當任務需要做出決策、處理變動的輸入，或跨多個工具執行操作時，建立自動化工作流程可能變得困難。傳統自動化通常遵循固定步驟，因此難以處理需要彈性和判斷的任務。n8n AI Agent 透過加入能理解目標、選擇合適工具並在需要時採取行動的智慧來解決這個問題。閱讀本文，找到適合的 n8n AI Agent 教學，建立更智慧、更有彈性的工作流程。
什麼是 n8n AI Agent？
n8n AI Agent 是由 AI 驅動的工作流程元件，能理解任務、做出決策並採取行動來完成任務。不同於只遵循預先定義步驟的工作流程，AI Agent 可根據任務動態決定要使用哪些已連接的工具或服務。透過將 AI 模型與工具和資料來源連接，你可以建立能擷取資訊、執行操作，並根據任務與可用脈絡調整回應的 agent。
AI Agent 的核心元件
要瞭解 AI Agent 如何運作，重要的是認識協助其處理資訊、做出決策及採取行動的關鍵元素。下列元件彼此協作，將簡單的工作流程轉變為功能更完整、由 AI 驅動的系統：
| 元件 | 角色 | 可用節點類型 |
|---|---|---|
| 聊天模型（大腦） | 負責推理、規劃和生成回應 | OpenAI Chat、Anthropic Claude、Google Gemini、Moonshot Kimi、Ollama、Azure OpenAI |
| 工具（雙手） | 模型可呼叫的外部能力 | HTTP Request、Database、Gmail、Slack、Airtable、Code、MCP Client Tool |
| 記憶（經驗） | 在不同對話輪次之間保留脈絡 | Simple Memory、Postgres Chat Memory、Redis Chat Memory |
| 輸出解析器（格式整理器） | 強制採用結構化輸出格式（JSON、結構描述） | Structured Output Parser、Auto-Fixing Output Parser |
n8n AI Agent 能做什麼？
傳統 n8n 工作流程遵循確定性結構：觸發條件啟動流程，預先定義的操作依序執行，最後產生輸出。每個步驟都事先設定完成，幾乎沒有動態決策的空間。
n8n AI Agent 節點透過為工作流程加入推理能力，帶來更有彈性的做法。AI Agent 不會執行固定順序，而是透過分析脈絡、選擇最相關的工具、處理結果，並根據可用資訊決定下一步，以達成明確定義的目標。
這使 AI Agent 節點成為 n8n 工作流程的決策層，彌合傳統自動化與自主 AI 驅動執行之間的差距，同時讓工作流程能智慧地因應不斷變化的任務和需求。
傳統工作流程：
Trigger → Action → Action → DoneAI Agent 工作流程：
Goal → Reason → Tool Call → Reason → Tool Call → Final Answer何時該使用 n8n AI Agent？
AI Agent 的彈性適合處理複雜任務，但並非每個工作流程都需要。只在合適的情境中使用，可避免不必要的複雜性，並確保自動化維持高效且可靠。以下說明何時適合使用 n8n AI Agent：
適合使用 AI Agent 的情況：
下一個步驟取決於目前步驟的結果（動態路由）。
任務需要以不可預測的順序多次呼叫工具（例如研究一家公司、查詢 CRM、撰寫個人化電子郵件）。
你需要模型反覆嘗試以找到答案（例如：「尋找價格低於 500 美元且至少有一次轉機的最佳航班」）。
應避免使用 AI Agent 的情況：
工作流程純粹是格式處理或單一步驟的摘要。
邏輯完全以規則為基礎，沒有任何模糊空間。
延遲至關重要，且任務不需要推理（請改用標準 LLM Chain 或確定性節點）。
如何使用 n8n 建立第一個 AI Agent？
在 n8n 中建立 AI Agent，可先從簡單的工作流程開始，再逐步加入智慧決策所需的元件。你可以連接聊天觸發器、AI 模型、記憶體和工具，讓 agent 能理解請求並採取適當行動。以下將逐步說明如何使用 n8n AI Agent 工具建立 AI Agent。
步驟 1：建立新工作流程並加入 Chat Trigger
在 n8n 工作區中建立新的工作流程，然後按一下「Add first step」。搜尋「Chat Trigger」並將其加入畫布。每當使用者傳送訊息給 AI Agent 時，此節點就會啟動工作流程。
加入 Chat Trigger 後，按一下「Test Chat」傳送範例訊息。n8n 會產生測試資料，供你在設定後續節點時使用。
步驟 2：加入 AI Agent 節點
按一下 Chat Trigger 節點旁的「+」圖示，並搜尋「AI Agent」。加入節點後，將其與 Chat Trigger 連接。AI Agent 負責分析使用者請求，並決定如何完成任務。它可以使用已連接的工具、存取外部資料，並依據你提供的指示產生回應。
步驟 3：將聊天模型連接至 AI Agent
開啟 AI Agent 節點，透過「Chat Model」連接新增模型。選擇 AI 供應商，接著新增 API 憑證並選擇要使用的模型。
連接的聊天模型可讓 AI Agent 理解訊息、推理任務並產生答案。
步驟 4：為 AI Agent 新增記憶體
按一下 AI Agent 節點上的「Memory」連接器，並加入「Simple Memory」。
記憶體可讓 AI Agent 記住同一段對話中的先前訊息。這對多輪對話很有幫助，因為使用者提出追問時不必重複完整背景。
步驟 5：新增工具，讓 AI Agent 存取資料
按一下 AI Agent 節點上的「Tool」連接器，並新增資料來源，例如「Data Table」。選取包含知識庫的資料表，並設定搜尋選項。
例如，你可以讓 agent 依照使用者問題或標籤搜尋問答資料庫。當使用者提問時，AI Agent 可以呼叫此工具、擷取相關資訊，並據此產生更準確的答案。
步驟 6：設定 AI Agent 指示
開啟 AI Agent 設定並新增「System Message」。此訊息會定義 agent 的角色，並說明它應如何處理請求。
例如，你可以指示 agent 在回答問題前先使用已連接的資料來源，根據擷取到的資訊提供答案；如果沒有相關資訊，則告知使用者，而非自行猜測。
步驟 7：測試並發布 AI agent
返回 Chat Trigger 節點，使用「Test Chat」與 AI Agent 互動。針對知識庫提出問題，確認 agent 是否擷取到正確資訊並產生實用的回應。
你可以查看工作流程執行日誌，了解 AI Agent 如何處理請求，以及使用了哪些工具。當工作流程如預期運作後，按一下「Publish」即可讓 AI agent 上線使用。
如何將 Kimi API 整合至 n8n？
Kimi API 可讓您將 Kimi 的 AI 功能直接導入 n8n 工作流程，用於文字處理、推理及內容生成等任務。此整合會透過 API 金鑰將您的工作流程連接至 Kimi 模型，讓您傳送提示詞並接收 AI 生成的回應。完成連線設定後，您便可將 Kimi 作為 AI 驅動的步驟，與其他 n8n 節點搭配使用。請依照下列步驟設定整合功能。
步驟 1：新增觸發節點
建立新的工作流程，並新增「Manual Trigger」節點來設定工作流程的執行時機。您之後可將其替換為其他觸發條件，例如排程或事件觸發條件。
步驟 2：新增 Kimi 節點
點選「Add Node」，開啟「AI」區段，然後選取「Moonshot Kimi」。選擇「Message a model」，即可將提示詞傳送至 Kimi 模型。
步驟 3：建立 Kimi API 憑證
開啟 Kimi API 平台，前往「Console」>「API Keys」產生 API 金鑰。
在 n8n 中，選取「Create New Credential」，輸入金鑰，將區域選為「International」，然後儲存。
步驟 4：設定模型
將「Resource」設為「Text」，並將「Operation」設為「Message a Model」。接著選取您偏好的 Kimi 模型，並輸入要由工作流程傳送的提示詞。
步驟 5：自訂請求
選擇適當的「Role」，例如「User」，並視需要新增附件。您也可以設定系統訊息、token 上限、回應格式、思考模式及其他可用選項。
步驟 6：執行並測試工作流程
點選「Execute Workflow」，將設定好的提示詞傳送給 Kimi，並檢查回應。若收到餘額不足錯誤，請為 Kimi 帳戶儲值後再次執行工作流程。
使用 Kimi API 的優點
Kimi API 可為 n8n 工作流程加入更進階的 AI 功能，尤其適合需要更深入推理、處理大量資訊或執行多項操作的任務。以下是將 Kimi API 與 n8n 搭配使用的幾項主要優點：
以更深入的理解處理長上下文任務： Kimi 專為處理及分析大量資訊而設計，適合用於涉及長篇文件、複雜資料或多步驟指令的工作流程。它可協助 n8n agent 在不同任務間維持上下文，並產生更準確的回應。
支援複雜的工作流程決策： Kimi 為 n8n 自動化提供進階推理能力，讓 AI Agent 能分析輸入內容、評估不同情境，並在觸發下一個工作流程步驟前作出更佳決策。
支援工具呼叫與 agent 互動： 透過 Kimi API，n8n 工作流程可將 AI 推理與外部工具、API 及服務連接。這讓 agent 能取得資訊、執行操作，並完成不僅限於簡單文字生成的任務。
改善跨工作流程的上下文管理： Kimi 可協助 AI Agent 理解先前的互動、使用者需求及工作流程狀態。更完善的上下文處理可在複雜的自動化情境中帶來更一致的輸出與更順暢的執行。
提升自動化效率： 結合 Kimi 的 AI 功能與 n8n 的工作流程自動化平台，團隊可減少手動操作、簡化重複流程，並建立能有效擴展的智慧 AI 驅動工作流程。
常見問題疑難排解
當 n8n AI Agent 的行為不如預期時，問題通常與其工具、憑證、記憶功能或模型設定有關。檢查下列症狀及其可能原因，可協助您快速找出問題，讓工作流程正確執行。
| 症狀 | 可能原因 | 解決方法 |
|---|---|---|
| Agent 從不呼叫工具 | 工具說明模糊或彼此重疊 | 將說明改寫得明確，且避免彼此重疊。 |
| Agent 呼叫了錯誤的工具 | 附加的工具過多 | 移除不必要的工具；先從一項工具開始。 |
| 「Credential not found」錯誤 | Chat Model 節點中未選取 Moonshot 憑證 | 重新開啟 Moonshot Kimi Chat Model 節點並選取憑證。 |
| Agent 持續循環 | Max Tool Calls Iterations 設定過高，或提示詞缺少停止條件 | 降低迭代次數，並在系統提示詞中加入明確的停止規則。 |
| 使用者之間發生記憶外洩 | Session Key 未設為唯一識別碼 | 將 Session Key 設為 ={{ $json.sessionId }}。 |
| Thinking Mode 與 Web Search 同時失敗 | 這兩項功能在 Kimi 中互不相容 | 一次只啟用其中一項。 |
結語
n8n AI Agent 可協助您建立靈活的工作流程，使其能理解任務、做出決策，並適應傳統自動化難以處理的情況。將 Kimi API 與 n8n 串接後，您可運用強大的推理與長上下文能力，打造更智慧的 AI 工作流程。先從簡單的使用情境開始，測試結果後，再隨著發現更多可能性擴展自動化流程。