n8n AI Agent 搭建指南
n8n 是一个可视化工作流自动化平台，原生支持 AI 智能体，用拖拽就能搭建自动化流程，不需要写复杂代码。本文从安装开始，讲清楚如何搭出第一个 AI Agent 工作流：触发器、智能体节点、LLM 连接和工具配置。
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n8n 是一个可视化工作流自动化平台，原生支持 AI 智能体，用拖拽就能搭建自动化流程，不需要写复杂代码。本文从安装开始，讲清楚如何搭出第一个 AI Agent 工作流：触发器、智能体节点、LLM 连接和工具配置。
n8n AI Agent 搭建指南：从零搭出第一个自动化工作流
n8n 是一个可视化工作流自动化平台（GitHub 上近 20 万星，实时数据以 GitHub 为准），用拖拽连线的方式搭建自动化流程，原生支持 AI 智能体节点。别人要写半天代码的流程，你在 n8n 里拖几个节点就行。本文按"安装 → 搭第一个 Agent → 配置详解 → 场景"讲完。
一、安装 n8n：两条路
路线A：Docker（推荐，最省心）
docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n
启动后浏览器打开 http://localhost:5678 就是工作台。
路线B：npm 直接装
npm install n8n -g
n8n start
同样访问 localhost:5678。
两种方式都免费，社区版开源，基础功能全部可用。云端托管版和高级功能以官网定价为准。
二、搭第一个 AI Agent：四步
以"自动回复客户常见问题"为例：
第1步：加触发器 工作台新建工作流，添加 Chat Trigger 节点。这是入口，用户消息从这里进来。
第2步：加 AI Agent 节点 添加 AI Agent 节点，连接在 Chat Trigger 后面。这个节点就是智能体本体，负责理解问题、决定下一步动作。
第3步：连接 LLM 在 AI Agent 节点里配置语言模型： - 用云端 API：选 OpenAI/Anthropic 等，填入 API Key - 用本地模型：选 Ollama，地址填 http://localhost:11434，模型填你拉好的（如 qwen2.5:7b）
第4步：加工具并测试 给 Agent 挂上工具节点（比如"查订单状态"的 HTTP 请求节点），保存后点测试，在聊天框里发消息，看 Agent 是否调用工具返回正确结果。
三、核心节点说明
| 节点 | 作用 | 必配参数 |
|---|---|---|
| Chat Trigger | 对话入口 | 无（可选认证） |
| AI Agent | 智能体大脑 | LLM、System Prompt |
| LLM（OpenAI/Ollama 等） | 语言模型连接 | API 地址、模型名、Key |
| Tool（HTTP Request 等） | 让 Agent 能调外部能力 | URL、方法、参数映射 |
| Memory | 记住上下文 | 类型、窗口大小 |
| IF / Switch | 条件分支 | 条件表达式 |
四、System Prompt 怎么写好
Agent 的行为全靠 System Prompt 控制，三要素： 1. 角色：你是谁，比如"你是客户支持助理" 2. 边界：什么能做、什么必须转人工 3. 格式：回答怎么组织，比如"先结论后解释，不超过 5 行"
示例：
你是电商客服助理。只回答订单、物流、退换货问题。
查不到的信息如实说不知道，并引导用户联系人工客服。
回答先给结论，再给一句话解释。
五、三个典型场景
- 客服分流：Chat Trigger → Agent（带订单查询工具）→ 复杂问题转人工
- 内容研究：Agent（带网页抓取工具）→ 汇总成报告 → 发到邮件/Slack
- PDF 数据提取：Agent（带文件解析工具）→ 抽取结构化字段 → 写入表格
常见问题
Q：n8n 免费吗？ A：社区版开源免费，自托管不限节点数；云端托管版和团队功能看官网定价。
Q：基础工作流需要写代码吗？ A：不需要。拖拽节点加少量配置即可；要接特殊 API 时才需要写一点表达式。
Q：AI Agent 节点和普通工作流有什么区别？ A：普通工作流是固定的"如果 A 就 B"；AI Agent 节点里，模型自己决定调用哪个工具、按什么顺序，适合不确定路径的任务。
Q：能接本地模型吗？ A：能。LLM 节点选 Ollama，填本地地址即可，数据不出机器。
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