第125期 借助 n8n 构建 AI 智能体：10个自动化实践方案

AI 智能体（AI agent）、AI 智能体（AI agent）、AI 智能体（AI agent）……

如今，从大学生到企业创始人，几乎所有人都在谈论或构建 AI 智能体。

为什么会出现这种趋势？

因为现在构建 AI 智能体变得十分容易。你无需是编程高手，也能打造出一款 AI 智能体。AI 智能体已不再是科幻作品中的幻想，它已成为现实——借助 n8n、Zapier、Pipedream、Node-RED 等工具，你完全可以轻松搭建属于自己的 AI 智能体。

可以将 n8n 想象成工作流的“乐高积木”：你只需将 AI 模型、API 和日常应用程序拼接组合，就能创建出可处理实际工作的智能小助手。

在本文中，我们将介绍 10+ 个值得尝试的 AI 智能体实践方案。其中一些方案已被验证切实可行，另一些则是具有测试价值的创新尝试。对于每个方案，我都会详细说明其功能、在 n8n 中的分步搭建方法，并分享真实案例，让你明白这些方案并非纸上谈兵。

1. 对话式聊天机器人智能体

首先从简单的聊天机器人智能体入手，它能解答用户提出的问题。

例如，你可以设置 Slack、Telegram 或网页聊天触发器，将用户消息传入 AI 智能体节点（使用 OpenAI 的 GPT 或 Google Gemini 等大语言模型），然后返回响应结果。n8n 的 AI 智能体节点可配置为使用任意聊天模型，还能串联“记忆节点”（Memory node）来保存对话上下文。

• 触发器：例如用于 Slack/Telegram 的“新消息”节点，或 Webhook 表单。
• AI 智能体节点：选择你使用的大语言模型（OpenAI、Gemini 等），设置系统/用户提示词，必要时启用记忆功能。还可选择性添加工具（如 Google 搜索/SerpAPI 节点）以获取实时信息。
• 返回响应：将 AI 智能体的输出连接到消息节点（Slack、Telegram 或 HTTP 响应），将答案发送给用户。

这是 n8n 中最基础的 AI 聊天工作流——n8n 的官方文档中甚至展示了一个案例：通过 OpenAI + SerpAPI 搭配记忆缓存，实现“具备响应式对话能力”的问答功能。

在实际应用中，你可以接入任意消息界面。例如，有社区案例借助 n8n 和新版 DeepSeek 大语言模型，构建了支持长期记忆和 Google 文档集成的 Telegram 机器人。这表明，即使代码基础薄弱，你也能打造出有趣、友好的聊天机器人（甚至是 Slack 上的“数字同事”）。

该方案的优势在于：你能获得一个 24 小时在线的助手，可处理咨询或任务分流，非常适合用于常见问题解答（FAQs）、团队服务台，或作为有趣的“公司助手”机器人。

案例参考：n8n 官方提供的“AI 智能体聊天”模板及教程，清晰展示了这种聊天模式。（即使是新手，搭建聊天触发器和 AI 智能体节点的过程也十分简单。）

2. 社交媒体内容生成智能体