Bina workflow automasi AI dengan Google Opal
Tekan play pada video. Ia akan terus lompat ke bahagian yang menjawab tajuk di
atas — tak perlu tonton video penuh.
Cara membina workflow automasi visual yang menggabungkan model AI untuk tugasan seperti web scraping, membuat ringkasan, dan data entry.
Debugging dengan Paparan Console
Daripada hanya bergantung pada output akhir, klik tab 'Console' semasa pelaksanaan. Ini membolehkan anda memeriksa input dan output mentah bagi setiap 'node' secara individu untuk memastikan data mengalir dengan betul.
Pemilihan Model Multi-Modal
'Node' 'Generate' tidak terhad kepada teks sahaja. Anda boleh menukar model kepada 'Imagen' untuk penjanaan imej, 'Audio LM' untuk text-to-speech, 'Veo' untuk penciptaan video, atau 'Lyria' untuk penjanaan muzik bergantung pada keperluan 'workflow' anda.
More from Bina & Deploy Ejen AI
View All
Bina News Tracker Agent dengan Lindy.ai Prompting
Lindy
Slack
Analisis Context Life Cycle dalam Agent Workflows dengan OpenAI Agents Python SDK
OpenAI Agents Python SDK
ChatGPT
Audit dan kemas kini kandungan lapuk secara 'batch' dengan Notion AI Agent
Notion AI Agent
Kustomisasi branding ejen dan pilih model AI di Chatbase
Chatbase
ChatGPT
Cara Membina Sistem Multi-Agent Menggunakan ADK dan MCP
Claude
Agent Development Kit (ADK)
Bina aplikasi workflow AI automatik dengan Google Opal tanpa koding
Google Opal
Gemini