使用 n8n 构建 AI 聊天代理#

欢迎参加使用 n8n 构建 AI 工作流的入门教程。无论您以前是否使用过 n8n，或者这是您第一次使用，我们都会向您展示 AI 工作流的构建块是如何组合在一起的，并构建一个功能完整的 AI 驱动聊天代理，您可以轻松地根据自己的目的进行自定义。

许多人发现以视频格式接受新信息更容易。本教程基于 n8n 的一个热门视频，链接如下。您可以观看视频或阅读这里的步骤，或两者兼而有之！

您需要什么#

n8n：对于本教程，我们建议使用 n8n cloud 服务 - 新用户有免费试用！对于自托管服务，请参考安装页面。
聊天模型的凭证：本教程使用 OpenAI，但您也可以轻松使用 DeepSeek、Google Gemini、Groq、Azure 等（有关更多信息，请参阅子节点文档）。

您将学到什么#

n8n 中的 AI 概念
如何使用 AI 代理节点
处理聊天输入
连接 AI 模型
自定义输入
观察对话
添加持久性

n8n 中的 AI 概念#

如果您已经熟悉 AI，可以跳过这一部分。这是对 AI 概念以及如何在 n8n 工作流中使用它们的基本介绍。

AI 代理建立在大型语言模型 (LLM) 之上，这些模型通过预测下一个词基于输入生成文本。虽然 LLM 只是处理输入以产生输出，但 AI 代理添加了面向目标的功能。它们可以使用工具，处理它们的输出，并做出决策来完成任务和解决问题。

在 n8n 中，AI 代理表示为一个带有一些额外连接的节点。

特性	LLM	AI 代理
核心能力	文本生成	面向目标的任务完成
决策制定	无	是
使用工具/API	否	是
工作流复杂性	单步	多步
范围	生成语言	执行复杂的真实世界任务
示例	LLM 生成段落	代理安排约会

通过将 AI 代理作为节点整合，n8n 可以将 AI 驱动的步骤与传统编程相结合，以实现高效的真实世界工作流。例如，像验证电子邮件地址这样的简单任务不需要 AI，而像处理电子邮件的_内容_或处理多模态输入（例如图像、音频）这样的复杂任务，则是 AI 代理的绝佳用途。

1. 创建新工作流#

当您打开 n8n 时，您将看到：

空白工作流：如果您没有工作流且是第一次登录。使用此工作流。
概览页面上的 工作流 列表。选择按钮来创建新的工作流。

2. 添加触发器节点#

每个工作流都需要一个开始的地方。在 n8n 中，这些被称为'触发器节点'。对于这个工作流，我们想要从聊天节点开始。

选择添加第一步或按 Tab 打开节点菜单。
搜索聊天触发器。n8n 显示匹配搜索的节点列表。
选择聊天触发器将节点添加到画布。n8n 打开节点。
关闭节点详细信息视图（选择返回画布）以返回画布。

关于聊天触发器节点的更多信息...

触发器节点在有事件导致其触发时生成输出。在这种情况下，我们希望能够输入文本来使工作流运行。在生产环境中，这个触发器可以连接到 n8n 提供的公共聊天界面或嵌入到另一个网站中。为了启动这个简单的工作流，我们将只使用内置的本地聊天界面进行通信，因此不需要进一步设置。

View workflow file

3. 添加 AI 代理节点#

AI 代理节点是在工作流中添加 AI 的核心。

选择触发器节点上的添加节点 连接器以打开节点搜索。
开始输入 "AI" 并选择 AI 代理节点来添加它。
现在将显示 AI 代理的编辑视图。
有一些字段可以更改。由于我们使用的是聊天触发器节点，所以源和提示规范的默认设置不需要更改。

View workflow file

4. 配置节点#

AI 代理需要附加一个聊天模型来处理传入的提示。

通过点击 AI 代理节点上 聊天模型连接下方的加号按钮来添加聊天模型（这是节点底部的第一个连接）。
搜索对话框将出现，过滤为“语言模型”。这些是 n8n 内置支持的模型。对于本教程，我们将使用 OpenAI 聊天模型。
从列表中选择 OpenAI 聊天模型将其附加到 AI 代理节点并打开节点编辑器。可以更改的参数之一是“模型”。请注意，对于基本 OpenAI 账户，只允许使用 'gpt-4o-mini' 模型。

选择哪个聊天模型？

如前所述，LLM 是根据给定提示生成文本的组件。LLM 必须被创建和训练，这通常是一个密集的过程。不同的 LLM 可能有不同的能力或专长，这取决于它们训练所使用的数据。

5. 添加凭证（如需）#

为了让 n8n 与聊天模型通信，它需要一些凭证（登录数据，给它访问不同在线服务账户的权限）。如果您已经为 OpenAI 设置了凭证，这些凭证应该默认出现在凭证选择器中。否则，您可以使用凭证选择器来帮助您添加新凭证。

要添加新凭证，请点击显示“选择凭证”的文本。将出现添加新凭证的选项
这个凭证只需要一个 API 密钥。在添加任何类型的凭证时，请检查右侧的文本。在这种情况下，它有一个方便的链接，可以直接带您到 OpenAI 账户来检索 API 密钥。
API 密钥只是一个长字符串。这就是此特定凭证所需的全部内容。从 OpenAI 网站复制它并将其粘贴到 API 密钥部分。

保持您的凭证安全

凭证是由应用程序和服务发布的私人信息，用于验证您作为用户的身份，并允许您在应用程序或服务与 n8n 节点之间连接和共享信息。所需信息的类型因所涉及的应用程序/服务而异。您应该小心在 n8n 之外共享或泄露凭证。

6. 测试节点#

现在节点已连接到聊天触发器和聊天模型，我们可以测试工作流的这一部分。

点击画布底部附近的“聊天”按钮。这将在左侧打开一个本地聊天窗口，在右侧打开 AI 代理日志。
输入消息并按 Enter。您现在将看到聊天模型的响应出现在您的消息下方。
日志窗口显示 AI 代理的输入和输出。

访问日志...

即使您没有使用聊天界面，您也可以访问 AI 节点的日志。打开 AI 代理节点并点击右侧面板中的日志选项卡。

7. 更改提示#

上一步中的日志显示了一些额外数据 - 系统提示。这是 AI 代理用来引导聊天模型的默认消息。从日志中您可以看到它设置为“您是一个乐于助人的助手”。不过，我们可以更改这个提示来改变聊天模型的行为。

打开 AI 代理节点。在面板的底部有一个标记为“选项”的部分和一个标记为“添加选项”的选择器。使用它来选择“系统消息”。
现在显示系统消息。这是我们之前在日志中注意到的同一个引导提示。将提示更改为其他内容，以不同的方式引导聊天模型。您可以尝试像“您是一个才华横溢的诗人，总是用押韵对句回复”这样的内容。
关闭节点并返回聊天窗口。重复您的消息，并注意输出是如何变化的。

8. 添加持久性#

聊天模型现在给我们提供了有用的输出，但它有一些问题，当您尝试进行对话时就会变得明显。

使用聊天并告诉聊天模型您的姓名，例如“您好，我的名字叫 Nick”。
等待响应，然后输入消息“我的名字是什么？”。AI 将无法告诉您，不管它可能看起来多么歉意。原因是我们没有保存上下文。AI 代理没有记忆。
为了记住对话中发生的事情，AI 代理需要保存上下文。我们可以通过向 AI 代理节点添加记忆来做到这一点。在画布上点击 AI 代理节点底部标记为“记忆”的。
从出现的面板中，选择“简单记忆”。这将使用运行 n8n 的实例的记忆，通常足以满足简单用法。这里 5 次交互的默认值应该足够了，但如果您可能想要稍后更改它，请记住这个选项的位置。
重复上面的对话练习，看到 AI 代理现在记住了您的名字。