Monitor programme performance and governance with OpenAI and Slack — n8n 워크플로

높음 복잡도⏰ 예약20개의 노드🏷️ Project Management👁 3회 조회작성자: Cheng Siong Chin

개요

How It Works This workflow automates programme performance monitoring and governance oversight through intelligent AI-driven analysis and multi-tool orchestration. Designed for programme managers, portfolio management offices, and executive leadership teams, it solves the critical challenge of tracking programme health while coordinating interventions across escalation, exception handling, and briefing preparation workflows. The system operates on scheduled intervals, fetching programme data and

사용된 노드

Send EmailHTTP RequestSlackAI AgentOpenAI Chat ModelStructured Output ParserAI Agent Tool

워크플로 미리보기

Severity-Based Multi-Channel Delivery
What: Routes governance outputs through severity classi
Why: Ensure
Multi-Tool Governance Orchestration
What: Coordinates governance agent with parallel specia
Why: Ensures
AI-Driven Performance Assessment
What: Processes programme data through monitoring agent
Why: Leverages AI to detect early war
Prerequisites
OpenAI API credentials for multiple AI agents and speci
Use Cases
PMOs monitoring multi-project portfolios, consulting fi
Custom
Setup Steps
1. Configure Schedule Trigger with programme review fre
2. Connect Workflow Configuration node with programme p
3. Set up Fetch Programme Data node with project manage
How It Works
This workflow automates programme performance monitorin
parserparserparserparsertooltoolmodelmodelmodelmodel
⚡
S
Schedule Trigger
W
Workflow Configuration
Fetch Programme Data
Programme Monitoring Agent
OpenAI Model - Monitoring
Monitoring Output Parser
Exception Escalation Tool
OpenAI Model - Exception…
Exception Output Parser
Briefing Preparation Tool
OpenAI Model - Briefing …
Briefing Output Parser
Governance Agent
OpenAI Model - Governance
Governance Output Parser
R
Route by Severity
Email - Critical Alert
Slack - Critical Alert
Email - Standard Report
F
Format Report Data
20 nodes19 edges

작동 원리

  1. 1

    트리거

    워크플로는 예약 트리거로 시작합니다, 정해진 일정에 따라 실행.

  2. 2

    처리

    데이터가 20개의 노드를 통해 흐릅니다, connecting agent, agenttool, emailsend.

  3. 3

    출력

    워크플로가 자동화를 완료하고 구성된 대상에 결과를 전달합니다.

노드 세부 정보 (20)

SE

Send Email

emailSend

#1
HT

HTTP Request

httpRequest

#2
SL

Slack

slack

#3
AI

AI Agent

n8n-nodes-langchain.agent

#4
OP

OpenAI Chat Model

n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi

#5
ST

Structured Output Parser

n8n-nodes-langchain.outputParserStructured

#6
AI

AI Agent Tool

n8n-nodes-langchain.agentTool

#7

이 워크플로 가져오는 방법

  1. 1오른쪽의 JSON 다운로드 버튼을 클릭하여 워크플로 파일을 저장합니다.
  2. 2n8n 인스턴스를 열고 워크플로 → 새로 만들기 → 파일에서 가져오기로 이동합니다.
  3. 3다운로드된 monitor-programme-performance-and-governance-with-openai-and-slack 파일을 선택하고 가져오기를 클릭합니다.
  4. 4각 서비스 노드에 대한 자격 증명（API 키, OAuth 등）을 설정합니다.
  5. 5워크플로 테스트를 클릭하여 모든 것이 작동하는지 확인한 후 활성화합니다.

또는 n8n → JSON에서 가져오기에 직접 붙여넣기:

{ "name": "Monitor programme performance and governance with OpenAI and Slack", "nodes": [...], ...}

통합

agentagenttoolemailsendhttprequestlmchatopenaioutputparserstructuredscheduletriggersetslackswitch

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노드20
복잡도high
트리거scheduled
조회수3
카테고리Project Management

제작자

Cheng Siong Chin

Cheng Siong Chin

@cschin

태그

agentagenttoolemailsendhttprequestlmchatopenaioutputparserstructuredscheduletriggersetslackswitch
⚡

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