使用 n8n 构建 AI 聊天代理#

欢迎来到使用 n8n 构建 AI 工作流的入门教程。无论您之前是否使用过 n8n，或者这是您第一次使用，我们将向您展示 AI 工作流的构建块如何组合在一起，并构建一个可工作的 AI 驱动聊天代理，您可以轻松地为自己的目的进行定制。

许多人发现以视频格式吸收新信息更容易。本教程基于 n8n 的一个热门视频，链接如下。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 云服务 - 新用户有免费试用！对于自托管服务，请参考安装页面。
聊天模型的凭据：本教程使用 OpenAI，但您可以轻松使用 DeepSeek、Google Gemini、Groq、Azure 等其他模型（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
使用聊天输入
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，可以跳过本节。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，后者通过预测下一个词来基于输入生成文本。虽然 LLM 只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 代理表示为具有一些额外连接的节点。

功能	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	执行复杂的现实世界任务
示例	LLM 生成段落	代理安排约会

通过将 AI 代理作为节点集成，n8n 可以将 AI 驱动的步骤与传统编程相结合，实现高效的现实世界工作流。例如，更简单的任务（如验证电子邮件地址）不需要 AI，而复杂的任务（如处理电子邮件的_内容_或处理多模态输入（例如图像、音频））是 AI 代理的绝佳用例。

1. 创建新工作流#

当您打开 n8n 时，您会看到以下之一：

空工作流：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）返回画布。

更多关于聊天触发器节点...

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导致工作流运行。在生产中，此触发器可以连接到 n8n 提供的公共聊天界面或嵌入到另一个网站中。要启动这个简单的工作流，我们只需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 代理节点是向工作流添加 AI 的核心。

选择触发器节点上的添加节点 连接器以调出节点搜索。
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。
有一些可以更改的字段。由于我们使用聊天触发器节点，提示的来源和规范的默认设置不需要更改。

View workflow file

4. 配置节点#

AI 代理需要附加聊天模型来处理传入的提示。

通过点击AI 代理节点底部聊天模型连接下的加号按钮添加聊天模型（这是节点底部的第一个连接）。
将出现搜索对话框，过滤为'语言模型'。这些是 n8n 中内置支持的模型。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。

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，通常是一个密集的过程。不同的 LLM 可能具有不同的能力或专业性，这取决于它们训练的数据。

5. 添加凭据（如果需要）#

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

要添加新凭据，点击显示"选择凭据"的文本。将出现添加新凭据的选项
此凭据只需要一个 API 密钥。添加任何类型的凭据时，请检查右侧的文本。在这种情况下，它有一个方便的链接，可以直接带您到您的 OpenAI 账户检索 API 密钥。
API 密钥只是一个长字符串。这就是您需要的这个特定凭据的全部内容。从 OpenAI 网站复制它并粘贴到API 密钥部分。

保护您的凭据安全

凭据是应用程序和服务发布的私人信息片段，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。所需信息的类型因相关应用程序/服务而异。您应该小心不要在 n8n 之外共享或泄露凭据。

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。这会在左侧打开本地聊天窗口，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...

即使您不使用聊天界面，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 代理用来启动聊天模型的默认消息。从日志中您可以看到这被设置为"您是一个有用的助手"。但是，我们可以更改此提示以改变聊天模型的行为。

打开AI 代理节点。在面板底部有一个标记为'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。这与我们之前在日志中注意到的启动提示相同。将提示更改为其他内容，以不同方式启动聊天模型。您可以尝试类似"您是一位出色的诗人，总是用押韵对联回复"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如何改变。

8. 添加持久性#

聊天模型现在为我们提供有用的输出，但当您尝试进行对话时会发现有些问题。

使用聊天告诉聊天模型您的名字，例如"您好，我的名字是 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，无论它看起来多么抱歉。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 代理需要保留上下文。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，通常足以满足简单使用。这里默认值 5 次交互应该足够，但如果您以后可能想要更改它，请记住此选项的位置。
重复上面进行对话的练习，看到 AI 代理现在记住了您的名字。

9. 保存工作流#

在我们离开工作流编辑器之前，记住保存工作流，否则您的所有更改将丢失。

点击编辑器窗口右上角的"保存"按钮。您的工作流现在将被保存，您可以稍后返回继续聊天或添加新功能。

恭喜！#

您已经迈出了使用 AI 构建有用和有效工作流的第一步。在本教程中，我们研究了 AI 工作流的基本构建块，添加了AI 代理和聊天模型，并调整了提示以获得我们想要的输出类型。我们还添加了记忆，以便聊天可以在消息之间保留上下文。

View workflow file

下一步#

现在您已经看到如何创建基本的 AI 工作流，有很多资源可以建立在这些知识基础上，还有很多示例可以给您关于下一步去哪里的想法：

在示例和概念中了解更多 AI 概念并查看示例。
浏览 AI 工作流模板。
了解如何使用工具增强 AI 代理。