我使用 n8n 建構了自己的 AI 代理——你也可以

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 我最近構建了自己的 AI 代理。並不是因為我真的需要一個，而是想看看目前可用的工具能被我推到什麼程度。結果證明，這件事既出奇地簡單、相當靈活，而且還非常實用。

這篇文章將向你展示 AI 代理可以做到什麼，以及如何使用 n8n 來打造你自己的 AI 代理，幾乎不需要撰寫程式碼。

我的代理可以做什麼

代理透過一個簡單的聊天介面運作，我可以在其中向它提出問題並請求作。例如：

  • 查詢某座城市的天氣

  • 取得我目前的 YouTube 訂閱者數

  • 查看我最近在 Strava 上的跑步統計

  • 請它寄給我一封電子郵件，內容包含整段對話的完整摘要

這些功能並非你一定需要具備，但它很好地展示了當你把多個資料來源結合起來，並讓 AI 模型對其進行推理時，可以做到哪些事。

我使用的工具：n8n

我使用 n8n（可視化工作流程自動化工具）完成所有建構。它允許你拖曳節點來組成自動化流程，並能加入 AI 推理步驟。一個完整的工作流程包含：

  • 聊天觸發器（Chat Trigger）

  • 大型語言模型（例如我使用 Gemini，也可用 OpenAI）

  • 工具（Tools），例如：

    • YouTube API 統計

    • Strava 活動資料

    • 天氣 API 查詢

    • GitHub Issue

    • Gmail 作（寄送摘要、通知等）

其中一個重要組成是 對話記憶（Memory），讓代理能在聊天中回顧先前的訊息。

分步快速入門指南

以下是建立第一個簡易代理的步驟。

第 1 步：建立 n8n 帳戶

前往 https://n8n.io 並建立免費帳戶。
開始使用不需要填寫付款資訊。

第 2 步：建立新的工作流程

進入 n8n，點選「Workflows」，選擇「New Workflow」，
或直接使用免費模板。

第 3 步：加入聊天觸發器

搜尋 AI Chat Trigger，並將其加入工作流程。
這會提供一個公開的聊天介面 URL。

第 4 步：加入 AI 模型節點

搜尋 Google Gemini 或 OpenAI Chat Model。

你會需要：

設定你的系統提示，例如：

You are a personal assistant that can answer questions and use tools when needed.

第 5 步：加入對話記憶（Memory）

搜尋 Memory，將其連接到你的代理。
這能讓代理記住數則訊息的上下文。

第 6 步：加入你的第一個工具（示例：天氣 API）

搜尋 HTTP Request。

設定請求，例如：

GET https://api.open-meteo.com/v1/forecast

第 7 步：儲存並啟用工作流程

按下儲存，然後將工作流程切換為啟用狀態。

複製聊天 URL，並在瀏覽器中開啟。

試著問你的代理：

What is the weather right now in Palma?

你現在已成功建立第一個代理！

使用更多工具擴展功能

在基礎完成後，你可以每次加入一個工具。
以下是我個人工作流程中的示例：

  • 使用 YouTube Data API 取得訂閱者數

  • 使用 Strava API 取得最近的跑步活動

  • 使用 GitHub API 檢查未解決的 Issue

  • 使用 Gmail 節點傳送電子郵件摘要

每個工具都作為獨立節點加入，
並作為 Tool 連接到 AI 模型。
在串聯每個步驟之前，請先獨立測試工具是否正常。

最後的想法

如今，構建 AI 代理並不需要高深的開發技能。
最複雜的部分通常是取得並設定 API 憑證。
一旦這些準備好了，後面的部分就會變得容易許多。

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