使用n8n构建AI聊天智能体#
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，我们都将向您展示AI工作流的基本构建模块如何协同工作，并构建一个可运行的AI驱动的聊天智能体，您可以轻松地根据自身需求进行定制。
许多人发现通过视频形式更容易吸收新信息。本教程基于n8n的一个热门视频制作，下方附有链接。您可以选择观看视频或阅读这里的步骤，或者两者都看！
你需要准备什么#
- n8n: 本教程推荐使用n8n云服务 - 新用户可享受免费试用！如需自托管服务，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（详见子节点文档获取更多信息）。
你将学习的内容#
- n8n中的AI概念
- 如何使用AI智能体节点
- 处理聊天输入
- 连接AI模型
- 自定义输入
- 观察对话
- 添加持久化
n8n中的AI概念#
如果您已经熟悉AI，可以跳过本节。这里将简要介绍AI概念以及如何在n8n工作流中应用它们。
一个AI智能体基于大型语言模型(LLMs)构建，后者通过预测下一个单词来根据输入生成文本。虽然LLM仅处理输入以产生输出，但AI智能体增加了面向目标的功能。它们可以使用工具、处理输出结果，并通过决策来完成任务和解决问题。
在n8n中，AI智能体被表示为一个带有额外连接的节点。
| 功能 | 大语言模型 | AI智能体 |
|---|---|---|
| 核心能力 | 文本生成 | 目标导向的任务完成 |
| 决策制定 | 无 | 是 |
| 使用工具/API | 否 | 是 |
| 工作流复杂度 | 单步骤 | 多步骤 |
| 作用范围 | 生成语言 | 执行复杂的现实世界任务 |
| 示例 | LLM生成段落 | 智能体安排预约 |
通过将AI智能体作为一个节点集成，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，验证电子邮件地址等简单任务不需要AI，而处理电子邮件的内容或处理多模态输入（如图像、音频）等复杂任务则是AI智能体的绝佳应用场景。
1. 创建新工作流#
当你打开n8n时，你会看到以下两种情况之一：
- 空工作流：如果您没有任何工作流并且是首次登录。请使用此工作流。
- 在概览页面上的工作流列表。选择
按钮来创建新的工作流。
2. 添加一个触发器节点#
每个工作流都需要一个起点。在n8n中这些起点被称为'触发节点'。对于这个工作流，我们希望从一个聊天节点开始。
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选择添加第一步或按Tab键打开节点菜单。
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搜索 Chat Trigger。n8n 会显示匹配搜索的节点列表。
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选择聊天触发器将节点添加到画布。n8n会打开该节点。
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关闭节点详情视图（选择返回画布）以返回到画布。
More about the Chat Trigger node...
触发器节点在有事件触发时会产生输出。在本例中，我们希望可以通过输入文本来触发工作流运行。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，或者嵌入到其他网站中。为了启动这个简单的工作流，我们将直接使用内置的本地聊天界面进行通信，因此无需额外设置。
3. 添加AI智能体节点#
AI智能体节点是将AI集成到工作流中的核心组件。
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选择触发器节点上的添加节点
连接器以调出节点搜索界面。 -
开始输入"AI"并选择AI智能体节点来添加它。
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现在将显示AI智能体的编辑视图。
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有一些字段可以修改。由于我们使用的是Chat Trigger节点，提示信息的来源和规格的默认设置无需更改。
4. 配置节点#
AI智能体需要连接一个聊天模型来处理输入的提示词。
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点击AI Agent节点底部第一个连接处（即Chat Model连接下方）的加号
按钮来添加聊天模型。 -
搜索对话框将出现，并筛选出'语言模型'。这些是n8n内置支持的模型。本教程我们将使用OpenAI聊天模型。
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从列表中选择OpenAI Chat模型会将其附加到AI智能体节点并打开节点编辑器。可以修改的参数之一是'Model'。请注意，对于基础OpenAI账户，仅允许使用'gpt-4o-mini'模型。
Which chat model?
如前所述，LLM是根据给定的提示生成文本的组件。LLM需要经过创建和训练的过程，这通常是一个密集的过程。不同的LLM可能具备不同的能力或专长，这取决于它们训练所用的数据。
5. 添加凭据（如需）#
为了让n8n能够与聊天模型通信，它需要一些credentials（登录数据，使其能够访问其他在线服务的账户）。如果您已经为OpenAI设置了凭证，这些凭证应默认显示在凭证选择器中。否则，您可以使用凭证选择器来帮助添加新凭证。
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要添加新凭据，请点击显示“选择凭据”的文本。将会出现添加新凭据的选项
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该凭证仅需要一个API密钥。添加任何类型的凭证时，请查看右侧的文本。在本例中，它提供了一个便捷链接，可直接跳转到您的OpenAI账户获取API密钥。
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API密钥仅为一长串字符。对于此特定凭据，您只需这一项。请从OpenAI网站复制该密钥，并粘贴至API密钥区域。
Keeping your credentials safe
凭证是由应用程序和服务颁发的私有信息，用于验证您的用户身份，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。您应谨慎在n8n之外共享或泄露这些凭证。
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。
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点击画布底部的'Chat'按钮。这将在左侧打开一个本地聊天窗口，右侧显示AI智能体日志。
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输入一条消息并按Enter键。您现在将在消息下方看到聊天模型的回复。
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日志窗口显示AI智能体的输入和输出。
Accessing the logs...
即使不使用聊天界面，您也可以访问AI节点的日志。打开AI智能体节点，然后点击右侧面板中的日志选项卡。
7. 修改提示词#
上一步的日志揭示了一些额外数据 - 系统提示词。这是AI智能体为聊天模型预设的默认消息。从日志中可以看到它被设置为"你是一个乐于助人的助手"。不过我们可以修改这个提示词来改变聊天模型的行为。
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打开AI智能体节点。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'
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系统消息现在已显示。这与我们之前在日志中注意到的初始提示相同。将提示更改为其他内容，以不同的方式引导聊天模型。例如，您可以尝试类似"您是一位才华横溢的诗人，总是以押韵的对句回复"这样的提示。
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关闭节点并返回聊天窗口。重复您的消息，注意输出结果的变化。
8. 添加持久化#
聊天模型现在能提供有用的输出，但当你尝试进行对话时，会发现其中存在明显问题。
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使用聊天功能并告诉聊天模型你的名字，例如"你好，我的名字是Nick"。
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等待响应后，输入消息"What's my name?"。AI将无法告诉你，无论它表现得多么歉意。原因是我们没有保存上下文。这个AI智能体不具备记忆功能。
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为了让AI智能体记住对话中发生的内容，需要保留上下文。我们可以通过为AI智能体节点添加记忆功能来实现。在画布上点击AI智能体节点底部标有"Memory"的
。 -
从出现的面板中选择"Simple Memory"。这将使用运行n8n实例的内存，通常足以满足简单使用需求。默认的5次交互值在这里应该足够，但如果您以后可能需要更改此选项，请记住此选项的位置。
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重复上述对话练习，你会发现AI智能体现在记住了你的名字。
9. 保存工作流#
在离开工作流编辑器之前，请记得保存工作流，否则所有更改都将丢失。
- 点击编辑器窗口右上角的"保存"按钮。您的工作流将被保存，之后可以随时返回继续对话或添加新功能。
恭喜！#
您已经迈出了利用AI构建实用高效工作流的第一步。在本教程中，我们探讨了AI工作流的基本构建模块，添加了AI智能体和聊天模型，并通过调整提示词来获得我们期望的输出结果。我们还增加了记忆功能，使聊天能够在消息之间保持上下文连贯性。
下一步#
现在你已经了解了如何创建一个基础的AI工作流，这里有许多资源可以扩展你的知识，以及大量示例为你提供下一步的灵感方向：
- 了解更多AI概念并查看示例，请访问示例与概念。
- 浏览AI 工作流模板。
- 了解如何通过工具增强AI智能体。
