用 n8n 零代码搭建 AI Agent 自动化工作流

最省事的方式是用 Docker（没有 Docker 先装一个）。一条命令即可在本机启动 n8n：

docker volume create n8n_data

docker run -d --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  -e N8N_SECURE_COOKIE=false \
  n8nio/n8n

# 浏览器打开 http://localhost:5678 即可进入编辑器

打开编辑器，左侧是节点库。我们这次用到的核心节点：

1) Trigger（触发器）
   - Schedule Trigger：按 cron 定时触发（如每天 9 点）
   - Manual Trigger：手动点一下运行（调试用）

2) HTTP Request（请求节点）
   - 调用任意 API，比如拉取资讯源、调用飞书机器人 webhook

3) AI Agent（智能体节点）
   - 核心！给它配"聊天模型"和"工具"，它就变成 Agent
   - 输入一段指令 + 数据，输出处理结果

4) Code / Function（代码节点）
   - 用 JavaScript 对数据做清洗、拼接、格式转换

在 AI Agent 节点的设置里，添加一个 Chat Model 子节点。n8n 支持 OpenAI、Anthropic、Google 等，也支持任何 OpenAI 兼容端点——这意味着你可以直接指向本地 Ollama（见本中心本地部署教程）。

# 以 OpenAI 兼容节点为例的配置要点
Model：gpt-4o-mini （或你自己的模型名）
Base URL：（默认 OpenAI；本地模型填 http://host.docker.internal:11434/v1）
API Key：（云端填厂商 Key；本地可随便填一个占位）

# 在 AI Agent 节点里写系统提示词：
"你是一个资讯摘要助手。把下面输入的若干条新闻，
用中文提炼为 3 条最重要的行业动态，每条不超过 50 字，
并标注影响对象（用户/竞品/监管）。"

目标：每天 9 点，抓取一个资讯接口 → 用 AI 摘要 → 推送到飞书群机器人。节点连线如下：

[Schedule Trigger]  cron: 0 9 * * *
        ↓
[HTTP Request]      GET 你的资讯源 API（或 RSS 转 JSON 服务）
        ↓
[Code]              把返回数据整理成 "标题 + 链接" 文本列表
        ↓
[AI Agent]          系统提示词如上，输入 = 上一步文本
        ↓
[HTTP Request]      POST 到飞书自定义机器人 webhook
                    body: {"msg_type":"text","content":{"text":"{{ $json.output }}"}}

基础版只是"一次性处理"。想让它连续对话、主动查资料，需要两个子节点：

1) Memory（记忆）子节点
   - 选 Simple Memory 或 Redis Memory
   - 让 Agent 记住上下文，支持多轮交互

2) Tool（工具）子节点
   - HTTP Tool：把任意 API 包装成 Agent 可调用工具
   - 例如挂一个"查天气""查订单"的 Tool
   - Agent 会根据用户问题自己决定调不调、调哪个

能跑通和能"稳定运行"是两回事。三个必做项：

1) 错误处理：给每个关键节点开启 "Continue On Fail"
   或在节点后接 Error Trigger，失败时发告警到你的微信/邮件

2) 限流与重试：HTTP 节点设置 Retry On Fail（建议 2-3 次）
   避免网络抖动导致整条流程中断

3) 执行记录：n8n 自带 Execution 列表
   每次运行都有完整日志，出问题时可逐节点回放查因