Нужно настроить автоматизированный процесс в n8n для обработки выгруженных писем и формирования Excel-отчета с использованием нескольких AI-агентов. У меня есть папка с письмами (в формате .eml или .txt), которые необходимо проанализировать и структурировать. Задача состоит в том, чтобы построить workflow в n8n, где письма будут последовательно обрабатываться несколькими искусственными интеллектами с разными ролями.
Сначала система должна считывать письма из локальной папки и извлекать текстовое содержимое.
Агент 2 (Валидатор) проверяет корректность полей, приводит даты и суммы к единому формату.
Агент 3 (Классификатор) определяет тип письма (например: закупка, уведомление, контракт).
Агент 4 (Финализатор) собирает результат в единый JSON-объект для таблицы. При этом желательно задействовать разные модели: OpenAI, Anthropic, HuggingFace, локальные LLM (Ollama и т.д.), чтобы можно было сравнить результаты разных агентов.
На основе собранных данных формируется Excel-таблица (.xlsx) с колонками: Номер тендера, Компания, Сумма, Дата, Категория письма, Примечания. Файл сохраняется локально, например, в папке output.
Требуется предоставить готовый workflow (JSON), инструкцию по настройке и пример работы на тестовых письмах. Желательно предусмотреть возможность легко менять или добавлять агентов. Бюджет обсуждается
