n8n AI Agents：AI 工作流与自动化

n8n 目前支持两种相关的 Agent 形态。在工作流中，AI Agent 节点连接一个聊天模型和至少一个工具，再根据任务决定调用哪个可用工具。独立的 Agent Builder 则在工作流之外创建 Agent，并配置指令、工具、知识、记忆、渠道和定时任务；该功能目前处于 Preview。无论采用哪种形态，Agent 都只能使用构建者明确连接的能力与凭证。

基础 Agent 可以通过 n8n 的可视化控件搭建。聊天工作流通常把 Chat Trigger 连接到 AI Agent 节点，再添加聊天模型和工具、编写系统指令，并在后续对话需要前文时配置记忆。在 Agent Builder 中，团队从项目的 Agents 标签页创建 Agent，完成配置后先用 Preview 测试草稿，再发布版本。自定义 API、数据转换和生产环境安全仍可能需要技术人员处理。

基于工作流的 Agent 可运行在免费的自托管 Community 版本上，但运营方仍需承担基础设施、模型推理和付费第三方工具的成本。n8n Cloud 在试用结束后收费，并按套餐执行次数计量。Agent Builder 中每轮对话计为一次执行，与工作流共享额度；模型调用可由团队自己的模型提供商账号计费，也可能使用符合条件的 Gateway 积分。这些费用与搭建过程中使用的 n8n Assistant 积分是不同项目。

Agent 可以理解开放式请求、检索信息，并在已连接工具之间作出选择，用于客服分流、订单查询、文档问答、调研或更新业务系统等工作。例如，客服工作流可查询订单、检索已批准的帮助内容并起草回复。相关应用、权限和数据源需要事先连接；敏感的外发消息或记录修改可先进入人工审批。

n8n 官方工作流库设有 AI 分类，其中包括聊天 Agent、文档问答、调研等模式的模板。使用模板前，团队需要核对其依赖服务，替换示例凭证、提示词和数据源，并测试每个动作。模板免费并不代表托管、模型调用或所连接的服务也免费。

基于工作流的 Agent 可以通过工具连接使用受支持的应用节点、API 请求、其他 n8n 工作流和 MCP 工具，例如读取表格、查询数据库、更新 CRM、通过 HTTP Request Tool 调用 API，或把多步骤任务交给另一个工作流。Agent 只能在构建者提供的工具中选择，每项操作仍受所连接凭证和权限限制。

可以。基于工作流的方案可导入文档、把内容切成较小片段、生成向量并存入向量数据库，再把该数据库连接为 Agent 工具。检索增强生成（RAG）会在回答时向模型提供相关文档片段，并不会重新训练模型。对话记忆的用途不同，它负责保留先前消息；重要答案仍需核对来源与准确性。

对于基于工作流的 Agent，可以。自托管 n8n 可通过 Ollama Chat Model 节点把 AI Agent 连接到 Ollama，但所选模型需要支持工具调用。n8n 的 Self-hosted AI Starter Kit 将 n8n、Ollama、Qdrant 和 PostgreSQL 组合为测试基础，但官方说明上线前仍需补充安全与生产环境加固。仅把 n8n 部署在本地并不能保证数据始终留在本地；如果仍连接云端模型或外部工具，相关数据会发送到这些服务。

为工具配置人工审核后，智能体会在等待批准期间暂停该次调用。批准后可以继续执行，拒绝则阻止所请求的操作。仍在等待的请求，既不代表操作已完成，也不代表已被拒绝。