AI Task 完整用法：在自動化裡問 AI，並且拿到你能直接用的資料

charles

這篇的內容（23 段）

1. 做完這篇你會有什麼
2. 步驟 1：建立 AI Task 實體
3. 1-1 先有一個 AI 整合
4. 1-2 ⚠ 裝了整合不等於有 AI Task
5. 1-3 確認實體真的存在
6. 1-4 設定預設實體
7. 1-5 想讓不同的任務用不同的 AI
8. 三個參數各自在做什麼
9. 常見的失敗長這樣
10. 3-1 放哪裡
11. 3-2 整份貼進去
12. 3-3 每一個設定在做什麼
13. 3-5 驗證
14. 4-1 三種型別，一次看完
15. 4-2 每個欄位的三個設定
16. 步驟 5：把結果存下來
17. 5-2 ⚠ 狀態有 255 字元的上限
18. 5-3 放上儀表板
19. 6-1 先在工具裡跑一次
20. 6-3 拿去推播（完整自動化）
21. 6-4 產生的圖存在哪
22. 步驟 7：它失敗的時候
23. 常見錯誤對照

Home Assistant 內建一個叫 AI Task 的動作，可以在自動化跑到一半丟一個問題給 AI，拿到答案再繼續做下去。不需要 HACS，也不需要額外的應用程式。

這篇是它的完整操作手冊：怎麼建、怎麼呼叫、怎麼要它回結構化的資料、結果怎麼存起來用、以及它出錯的時候你會看到什麼。



做完這篇你會有什麼

• 一個會在門沒關十分鐘之後推播提醒的自動化，提醒的措辭每次不一樣
  
• 一顆把 AI 回答存下來的感測器，可以放上儀表板
  
• 會用 `structure` 直接拿到數字和是非題的答案，不用從一段文字裡摳
  
• 知道它失敗的時候長什麼樣，以及怎麼讓自動化不要整條斷掉
  

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步驟 1：建立 AI Task 實體

1-1 先有一個 AI 整合

設定 → 裝置與服務 → 新增整合，挑一個：

• OpenAI、Anthropic、Google Generative AI —— 雲端，要 API 金鑰，照用量計費
  
• Ollama —— 跑在你自己機器上，不花錢也不上雲，但要有夠力的硬體
  

1-2 ⚠ 裝了整合不等於有 AI Task

這是第一個、也是最常見的卡點。 同一個整合底下有兩種子項目，是分開建的：

• Conversation（對話） —— 給語音助理用的，處理「你講一句話」
  
• AI Task（AI 任務） —— 給自動化用的，處理「丟一包東西進去、拿一包東西出來」
  

很多人建了對話子項目，然後在自動化裡怎麼找都找不到 `ai_task.generate_data`，因為 AI 任務那個子項目根本沒建。

在整合卡片上按新增子項目，選 AI Task。

你會看到整合卡片上的服務數量加一。

1-3 確認實體真的存在

設定 → 工具 → 狀態，篩選欄打 `ai_task`。

（2026.2 起「開發者工具」從側邊欄搬進了「設定」底下，2026.8 起改名叫工具。找不到的話按 Ctrl+K 直接搜尋「狀態」最快。所有寫「側邊欄的開發者工具」的舊教學都對不上畫面了。）

你會看到一個 `ai_task.` 開頭的實體，狀態是 `unknown`（正常，它不是狀態型的實體）。

1-4 設定預設實體

設定 → 系統 → AI 任務，把剛剛那個實體設成偏好的實體。

⚠ 不在「設定 → 系統 → 一般」底下，那裡只有時區跟版本。很多舊教學寫成一般，會讓你在那一頁上下捲半天。

設好之後，自動化裡寫 `ai_task.generate_data` 就不用指定 `entity_id`。

1-5 想讓不同的任務用不同的 AI

同時建兩個以上的 AI Task 實體（例如一個便宜的模型跑日常摘要、一個好一點的跑視覺判讀），然後在動作裡明確指定：

1. action: ai_task.generate_data
2. data:
3.   entity_id: ai_task.cheap_model
4.   task_name: daily summary
5.   instructions: ...

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不寫 `entity_id` 就走 1-4 設的那個。 這是「大部分用便宜的、少數用貴的」最簡單的做法。

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步驟 2：第一次呼叫（不要直接寫進自動化）

直接寫進自動化是最慢的路：自動化要等觸發才會跑，跑錯了你還得去翻軌跡。先在工具裡跑一次，看到回傳內容再搬。

設定 → 工具 → 執行動作，右上角切到 YAML 模式：

1. action: ai_task.generate_data
2. data:
3.   task_name: garage door comment
4.   instructions: 用繁體中文寫一句好笑的提醒，告訴家人車庫門忘了關。只回那一句話。
5. response_variable: generated_text

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按執行動作。

你會看到底下展開一段回應：

1. data: 車庫門開著在吹冷氣，電費表已經跑去自首了。
2. conversation_id: 01JB7X9K4M2N5P8QR3TVWXYZ12

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回應裡有兩個東西：

• `data` —— 你要的答案。沒有用 `structure` 的時候是一段純文字
  
• `conversation_id` —— 這次對話的識別碼，一般用不到
  

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