AI Agent in n8n: configurazione, strumenti e flussi di lavoro

Trasforma i tuoi flussi di lavoro n8n in Agent AI intelligenti in grado di comprendere obiettivi, selezionare strumenti e completare attività complesse. Scopri come collegare LLM come Kimi API a n8n per creare flussi di lavoro agent flessibili e ottenere un'automazione più intelligente.

12 min di lettura2026-08-13
n8n AI Agent

Creare flussi di lavoro automatizzati può diventare difficile quando le attività richiedono decisioni, input variabili o azioni su più strumenti. L'automazione tradizionale segue spesso passaggi fissi, il che rende difficile gestire attività che richiedono flessibilità e giudizio. Gli AI Agent di n8n risolvono questo problema aggiungendo un'intelligenza in grado di comprendere gli obiettivi, scegliere gli strumenti giusti e agire quando necessario. Leggi questo articolo per trovare il tutorial n8n AI Agent più adatto a te e creare flussi di lavoro più intelligenti e flessibili.

Cos'è l'AI Agent di n8n?

L'AI Agent di n8n è un componente di flusso di lavoro basato sull'AI in grado di comprendere un'attività, prendere decisioni e agire per completarla. A differenza dei flussi di lavoro che seguono solo passaggi predefiniti, un AI Agent può decidere dinamicamente quali strumenti o servizi collegati usare in base all'attività. Collegando un modello AI a strumenti e fonti di dati, puoi creare agent in grado di recuperare informazioni, eseguire azioni e adattare le proprie risposte in base all'attività e al contesto disponibile.

Componenti principali dell'AI Agent

Per capire come funziona un AI Agent, è importante osservare gli elementi chiave che lo aiutano a elaborare informazioni, prendere decisioni e agire. I componenti seguenti lavorano insieme per trasformare un semplice flusso di lavoro in un sistema più capace, basato sull'AI:

ComponenteRuoloTipi di nodo disponibili
Chat model (il cervello)Gestisce ragionamento, pianificazione e generazione delle risposteOpenAI Chat, Anthropic Claude, Google Gemini, Moonshot Kimi, Ollama, Azure OpenAI
Strumenti (le mani)Capacità esterne che il modello può richiamareHTTP Request, Database, Gmail, Slack, Airtable, Code, MCP Client Tool
Memoria (l'esperienza)Mantiene il contesto tra i vari turni della conversazioneSimple Memory, PostgreSQL Memory, Redis Memory
Output parser (il formattatore)Impone formati di output strutturati (JSON, schemi)Structured Output Parser, Auto-Fixing Output Parser

Cosa può fare un AI Agent di n8n?

I flussi di lavoro tradizionali di n8n seguono una struttura deterministica in cui un trigger avvia il processo, azioni predefinite vengono eseguite in sequenza e viene generato l'output finale. Ogni passaggio è configurato in anticipo, lasciando poco spazio a decisioni dinamiche.

Il nodo AI Agent di n8n introduce un approccio più flessibile aggiungendo capacità di ragionamento ai flussi di lavoro. Invece di eseguire una sequenza fissa, un AI Agent lavora verso un obiettivo definito analizzando il contesto, selezionando gli strumenti più rilevanti, elaborando i risultati e determinando il passo successivo in base alle informazioni disponibili.

Questo rende il nodo AI Agent il livello decisionale di un flusso di lavoro n8n, colmando il divario tra l'automazione tradizionale e l'esecuzione autonoma basata sull'AI, permettendo al contempo ai flussi di lavoro di adattarsi in modo intelligente ad attività e requisiti in continua evoluzione.

Flusso di lavoro tradizionale:

Trigger → Action → Action → Done

Flusso di lavoro con AI Agent:

Goal → Reason → Tool Call → Reason → Tool Call → Final Answer

Quando usare l'AI Agent di n8n?

La flessibilità di un AI Agent può essere utile per attività complesse, ma non è necessaria per ogni workflow. Scegliere di usarlo nelle situazioni giuste aiuta a evitare complessità superflue e garantisce che l'automazione resti efficiente e affidabile. Ecco quando usare l'AI Agent di n8n:

Usa un AI Agent quando:

  • Il passaggio successivo dipende dal risultato del passaggio corrente (instradamento dinamico).

  • L'attività richiede più chiamate a strumenti in una sequenza imprevedibile (ad esempio, fare ricerche su un'azienda, controllare il CRM, redigere un'email personalizzata).

  • Hai bisogno che il modello proceda per approssimazioni successive verso una risposta (ad esempio, "trova il volo migliore sotto i 500 $ con almeno uno scalo").

Evita un AI Agent quando:

  • Il workflow consiste solo in formattazione o riepilogo in un unico passaggio.

  • La logica è interamente basata su regole, senza ambiguità.

  • La latenza è fondamentale e l'attività non richiede ragionamento (usa invece una LLM Chain standard o nodi deterministici).

Come creare il tuo primo AI Agent con n8n?

Creare un AI Agent in n8n parte da un workflow semplice e aggiunge progressivamente i componenti necessari per un processo decisionale intelligente. Puoi collegare un trigger di chat, un modello AI, la memoria e degli strumenti in modo che l'agent possa comprendere le richieste e intraprendere le azioni opportune. Ecco una guida passo passo per creare un AI Agent usando gli strumenti AI Agent di n8n.

Passaggio 1: crea un nuovo workflow e aggiungi un Chat Trigger

Crea un nuovo workflow nel tuo spazio di lavoro n8n e fai clic su "Add first step". Cerca "Chat Trigger" e aggiungilo al canvas. Questo nodo avvia il workflow ogni volta che un utente invia un messaggio al tuo AI Agent.

Crea un nuovo workflow e aggiungi un Chat Trigger

Dopo aver aggiunto il Chat Trigger, fai clic su "Test Chat" per inviare un messaggio di esempio. n8n genererà dati di test che potrai usare durante la configurazione dei nodi successivi.

Fai clic su "Test Chat" per inviare un messaggio di esempio

Passaggio 2: aggiungi il nodo AI Agent

Fai clic sull'icona "+" accanto al nodo Chat Trigger e cerca "AI Agent". Aggiungi il nodo e collegalo al Chat Trigger. L'AI Agent è responsabile dell'analisi delle richieste degli utenti e decide come completare le attività. Può usare gli strumenti collegati, accedere a dati esterni e generare risposte in base alle istruzioni che fornisci.

Aggiungi il nodo AI Agent

Passaggio 3: collega un modello di chat all'AI Agent

Apri il nodo AI Agent e aggiungi un modello tramite la connessione "Chat Model". Seleziona un provider AI, quindi aggiungi le tue credenziali API e scegli il modello che desideri usare.

Il modello di chat collegato consente all'AI Agent di comprendere i messaggi, ragionare sulle attività e generare risposte.

Collega un modello AI

Passaggio 4: aggiungi la memoria al tuo AI Agent

Fai clic sul connettore "Memory" sul nodo AI Agent e aggiungi "Simple Memory".

La memoria consente al tuo AI Agent di tenere traccia dei messaggi precedenti nella stessa conversazione. È utile per le chat con più scambi, perché gli utenti possono fare domande di approfondimento senza ripetere l'intero contesto.

Aggiungi la memoria

Passaggio 5: aggiungi uno strumento affinché l'AI Agent possa accedere ai dati

Fai clic sul connettore "Tool" sul nodo AI Agent e aggiungi una fonte di dati, ad esempio una "Data Table". Seleziona la tabella che contiene la tua knowledge base e configura le impostazioni di ricerca.

Ad esempio, puoi permettere all'agent di cercare nel tuo database di domande e risposte confrontando le domande degli utenti o i tag. Quando un utente chiede qualcosa, l'AI Agent può richiamare questo strumento, recuperare le informazioni pertinenti e usarle per generare una risposta più accurata.

Collega uno strumento

Passaggio 6: configura le istruzioni dell'AI Agent

Apri le impostazioni dell'AI Agent e aggiungi un "System Message". Questo messaggio definisce il ruolo dell'agent e spiega come dovrebbe gestire le richieste.

Ad esempio, puoi istruire l'agent a usare la fonte di dati collegata prima di rispondere alle domande, a fornire risposte basate sulle informazioni recuperate e a comunicare agli utenti quando non sono disponibili informazioni pertinenti, invece di rispondere a caso.

Aggiungi le istruzioni e testa

Passaggio 7: testa e pubblica il tuo AI Agent

Torna al nodo Chat Trigger e usa "Test Chat" per interagire con il tuo AI Agent. Fai domande relative alla tua knowledge base e verifica se l'agent recupera le informazioni corrette e genera risposte utili.

Puoi consultare i log di esecuzione del workflow per vedere come l'AI Agent ha gestito la richiesta e quali strumenti ha usato. Una volta che il workflow funziona come previsto, fai clic su "Publish" per rendere disponibile il tuo AI Agent.

Testa e pubblica il tuo AI Agent

Come integrare le API Kimi in n8n?

Le API di Kimi ti permettono di integrare le capacità AI di Kimi direttamente nei workflow di n8n e di usarle per attività come l'elaborazione del testo, il ragionamento e la generazione di contenuti. L'integrazione collega il tuo workflow ai modelli Kimi tramite una chiave API, permettendoti di inviare prompt e ricevere risposte generate dall'AI. Una volta configurata la connessione, puoi usare Kimi come step basato sull'AI insieme agli altri nodi di n8n. Segui i passaggi riportati di seguito per configurare l'integrazione.

Passaggio 1: aggiungi un nodo trigger

Crea un nuovo workflow e aggiungi un nodo "Manual Trigger" per definire quando il workflow deve essere eseguito. Potrai sostituirlo in seguito con un altro trigger, ad esempio uno pianificato o basato su eventi.

Aggiungi un nodo trigger

Passaggio 2: aggiungi il nodo Kimi

Fai clic su "Add Node", apri la sezione "AI" e seleziona "Moonshot Kimi". Scegli "Message a model" per inviare i prompt a un modello Kimi.

Aggiungi il nodo Kimi

Passaggio 3: crea le credenziali API di Kimi

Apri la piattaforma API di Kimi e vai su "Console">"API Keys" per generare una chiave API.

Genera l'API di Kimi

In n8n, seleziona "Create New Credential", inserisci la chiave, scegli "International" come regione e salva.

Crea le credenziali API di Kimi

Passaggio 4: configura il modello

Imposta "Resource" su "Text" e "Operation" su "Message a Model". Poi seleziona il modello Kimi che preferisci e inserisci il prompt che vuoi far inviare al workflow.

Configura il modello

Passaggio 5: personalizza la richiesta

Scegli il "Role" appropriato, ad esempio "User", e aggiungi allegati se necessario. Puoi anche configurare opzioni come i messaggi di sistema, i limiti di token, il formato della risposta, la modalità di ragionamento e altre impostazioni disponibili.

Personalizza la richiesta

Passaggio 6: esegui e testa il workflow

Fai clic su "Execute Workflow" per inviare il prompt configurato a Kimi e verificare la risposta. Se ricevi un errore di saldo insufficiente, ricarica l'account Kimi ed esegui di nuovo il workflow.

Esegui e testa il workflow

Vantaggi dell'uso dell'API Kimi

L'API Kimi può aggiungere capacità AI più avanzate ai workflow di n8n, in particolare quando le attività richiedono un ragionamento più approfondito, grandi quantità di informazioni o azioni multiple. Ecco alcuni vantaggi principali dell'uso dell'API Kimi con n8n:

  • Gestisci attività a contesto lungo con una comprensione più profonda: Kimi è progettato per elaborare e analizzare grandi quantità di informazioni, il che lo rende adatto a workflow che coinvolgono documenti lunghi, dati complessi o istruzioni articolate in più passaggi. Aiuta gli agent di n8n a mantenere il contesto tra le attività e a generare risposte più accurate.

  • Abilita decisioni complesse nei workflow: Kimi potenzia le automazioni di n8n con capacità di ragionamento avanzate, permettendo agli AI Agent di analizzare gli input, valutare diversi scenari e prendere decisioni migliori prima di attivare il passaggio successivo del workflow.

  • Supporta il tool calling e le interazioni tra agent: Con l'API Kimi, i workflow di n8n possono collegare il ragionamento AI a strumenti esterni, API e servizi. Questo permette agli agent di recuperare informazioni, eseguire azioni e completare attività che vanno oltre la semplice generazione di testo.

  • Migliora la gestione del contesto tra i workflow: Kimi aiuta gli AI Agent a comprendere le interazioni precedenti, i requisiti dell'utente e gli stati del workflow. Una migliore gestione del contesto consente output più coerenti e un'esecuzione più fluida in scenari di automazione complessi.

  • Aumenta l'efficienza dell'automazione: Combinando le capacità AI di Kimi con la piattaforma di automazione dei workflow di n8n, i team possono ridurre le operazioni manuali, semplificare i processi ripetitivi e creare workflow più intelligenti basati sull'AI che scalano in modo efficiente.

Risoluzione dei problemi più comuni

Quando un AI Agent di n8n non si comporta come previsto, il problema è spesso legato ai suoi strumenti, alle credenziali, alla memoria o alle impostazioni del modello. Controllare i seguenti sintomi e le rispettive cause probabili può aiutarti a individuare rapidamente il problema e far funzionare correttamente il workflow.

SintomoCausa probabileSoluzione
L'agent non chiama mai gli strumentiLe descrizioni degli strumenti sono vaghe o si sovrappongonoRiscrivi le descrizioni in modo che siano specifiche e non si sovrappongano.
L'agent chiama lo strumento sbagliatoSono collegati troppi strumentiRimuovi gli strumenti non necessari; inizia con uno solo.
Errore "Credential not found"Credenziale Moonshot non selezionata nel nodo Chat ModelRiapri il nodo Moonshot Kimi Chat Model e seleziona la credenziale.
L'agent va in loop infinitoMax Tool Call Iterations impostato troppo alto o prompt privo di una condizione di stopRiduci il numero di iterazioni e aggiungi regole di stop esplicite nel system prompt.
Perdite di memoria tra utentiSession Key non impostata su un identificatore univocoImposta Session Key su ={{ $json.sessionId }}.
Thinking Mode e Web Search falliscono entrambiQueste due funzionalità si escludono a vicenda in KimiAttiva una sola funzionalità alla volta.

Conclusione

n8n AI Agent ti aiuta a creare workflow flessibili in grado di comprendere le attività, prendere decisioni e adattarsi andando oltre l'automazione tradizionale. Collegando la Kimi API a n8n, puoi sfruttare capacità di ragionamento avanzate e di gestione di contesti lunghi per workflow AI più intelligenti. Inizia con un caso d'uso semplice, testa i risultati ed espandi la tua automazione man mano che scopri nuove possibilità.

Domande frequenti

Quali LLM puoi usare con n8n?
n8n supporta un'ampia gamma di LLM tramite i suoi nodi AI e le sue integrazioni. Puoi collegare modelli di provider come OpenAI, Anthropic, Google, Moonshot Kimi e Azure OpenAI, oppure usare modelli locali tramite piattaforme come Ollama. Ad esempio, puoi integrare Kimi API con n8n per usare i modelli Kimi nei tuoi flussi di lavoro AI per attività come generazione di contenuti, elaborazione dei dati, analisi dei documenti e automazione basata su agent. Questa flessibilità ti permette di scegliere un LLM in base alle esigenze del tuo flusso di lavoro, al budget e alle prestazioni richieste.
n8n supporta i flussi di lavoro multi-agent?
Sì, n8n può essere usato per creare flussi di lavoro multi-agent in cui più Agent AI gestiscono attività diverse all'interno della stessa automazione. Ogni agent può avere le proprie istruzioni, strumenti, memoria e responsabilità. Gli agent possono passarsi informazioni tra le fasi del flusso di lavoro o collaborare come parte di un processo più ampio. Puoi collegare diversi provider di LLM, inclusi i modelli accessibili tramite Kimi API, per alimentare i singoli agent in base ai loro ruoli e requisiti specifici.
Come aggiungo la memoria a un AI Agent di n8n?
Per aggiungere memoria a un AI Agent di n8n, collega un nodo di memoria tramite la connessione Memory dell'agent. n8n offre opzioni di memoria come Simple Memory, PostgreSQL Memory e Redis Memory per memorizzare il contesto della conversazione. Simple Memory funziona bene per test e flussi di lavoro leggeri, mentre le opzioni di archiviazione esterna sono più adatte per applicazioni persistenti. Configura un ID di sessione univoco per ogni conversazione per garantire che gli utenti mantengano contesti di memoria separati.
Potrebbe interessarti anche
Guida agli Agent di LlamaIndex: costruire applicazioni di IA più intelligenti
Guida agli Agent di LlamaIndex: costruire applicazioni di IA più intelligenti
2026-08-13
LangChain Deep Agents: funzionalità, capacità e guida alla configurazione
LangChain Deep Agents: funzionalità, capacità e guida alla configurazione
2026-08-14
Installare Claude Code: guida completa per Windows e Mac
Installare Claude Code: guida completa per Windows e Mac
2026-08-12
Come collegare API esterne a Roo Code
Come collegare API esterne a Roo Code
2026-08-12
Integrazione API Droid: come collegare modelli AI esterni
Integrazione API Droid: come collegare modelli AI esterni
2026-08-12