。GPT-4.1を選びましょう。良いです。保存します。AIエージェントをクリックし、システムを再び追加する必要があります。これはすでに準備されています。表現をクリックして、全文を追加できるようにします。「あなたはサムネイルエージェントで、ビデオアイデアを精密な画像編集プロンプトに変換することに焦点を当てたアシスタントです。」
繰り返しになりますが、一時停止して読むか、新しい社会に参加することができます。これらはすべて「テンプレートとプリセット」教室にあります。これを保存します。このステップもテストできます。nullからのアイデアを取得し、何かを書いています。nullから何かを想像しただけです。次に、プロンプトを取得してOpenAI画像APIに供給する必要があります。
そのための方法として、HTTPリクエストが必要です。現在、これが非常に新しいため、n8nにはネイティブな統合がありませんが、それほど難しくはありません。少し複雑ですが、そのまま従ってください。メソッドは「post」に変更する必要があります。URLは「api.openai.com/v1/images/generations」です。
認証は「none」のままにします。クエリパラメータの送信はオフのままにします。しかし、ヘッダーの送信をオンにする必要があります。まず、「authorization」パラメータを設定します。ここに「Bearer」とスペースを入れ、APIキーを入力します。これは先ほどと同様にOpenAIプラットフォームから取得できます。
下にスクロールして、ボディの送信を有効にします。ここでモデルを定義する必要があります。この場合は「dall-e-3」です。次に、プロンプトが何になるかを決定する必要があります。それはAIエージェントからの出力になります。それをドラッグするだけです。最後に、生成される画像のサイズです。現在、画像生成では16:9（YouTubeの推奨フォーマット）を行っていません。
1536 * 1024を使用する必要があります。これを保存してこのステップをテストしましょう。そこにあります。ノードが正常に実行されました。データは3メガバイトです。データを表示し、これをファイルに変換する必要があります。これは実際にはbase64です。変換する必要があり、n8nはそれを非常に簡単にします。
「convert to file」と入力します。HTTPリクエストの後に、それが「convert to file」に進むようにします。「move base64 string to file」を選択する必要があります。入力フィールドとして、HTTPリクエストの結果を入力する必要があります。この場合、それはB64 JSONです。それをドラッグします。これを「thumbnail」と名付けます。なぜなら、それは私たちのサムネイルだからです。
このステップをテストします。見事です。表示をクリックします。画像生成によって生成されたサムネイルがあります。大きな進歩です。素晴らしい。保存しましょう。次に、どこかに保存する必要があります。Google Driveを使いましょう。おそらく多くの人が使用しています。「upload file」を選びます。
まず、いつものように認証情報を接続する必要があります。「新しい認証情報を作成」をクリックします。実際、これは5日前にアップロードしたビデオでカバーしています。これもビデオの下にリンクします。これを見てください。Googleコンソールのセットアップについて説明しています。とても簡単です。
初めて行う場合は、少し恐ろしく感じるかもしれません。しかし、時間を節約するために、すでにカバーしましたし、多くの方が私のすべてのビデオを見ているので、繰り返しません。このビデオは下にリンクされています。セットアップを見たい場合はそちらを参照してください。認証情報を接続した後、下にスクロールします。
これを「thumbnail」に変更する必要があります。ファイル名については、アイデア自体をドラッグします。そして最後に「.png」を追加し、保存したいGoogle Driveフォルダを選択します。「N8N Thumbnails」という名前のフォルダを用意しています。このステップをテストしましょう。
ここに空のn8nサムネイルフォルダがあります。うまくいけば、PNGがそこに保存されるのが見えるはずです。ノードを実行中です。ノードが正常に実行されました。リロードしましょう。「.png」が見えます。名前が正しく保存されていませんが、機能しています。受け入れます。絶対に受け入れます。時には、完璧である必要はなく、動作するバージョンがあれば十分です。
保存しましょう。これでサムネイルエージェントができました。実際、これの名前を変更する必要があります。メインエージェントに戻ります。「thumbnail agent」、「thumbnail agent」。名前を変更します。保存します。そしてシステムプロンプトを変更する必要があります。「常にこのプロセスに従ってください。
ステップ1、研究エージェントを呼び出します。ステップ2、サムネイルエージェントを呼び出します。ステップ3、そしてステップ4、準備します。最終的に、ユーザーに簡潔かつ完全な応答を提供し、このYouTube動画の完全な制作前を提供します。」と言います。明らかに、これらのエージェントチームをもう少し追加しますが、これを保存しましょう。
このステップをテストすると、AIエージェントはまず研究エージェントを呼び出すはずです。それがそうするか見てみましょう。興味深いことに、それらを一度に実行しています。はい、実際にそれができます。なぜなら、サムネイルエージェントは研究に依存していないからです。研究の結果がどうであれ、サムネイルを作成できます。
この場合、それは問題ないと思います。実際に研究が最初に終了しました。興味深いです。OpenAI画像は時間がかかります。ここで「executions」に切り替えることができます。35秒間実行されているのが見えます。完了し、メインAIエージェントに戻り、最終的な応答を作成してTelegramに送信するはずです。
Telegramに戻りましょう。いいえ、実際にはまだこのノードを実行する必要があります。実行しましょう。見事です。「ここにスペインの停電に関するYouTube動画の完成した制作前があります。サムネイルデザインはこちらです。」このリンクをクリックできます。このURLを開きましょう。これはこのページにアクセスできないため問題です。
しかし、リロードすれば、フォルダ内に表示されるはずです。はい、そこにあります。プロンプトを調整する必要があると思います。電気に関連していますが、問題はメインエージェントがサムネイルエージェントにプロンプトを送信する方法だと思います。それを調査しましょう。はい、ここです。
アイデアを定義する必要があり、モデルを定義し、説明を追加する必要があります。「ビデオアイデアとビデオの主な約束が何であるかについての明確な一文の説明。これはクリック可能なYouTubeサムネイルに変換されます。」これはプロンプトをランク付けするものではありませんが、明確なアイデアを提供する必要があります。
再試行してみると、ワークフローを再度テストすると、実際に完全なワークフローをテストしましょう。「教皇の死についてのYouTube動画を作りたい」と言います。これはニュースの別の最近の出来事で、AIエージェントのトレーニングデータには含まれていません。これは、ウェブ検索が機能することを確認するために、このような非常に最近の出来事を行う理由です。2、3年前の何かを行うと、AIエージェントはトレーニングデータを通じてそれについて知っています。
ウェブ検索に欠陥があっても、トレーニングデータに含まれているため、それがわからないでしょう。AIモデルが絶対に知らない非常に最近の何かを行って、すべてが機能することを確認する必要があります。画像が作成されました。AIエージェントは報告書を要約または最終化しており、すぐにTelegramに届くはずです。
そこにあります。「ここに教皇の死についての完全なYouTube制作があります。研究、サムネイル…」実際に、ファイル名が正しく保存されました。2つの問題を解決したようです。はい、そこにあります。サムネイルはビデオアイデアにはるかに関連性があり、単なる「.png」ではなく実際の名前で正しく保存されています。素晴らしい。
一度に2つの問題を解決しました。エディタに戻り、さらに2つのエージェントを追加する必要があります。次に、タイトルエージェントとアウトライン（つまりスクリプトエージェント）を追加する必要があります。サムネイルエージェントに戻り、新しいワークフローを作成しましょう。「title agent」と名付けます。
これは研究エージェントと非常に似ています。明らかに、研究を行う必要はなく、SER APIを使用するステップをスキップできます。しかし、ワークフローによってトリガーされる入力とエージェントは必要です。時間を節約するために、これはすでに準備されています。「when execute by workflow」、アイデア文字列、プロンプト付きAIエージェントです。
プロンプトをお見せします。「あなたはビデオを10の異なるSEO最適化されたクリック可能なタイトルバリエーションに変換することが唯一の仕事である、YouTube専門のタイトルツールアシスタントです。」繰り返しになりますが、JSONファイルを含むすべてのプロンプトは、ファイルからインポートをクリックするだけで、すべて新しい社会にあります。
これを取得して自分で使用したい場合は、どうぞ。ちなみに、問題がある場合やエラーが発生した場合は、新しい社会では週に2回のサポートコールを開催しています。何でもお手伝いできます。軌道に戻りましょう。OpenAIチャットモデルに関しては、これを修正する必要があります。GPT-4.1で問題ありません。
これを保存し、メインAIエージェントに戻りましょう。ツールのプラスをクリックし、別のn8nワークフローツールを選びます。これをもう一度「title agent」に名前を変更します。「このツールは、10の最適化されたYouTubeタイトルを返す専門のAIエージェントを呼び出します。」と言います。ワークフローとして「title agent」を選びます。
下にスクロールし、AI生成ボタンをクリックする必要があります。アイデアが何であるかを説明する必要があります。「ビデオアイデアが何についてであるかの明確な一文の説明」と言います。保存します。これをここに移動し、エージェントのステップをテストできます。または、実際には殺す必要があります。
その理由は、プロンプトを調整していないからです。エージェントをクリックしましょう。システムプロンプトを更新する必要があります。「ステップ3、タイトルエージェントを呼び出します。」実際にツールを呼び出す必要があります。再実行すると、最初の2つだけでなく、3つすべてのツールを実行するはずです。まず研究を行い、次にサムネイルの生成を開始します。
これが実行されている間に、実際に4番目のワークフローの作業を始めることができます。タイトルエージェントに戻り、このプラスワークフローをクリックします。これがスクリプトエージェントになります。時間を節約するために、これは前もって準備されています。タイトルエージェントや研究エージェントと非常に似ていますが、もちろんすべてのノートをお見せします。
ここにあります。このレイアウトはもう認識しているはずです。別のワークフローによって実行されると、アイデアを文字列として渡します。次に、カスタムプロンプト付きのAI生成です。これを読んでみてください。基本的に、スクリプトと動画を作成しています。プロンプトはかなりよく最適化されていると思います。モデルについては、これをもう一度修正する必要があります。
機能する認証情報を選択します。これを保存しましょう。戻ります。これはまだ実行中です。OpenAI画像生成APIは少し遅いです。1分、おそらく1分半ほどかかります。やっと終わりました。タイトルエージェントは速いはずです。はい、速かったです。メインエージェントがすべてを要約しています。
Telegramに戻りましょう。または実際には、これを一度だけトリガーしました。だから戻る必要はありません。ここをクリックし、このステップを実行すると、新しいメッセージが表示されるはずです。ビデオIDは変更していないので同じです。
しかし、ここに研究の要約があります。次にサムネイルのコンセプトがあります。そして10のタイトルがあります。これは新しい追加です。動画に戻ると、そこに新しいサムネイルがあるはずです。新しいサムネイルがあります。では、スクリプトエージェントを追加しましょう。同じプロセスです。ツールのプラスをクリックし、n8nワークフローツールを呼び出します。
下部でスクリプトエージェントを選択する必要があります。これを再び「script agent」に名前を変更し、名前も同様に変更します。「このツールはスクリプトエージェントを呼び出し、YouTube動画の詳細なイントロ、アウトライン、トークポイントを作成します。」と言います。一番下までスクロールし、AI生成アイコンをクリックして説明を追加します。
これはビデオアイデアです。スクリプトについて考える必要があります。「YouTube動画の実際のコンテンツとスクリプトについて、何であるべきかについての明確な1段落の説明」と言います。保存します。これを一列に並べてきれいにします。そして完全なテストを行うことができます。実際には、このテストを削除します。
このゴミ箱アイコンをクリックします。これは何も削除しません。テストデータだけです。それから「test workflow」と言いますが、実際には適切にテストできるように有効にします。これで有効になりました。「executions」に移動すると、これが適切にトリガーされた時に表示されます。
Telegramに戻りましょう。これは電話からでもコンピュータからでも使用できます。Telegramでは、YouTube Geniusにメッセージを送るだけです。歴史をクリアして、それが新鮮であることを確認することもできます。「こんにちは、AIエージェント。YouTubeビデオの作業を始める必要があります。テーマは」と言って、別の最近のトピックを選びましょう。
「最近のタイ地震と将来の高層ビルへの影響について」と言います。今思いついたランダムなビデオアイデアです。帽子から引き出しただけです。YouTube向けです。送信します。ここに新しい実行が表示されるはずです。実行中です。
実行中です。終了すると表示されます。明らかに、4つの異なるエージェントチームがあるので、これには1分ほどかかる可能性があります。特にサムネイルのものはOpenAI画像生成APIがかなり遅いですが、これは実行に2分ほどかかりますが、個人的にこれを人間として行う必要があれば、この制作前の作業はすべて少なくとも2時間、正直に言えば3〜4時間はかかるでしょう。このAIエージェントは私に多くの時間を節約してくれます。自分でYouTubeチャンネルを運営している場合や、YouTubeチャンネルを始めたい場合も多くの時間を節約できます。
タイトルとスクリプトはかなり最適化されているので、何をしているのかわからない場合や、YouTubeやコンテンツ作成に慣れていない場合、本当に堅実なタイトルと堅実なイントロ、スクリプトのアウトラインを得ることができます。
明らかに、サムネイルの問題点は16:9ではないことです。時には少し切り取られることがあります。これは良いです。これは良いですが、時には複数回実行する必要があります。または、動画アイデアごとに3つのサムネイルバリエーションが欲しい場合は、メインエージェントに複数回実行するように指示することもできます。
しかし、電話で外出中でも、文字通りレストランでリラックスして夕食を取りながら、「Xについての動画を作りたい」と思い、Telegramでエージェントにメッセージを送るだけで、家に帰るまでに完全な制作前の作業が完了しており、メッセージを入力する以外に何もする必要がありませんでした。
私たちは本当に未来に生きています。これを認識しなかったら、何と言えばいいのかわかりません。このビデオを見て、少なくとも1つのAIエージェントチームを特定のユースケースのために構築しなければ、おそらくこれはあなたに関連していないでしょう。それでも構いません。とにかく何かを構築してください。それがどれだけ単純であっても構いません。改善が必要でも構いません。毎週時間を節約してくれるAIエージェントを構築しましょう。週に10分でも、それは積み重なります。これは自動化とエージェントの構築への最初のステップです。それは大きなことです。
このビデオを見るだけでなく、実際に行動を起こしてください。行動を起こし、何かを構築し、何かを作成し、とにかく好きではない反復的で退屈な生活の一部を自動化してください。メールを確認するかもしれません。私はAIエージェントがメールを確認し、ほとんどを既読としてマークし、重要なもののみスターを付けて未読のままにするようにしています。これにより、毎月数時間を節約し、それは単純なエージェントでした。このビデオと5日前にアップロードした前のビデオでその方法がわかります。
Googleカレンダー、Google Drive、Google Docs、GmailなどのGoogle要素を追加したい場合、このビデオではその方法を説明しています。これは終了しましたか？Telegramメッセージを受け取りました。はい、およそ2分半かかりました。「こちらはあなたの完成したYouTube制作です。」
ここに研究の要約があります。ここにサムネイルがあり、これはこのフォルダにあります。確認してみましょう。実際にかなり堅実なサムネイルです。明らかに、これを改善することはできます。この「T」は少し怪しいですが、これは新しいYouTuberの90%が簡単に作成できるよりも良いサムネイルです。
良いコントラスト、少ない要素、大きなテキスト、明確です。悪くないです。全く悪くないです。OpenAI画像生成はその最初のバージョンです。それは急速に改善されるでしょう。6ヶ月後、12ヶ月後を想像してみてください。AIの分野で先を見据えて考えるように自分を訓練する必要があります。
これの現在のバージョンを見ないでください。12ヶ月後にこれがどれだけ良くなるか想像してみてください。正直なところ、想像するのも難しいです。Telegramを見てみましょう。10の最適化されたタイトルがあります。これらは実際にかなり良いと思います。「地震が高層ビルの未来をどのように形作るか」。もし私のチャンネルがAIに特化していなければ、自分でそれを使用することができると思います。
そしてスクリプトがあります。短いイントロがあり、ポイントにすぐに入ります。次にアウトラインとトークポイントがあります。10秒で書けるプロンプトから完全な制作前の作業が完了しました。本当に未来に生きています。繰り返しになりますが、これらすべては教室内のテンプレートとプリセットセクションの新しい社会にあります。
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