當任務需要做決策、應對變化的輸入，或需要跨多個工具執行動作時，建構自動化工作流程往往會變得困難。傳統自動化通常遵循固定步驟，很難處理需要靈活性與判斷力的任務。n8n AI Agent 透過加入智慧能力來解決這個問題，讓工作流程能理解目標、選擇合適的工具，並在需要時採取行動。閱讀本文，找到最合適的 n8n AI Agent 教學，打造更智慧、更靈活的工作流程。
什麼是 n8n AI Agent？
n8n AI Agent 是一種由 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。與只遵循預先定義步驟的工作流程不同，AI Agent 可以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、資料來源連接起來，你可以建構出能檢索資訊、執行動作，並根據任務與可用上下文調整回應的 Agent。
AI Agent 的核心組成
要理解 AI Agent 的運作方式，關鍵在於了解幫助它處理資訊、做出決策並採取行動的核心元素。以下組成部分共同運作，將簡單的工作流程轉變為更強大的 AI 驅動系統：
| 組成部分 | 角色 | 可用節點類型 |
|---|---|---|
| 聊天模型（大腦） | 負責推理、規劃與生成回應 | OpenAI Chat、Anthropic Claude、Google Gemini、Moonshot Kimi、Ollama、Azure OpenAI |
| 工具（雙手） | 模型可以呼叫的外部能力 | HTTP Request、Database、Gmail、Slack、Airtable、Code、MCP Client Tool |
| 記憶體（經驗） | 在對話輪次之間保留上下文 | Simple Memory、PostgreSQL Memory、Redis Memory |
| 輸出解析器（格式化工具） | 強制輸出符合結構化格式（JSON、schema） | Structured Output Parser、Auto-Fixing Output Parser |
n8n AI Agent 能做什麼？
傳統的 n8n 工作流程遵循一種確定性結構：由觸發器啟動流程，預先定義的動作依序執行，最終產生輸出結果。每個步驟都事先設定好，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，帶來更靈活的做法。AI Agent 不會執行固定的順序，而是朝著設定好的目標運作，透過分析上下文、選擇最相關的工具、處理結果，並根據可用資訊決定下一步該做什麼。
這使得 AI Agent 節點成為 n8n 工作流程中的決策層，在傳統自動化與自主的 AI 驅動執行之間搭建橋樑，同時讓工作流程能夠智慧地適應不斷變化的任務與需求。
傳統工作流程：
Trigger → Action → Action → DoneAI Agent 工作流程：
Goal → Reason → Tool Call → Reason → Tool Call → Final Answer什麼時候該使用 n8n AI Agent？
AI Agent 的靈活性對複雜任務很有用,但並非每個工作流都需要它。在合適的場景選用它,能避免不必要的複雜性,並確保自動化保持高效可靠。以下是使用 n8n AI Agent 的時機:
在以下情況使用 AI Agent:
下一步取決於當前步驟的結果(動態路由)。
任務需要以不可預測的順序進行多次工具調用(例如:研究一家公司、查詢 CRM、撰寫個性化郵件)。
你需要模型逐步迭代得出答案(例如:「找出 500 美元以內、至少有一次轉機的最佳航班」)。
避免使用 AI Agent 的情況:
工作流僅是格式化或單步摘要。
邏輯完全基於規則,不存在歧義。
延遲至關重要,且任務不需要推理(此時應改用標準的 LLM Chain 或確定性節點)。
如何使用 n8n 構建你的第一個 AI Agent?
在 n8n 中構建 AI Agent 從一個簡單的工作流開始,再逐步添加實現智能決策所需的組件。你可以連接聊天觸發器、AI 模型、記憶模組和工具,讓 Agent 能夠理解請求並採取相應行動。以下是使用 n8n AI Agent 工具構建 AI Agent 的分步指南。
步驟 1:創建新工作流並添加聊天觸發器
在你的 n8n 工作區中創建一個新工作流,點擊「Add first step」。搜索「Chat Trigger」並將其添加到畫布中。每當用戶向你的 AI Agent 發送消息時,該節點就會啟動工作流。
添加 Chat Trigger 後,點擊「Test Chat」發送一條測試消息。n8n 會生成測試數據,供你在配置後續節點時使用。
步驟 2:添加 AI Agent 節點
點擊 Chat Trigger 節點旁邊的「+」圖標,搜索「AI Agent」。添加該節點並將其與 Chat Trigger 連接。AI Agent 負責分析用戶請求並決定如何完成任務。它可以使用已連接的工具、訪問外部數據,並根據你提供的指示生成回覆。
步驟 3:為 AI Agent 連接聊天模型
打開 AI Agent 節點,通過「Chat Model」連接添加模型。選擇一個 AI 提供商,然後添加你的 API 憑證並選擇要使用的模型。
連接聊天模型後,AI Agent 就能理解消息、對任務進行推理並生成答案。
步驟 4:為 AI Agent 添加記憶模組
點擊 AI Agent 節點上的「Memory」連接器,添加「Simple Memory」。
記憶模組讓你的 AI Agent 能夠追蹤同一對話中之前的消息。這對於多輪對話很有用,因為用戶可以提出後續問題而無需重複完整的上下文。
步驟 5:添加工具,讓 AI Agent 能夠訪問數據
點擊 AI Agent 節點上的「Tool」連接器,添加一個數據源,例如「Data Table」。選擇包含你知識庫的表格,並配置搜索設置。
例如,你可以讓 Agent 通過匹配用戶問題或標籤來搜索你的問答數據庫。當用戶提出問題時,AI Agent 可以調用該工具、獲取相關信息,並用於生成更準確的答案。
步驟 6:配置 AI Agent 的指令
打開 AI Agent 設置,添加一條「System Message」。該消息定義了 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數據源,根據獲取到的信息作答,並在沒有相關信息時告知用戶,而不是憑空猜測。
步驟 7:測試並發布你的 AI Agent
返回 Chat Trigger 節點,使用「Test Chat」與你的 AI Agent 進行交互。詢問與你知識庫相關的問題,檢查 Agent 是否能獲取正確信息並生成有用的回覆。
你可以查看工作流執行日誌,了解 AI Agent 如何處理該請求以及使用了哪些工具。當工作流運行符合預期後,點擊「Publish」即可讓你的 AI Agent 上線可用。
如何將 Kimi API 整合到 n8n 中?
Kimi API 讓你能將 Kimi 的 AI 能力直接整合到 n8n 工作流程中，用於文字處理、推理和內容生成等任務。此整合透過 API 金鑰將你的工作流程與 Kimi 模型連接起來，讓你能傳送提示詞並接收 AI 生成的回覆。連接設定完成後，你就可以將 Kimi 作為一個 AI 驅動的步驟，與其他 n8n 節點搭配使用。請按照以下步驟設定整合。
步驟 1：新增觸發節點
建立一個新工作流程，並新增「Manual Trigger」節點，以定義工作流程應在何時執行。之後你可以將其替換為其他觸發方式，例如排程或事件觸發。
步驟 2：新增 Kimi 節點
點選「Add Node」，開啟「AI」區塊，選擇「Moonshot Kimi」。選擇「Message a model」以向 Kimi 模型傳送提示詞。
步驟 3：建立 Kimi API 憑證
開啟 Kimi API 平台，前往「Console」>「API Keys」以生成 API 金鑰。
在 n8n 中，選擇「Create New Credential」，輸入金鑰，選擇「International」作為地區，然後儲存。
步驟 4：設定模型
將「Resource」設為「Text」，將「Operation」設為「Message a Model」。然後選擇你偏好的 Kimi 模型，並輸入你希望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」，並在需要時新增附件。你也可以設定系統訊息、token 限制、回應格式、思考模式等其他可用選項。
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。如果收到餘額不足的錯誤，請為 Kimi 帳戶充值後再次執行工作流程。
使用 Kimi API 的優點
Kimi API 能為 n8n 工作流程增添更進階的 AI 能力，尤其適用於需要深度推理、處理大量資訊或執行多項動作的任務。以下是在 n8n 中使用 Kimi API 的幾項主要優點：
以更深入的理解處理長上下文任務： Kimi 專為處理和分析大量資訊而設計，適合涉及長篇文件、複雜資料或多步驟指示的工作流程。它能協助 n8n 代理在多個任務之間保持上下文一致，並生成更準確的回應。
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 能夠分析輸入內容、評估不同情境，並在觸發下一個工作流程步驟前做出更好的決策。
支援工具呼叫與代理互動： 透過 Kimi API，n8n 工作流程能將 AI 推理與外部工具、API 及服務連接起來。這讓代理能夠擷取資訊、執行動作，完成超越單純文字生成的任務。
改善跨工作流程的上下文管理： Kimi 能協助 AI Agent 理解先前的互動、使用者需求以及工作流程狀態。更好的上下文處理能帶來更一致的輸出，並讓複雜的自動化情境執行得更順暢。
提升自動化效率： 將 Kimi 的 AI 能力與 n8n 的工作流程自動化平台結合，團隊可以減少人工操作、簡化重複性流程，並打造出能有效擴展的智慧型 AI 工作流程。
常見問題排解
當 n8n AI Agent 的行為不如預期時，問題通常與其工具、憑證、記憶或模型設定有關。檢查以下症狀及其可能的原因，能幫助你快速找出問題並讓工作流程順利運作。
| 症狀 | 可能原因 | 解決方法 |
|---|---|---|
| 代理從不呼叫工具 | 工具描述含糊不清或彼此重疊 | 重寫描述，使其具體且互不重疊。 |
| 代理呼叫錯誤的工具 | 附掛的工具過多 | 移除不必要的工具，先從單一工具開始。 |
| 「找不到憑證」錯誤 | 在 Chat Model 節點中未選擇 Moonshot 憑證 | 重新開啟 Moonshot Kimi Chat Model 節點並選擇憑證。 |
| Agent 無限循環 | Max Tool Call 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。 |
| 使用者之間記憶洩漏 | Session Key 未設為唯一識別碼 | 將 Session Key 設為 ={{ $json.sessionId }}。 |
| Thinking Mode 與 Web Search 同時失效 | 這兩項功能在 Kimi 中互不相容 | 一次只能開啟其中一項。 |
結語
n8n AI Agent 可協助你建立能理解任務、做出決策，並超越傳統自動化的靈活工作流程。將 Kimi API 與 n8n 連接後，你就能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。從簡單的使用場景開始，測試結果，再隨著你發現新的可能性逐步擴展自動化範圍。