想象一下,如果您有一个私人助理,它可以轻松处理您的任务并创建内容。构建人工智能代理可能看起来很复杂,但有了 n8n,任何人都可以做到这一点–无需编码!这个无代码、低代码平台配备了内置工具、流畅的 OpenAI 集成和现成可用的模板,让代理构建变得简单。您不需要成为技术专家也能轻松上手。在本文中,我们将探讨 n8n 主要功能,并指导您创建社交内容创作者代理,而无需编写一行代码。准备好利用 n8n 简化工作流程,提高工作效率吧!
什么是n8n?
n8n 是一款开源的代理构建和工作流程自动化工具,可简化各种应用程序的集成,轻松实现代理工作流程自动化。与其他自动化工具不同,n8n 具有自托管的灵活性,消除了供应商锁定。作为一个无代码/低代码平台,它使非开发人员也能毫不费力地构建强大的自动化管道。
n8n 的主要优势之一是其人工智能功能,可与 OpenAI、Gemini 和 Claude 等 API 无缝集成,实现动态内容生成。此外,n8n 还提供人工智能生成器和预制模板,用于快速构建人工智能代理,使企业和创作者都能更方便、更高效、更可扩展地实现自动化。
n8n的主要功能
n8n 具有多种功能,可使工作流程自动化变得简单高效:
- 代理功能:n8n 支持创建人工智能驱动的代理,这些代理可自主执行任务、生成内容并优化工作流程,只需极少的人工干预。
- 人工智能生成器和预制模板: 利用即用型自动化模板和人工智能驱动的内容生成工具,快速创建人工智能代理。
- 无代码和低代码界面: 用户无需丰富的编码知识,即可直观地构建工作流程。
- 150 多个预建集成: 与 Google Sheets、Gmail、OpenAI、Tavily Search 和许多其他服务连接,促进工作流程的顺利进行。
- 条件逻辑和数据处理: 通过建立条件、过滤和数据处理,实现复杂的自动化。
- 可扩展性和自托管: 用户可在自己的系统上托管 n8n,以增强控制和安全性。
- 并行执行: 用户可并行执行多个自动化任务,提高效率。
使用n8n构建人工智能代理
现在,您已经熟悉了 n8n 及其主要功能,让我们来探讨如何使用它来构建一个无代码/低代码的人工智能代理。利用 n8n 的自动化功能、人工智能集成和预建模板,我们可以创建智能工作流,生成内容、优化任务并提高效率。
让我们深入了解一个自动化解决方案,使用 n8n 的人工智能工作流程自动化来解决以下问题。
问题陈述
数字内容生态系统正在快速变化。为了保持相关性,个人和公司需要及时创建高质量的内容,尤其是关于热门话题的内容。然而,为各种平台(LinkedIn、X、博客)手动研究、撰写和优化内容需要花费时间。
热门话题在数小时内就会蹿红,早起的鸟儿一定会成为赢家。要在这些趋势中乘风破浪,必须有一个自动化工具来检索相关信息、创建引人注目的内容并迅速发布。
使用n8n为内容创建创建人工智能代理
为了应对这一挑战,我使用n8n创建了一个工作流程,在人工智能工具的帮助下自动创建内容。具体操作如下:
该工作流程通过从谷歌工作表中获取主题、使用 Tavily Search 进行研究、处理数据、使用 OpenAI 生成内容以及更新工作表来自动创建内容。
在开始实际操作之前,您需要一些 API 密钥,以便在 n8n 中建立您的代理。让我们来看看如何获取它们。
如何获取API密钥?
Tavily Search APIKey
- 访问 Tavily 网站
- 注册账户
- 找到您的API密钥,进入“Dashboard”或“Overview”页面。
OpenAI API Key
- 前往 OpenAI。
- 注册或登录
- 导航至“Dashboard”。
- 查找“API Keys”选项。
- 单击“Create New API Key”或类似按钮。
- 复制 API 密钥并妥善保管,因为你将无法再次看到它。
- 开始使用 API
登录n8n并开始工作
现在,让我们一步步深入到这个工作流程的详细实践中。让我们从登录 n8n 开始:
- 访问 n8n 网站
- 点击 Get started 注册或点击 Login
- 登录后,进入 n8n 云控制面板。
- 点击 Create New Workflow,开始自动执行任务。
在 n8n 上,工作流程使用“节点”构建。节点是工作流程的构建模块,可执行一系列操作。下面介绍如何在 n8n 上使用节点。
点击“+”图标
- 在工作流程编辑器中找到“+”按钮(通常位于中心位置或要添加新节点的位置)。
- 点击它,打开节点选择面板。
浏览或搜索节点。
- 弹出窗口会显示各种节点选项。
- 滚动列表或使用搜索栏查找特定节点(如Gmail、OpenAI、Google Sheets)。
- 单击所需的节点,将其添加到工作流程中。
- 配置节点。
- 填写所需的设置,如身份验证凭据、输入参数和 API 密钥。
在按照步骤操作时,我建议您参考工作流程图,以便更好地理解。
注意
- 要添加新节点,请使用前一个节点上出现的 “+”图标自动连接节点。
- 每个节点都将连接到下一个节点。
- 在移动到下一个节点之前,请使用每个节点顶部出现的“Test Step”功能运行每个节点。
步骤 1:集成Google Sheets
创建新的Google电子表格
- 打开 Google Sheets 并创建一个新的电子表格。
- 将其命名为“Content Hub”,以便于参考。
添加列标题
在第 1 行,添加以下标签,以构建内容结构:
- 活动 – 活动或项目的名称(如产品发布、宣传等)。
- 内容主题 – 内容的具体主题。
- 目标受众 – 目标受众(如营销人员、开发人员、学生)。
- LinkedIn 内容 – LinkedIn 帖子的草稿或创意。
- X 内容 – X(Twitter)帖子的草稿或创意。
- 博客内容 – 长篇博客文章的草稿或创意。
输入初步内容想法
首先只填写以下栏目:
- 活动 – 活动名称(如产品发布、搜索引擎优化策略)。
- 内容主题 – 内容的具体主题(如 “2025 年的人工智能趋势”)。
- 目标受众 – 目标受众(例如,技术爱好者、营销人员)。
启用自动化:
- 在 n8n 中添加 Google Sheets 节点。
- 添加 Google Sheets 认证。
- 从文档和工作表中选择目标 Google Sheet。你可以在下面的截图中看到这些选项。
该表是存储和更新内容创意的结构化方式:
步骤 2:获取内容主题和目标受众
添加集合节点(Set Node)以处理数据
- 单击添加节点(Add Node)→ 搜索编辑字段集并选择它。
- 在集合节点(Set Node)中,单击添加字段(Add Field )
- 要获取内容主题(Content Topic),请输入
name=” query” (Fixed)
value={{ $json[‘Content Topic’] }} (expressions) - 要获取目标受众(Target Audience),请输入
name=”targetAudience” (Fixed)
value={{ $json[‘Target Audience’] }} (expressions)
步骤 3:Tavily Search提取数据
要收集关于给定主题的见解,可整合 Tavily Search,它可从网络上获取相关数据。这可确保生成的内容新鲜、真实,并基于最新信息。
- 添加 HTTP REQUEST 节点
- 在“Method”字段中选择 “POST”
- 将此 URL https://api.tavily.com/search 用于 Tavily 搜索
- 启用 Send Body
- 在“Specify Body”中,选择 Using JSON
- 配置 API 凭据,通过以下 API 设置使用 Tavily 搜索节点:
{ "api_key": "YOUR TAVILY API KEY HERE", "query": "{{ $json.query.replace(/"/g, '\\"') }}", "search_depth": "basic", "include_answer": true, "topic": "news", "include_raw_content": true, "max_results": 3 }
步骤 4:分割和汇总数据
使用 Split Out 节点提取内容,并将其分割成更小的、有意义的片段。
- 来自 SplitOut 的分段数据将传递给聚合器节点。
拆分节点
- 在 Split Out 字段中键入“results”
聚合器节点
聚合器节点将结构化的见解合并成统一的格式。
- 在 Aggregate 字段 中, 选择 All Item Data
- 在 Include 字段中,选择 Specified Field
- 在 To Include 字段中,键入 “title, raw_content”
步骤 5:使用OpenAI LLM生成多平台内容
使用三种不同的由 OpenAI 驱动的 LLM,每种 LLM 都专门针对特定平台:
- 搜索人工智能代理节点
- 将其连接到聊天模型(如 gpt-4o-mini):确保按照前面的步骤设置好 API 密钥。
- 如何在 n8n 中配置聊天模型:
- 添加 OpenAI 节点(或其他聊天模型节点)
- 在 OpenAI Node Settings 中,找到 API Key 字段。
- 点击 Add Credential→ 选择 OpenAI API。
- 粘贴仪表板中的 OpenAI API Key。
- 单击 Save。
- 配置 Model Type(例如,gpt-4o-mini)。
- 在 AI Agent Node 中,将“Source for Prompt (User Message)”字段更改为 Define below。使用下面的提示:
文章内容:{{ $json.data.toJsonString() }}
目标受众:{{ $(‘Set Search Fields’).item.json.targetAudience }} - 定义系统提示:提供高质量、特定平台内容的示例。
内容生成的系统提示示例:
例如,在 LinkedIn、X 和博客上生成内容的系统提示。探索此链接。您可以在 n8n 工作流程中直接使用这些提示,自动创建高质量内容。
- LinkedIn LLM:为 LinkedIn 受众量身定制专业、有见地的帖子。
- X LLM:为 Twitter/X 创建简洁、引人入胜的推文。
- Blog LLM:为博客制作有深度的文章。
步骤 6:更新Google Sheets
- 添加 Google Sheets -> Update Row 节点,并选择 Update Row 作为操作。
- 在 Column to match on 选择 Campaign。
- 在要更新的值中添加以下表达式
Campaign (using to match)= {{ $(‘Google Sheets Trigger’).item.json.Campaign }}
LinkedIn= {{ $(‘LinkedIn’).item.json.output }}
X= {{ $(‘X’).item.json.output }}
Blog= {{ $(‘Blog Writer’).item.json.output }}
- 执行工作流程
- 测试设置,确保在 Google Sheets 中正确更新内容:
使用n8n构建AI代理点评
构建这个自动化系统让我大开眼界。以下是我的一些主要经验:
- 无需编写代码:n8n 最棒的地方在于,你不需要成为一名编码员就能构建强大的人工智能驱动工作流。
- 了解工作原理:如果你对不同组件的交互方式知之甚少,你也可以轻松创建人工智能驱动的代理。
- 利用n8n助手(由Nskha提供)–ChatGPT:您可以利用 n8n 的非官方 ChatGPT 集成来支持有效地构建和完善工作流程。
- 提高效率:过去需要花费数小时的工作现在只需几分钟即可自动完成。
- 可定制和可扩展:可修改工作流程,以支持更多平台或集成更多研究工具。
- 内容准确及时:使用 Tavily Search 可确保内容基于实时信息,减少数据过时或不准确的可能性。
n8n的应用
该工作流程可扩展至内容创建之外。一些潜在用例包括
自动化市场研究报告
汇总和解释来自多个来源的数据,生成准确的报告,利用人工智能获得重要见解,并有效识别市场趋势。它能自动生成报告,减少人工操作,确保及时交付。
生成AI驱动电子邮件营销活动
利用人工智能自动创建个性化电子邮件内容,提高参与度,根据行为和偏好锁定目标受众,实现有效营销。它能优化主题行和发送时间,最大限度地提高打开率和转化率。
创建个性化时事通讯
利用人工智能,根据用户的兴趣和偏好个性化内容,自动设计、格式化和分发时事通讯,提高效率。它通过动态的个性化推荐提高受众参与度。
为社交媒体经理总结趋势
从社交媒体、博客和新闻网站收集实时信息,利用人工智能总结关键见解和热门话题。它可以帮助管理者及时创建数据驱动型内容,提高受众参与度。
小结
在当今快速发展的数字时代,自动化不再是奢侈品,而是必需品。无论是优化内容生成、业务运营,还是轻松集成多个工具,n8n 都具有轻松实现自动化的多功能性和潜力。其无代码/低代码平台使开发人员和非技术用户能够轻松开发强大的自动化管道。有了 n8n,您可以最大限度地利用时间,减少人力,专注于增值流程,保持高效和精确。作为企业家、营销专家、业务分析师或企业主,通过 n8n 实现流程自动化可帮助您保持高效率,并将竞争对手甩在身后。
常见问题
Q1. 如果人工智能代理生成的内容不准确或不相关,我该怎么办?
A. 确保人工智能模型(如 OpenAI、Gemini、Claude)配置正确,提示详细且结构化,以获得更好的响应,检索的数据源(如 Tavily Search、RSS 源)提供相关输入,工作流逻辑确保人工智能生成的内容格式正确。
Q2. 如何让人工智能代理更具互动性和个性化?
A. 在数据库中存储用户偏好和历史数据,使用条件逻辑来根据输入定制响应,整合检索增强生成(RAG)以生成上下文内容,并通过存储过去的交互来增强记忆以保持连续性。
Q3. n8n 是否为内容自动化和人工智能代理创建提供任何模板?
A. 是的,n8n 为各种工作流程提供预建模板,包括人工智能驱动的内容自动化、社交媒体内容生成以及人工智能聊天机器人和虚拟助理。请查看 n8n 模板库,根据您的需求定制工作流程。
Q4. 如何提高 n8n 中人工智能代理的效率?
A. 使用并行执行来同时处理多个任务,设置缓存机制以减少冗余的 API 调用,利用微调的人工智能模型来生成特定领域的内容,以及实施错误处理和重试以防止失败。
Q5. 我能否在服务器上部署 n8n 以实现人工智能代理自动化?
A. 可以,您可以使用 Docker、Kubernetes 或简单的 Node.js 设置在服务器上部署 n8n。详细部署说明请参阅 n8n 文档。
Q6. 我可以在一个工作流程中将我的人工智能代理与多个人工智能模型连接起来吗?
A. 可以,您可以为不同的人工智能任务将人工智能代理与 OpenAI、Gemini 和 Claude 等多个人工智能模型连接起来,使用路由节点在模型之间动态切换,并在一个人工智能服务出现故障时实施后备机制。
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