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# AI Agents Challenge - ワークフロー設計
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## 基本的な流れ
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### 1. **Nyash側** - トリガー送信
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```nyash
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box PriceMonitorAgent {
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init { webhookUrl, products }
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checkPrices() {
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local net = new NetBox()
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local data = new MapBox()
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data.set("action", "check_prices")
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data.set("products", me.products)
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// n8nのWebhookをトリガー
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net.post(me.webhookUrl, data.toJsonBox())
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}
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}
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```
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### 2. **n8n側** - ワークフロー
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```
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[Webhook] → [AI Agent] → [Bright Data] → [Process] → [Response]
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```
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- **Webhook Node**: Nyashからのリクエストを受信
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- **AI Agent Node**:
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- どのサイトをスクレイピングするか決定
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- Bright Dataへのクエリを構築
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- **Bright Data Node**:
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- 実際のWebスクレイピング実行
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- 商品価格などのデータ取得
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- **Process**: データ整形・比較
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- **Response**: 結果をWebhookで返す
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### 3. **具体例: 価格監視エージェント**
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#### Nyash側の実装
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```nyash
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static box Main {
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main() {
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local agent = new PriceMonitorAgent()
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agent.webhookUrl = "https://your-n8n-instance.n8n.cloud/webhook/price-monitor"
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// 監視したい商品
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local products = new ArrayBox()
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products.push({
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"name": "iPhone 15",
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"url": "https://example.com/iphone15",
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"targetPrice": 800
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})
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agent.products = products
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agent.checkPrices()
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}
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}
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```
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#### n8nでの設定手順
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1. **Webhook Node設定**
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- Method: POST
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- Path: /price-monitor
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- Response Mode: Last Node
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2. **AI Agent Node設定**
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- Model: GPT-3.5/4
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- Prompt:
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```
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商品リストから、Bright Dataでスクレイピングすべき
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URLとセレクタを生成してください。
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商品: {{$json.products}}
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```
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3. **Bright Data Node設定**
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- Scraper API使用
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- Dynamic URL from AI Agent
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- Extract: 価格情報
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4. **Code Node（価格比較）**
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```javascript
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const currentPrice = $node["Bright Data"].json.price;
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const targetPrice = $node["Webhook"].json.products[0].targetPrice;
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if (currentPrice < targetPrice) {
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return {
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alert: true,
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message: `価格が下がりました！${currentPrice}円`
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};
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}
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### チャレンジの要件チェック
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- ✅ n8n AI Agent Node使用
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- ✅ Bright Data Verified Node使用
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- ✅ 実用的で複雑
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- ✅ 創造的（Nyash言語使用）
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### デモ動画に含めるべき内容
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1. Nyashコードの実行
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2. n8nワークフローの動作
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3. Bright Dataでのデータ取得
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4. 結果の表示
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### 簡単に始めるには
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まず超シンプルな例から：
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1. Webhookを受け取る
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2. AI Agentに「今日の天気は？」と聞く
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3. 結果を返す
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これが動いたら、Bright Dataを追加していく！
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