久违的更新，本次将深入探讨智能体（Agent）的构建实践。在众多工具的对比与探索中，我们发现开源工作流自动化平台 n8n 凭借其卓越的易用性和全面性脱颖而出。其在 GitHub 上迅速积累了超过 13 万星标，充分证明了其强大的社区支持和广泛认可度。【AI大模型教程】
本文将以构建一个智能水质查询机器人为例，详细介绍如何利用 n8n 搭建一个能够理解自然语言、调用外部 API 获取数据，并最终通过大语言模型（LLM）进行智能总结与输出的 Agent。
n8n（发音 “n-eight-n”）是一个开源的、可扩展的工作流自动化工具。它允许您通过“拖拽节点 + 配置参数”的方式，连接不同服务（如 API、数据库、AI 模型、消息平台等），构建复杂的数据处理或自动化流程。
✅ 核心优势：
- 开源免费：社区版完全免费，企业版提供高级功能和支持。
- 高度灵活：支持 300+ 官方节点（HTTP、数据库、Slack、Telegram、OpenAI 等），并支持自定义 JavaScript/Python 代码节点，满足多样化需求。
- 本地部署 & 云端运行：可一键 启动本地服务，也可灵活部署到服务器或云平台，实现私有化部署。
- AI 原生集成：内置 LangChain 支持，轻松接入主流大语言模型（如 GLM、GPT、Claude 等），实现自然语言理解与生成。
- 开发者友好：对于开发者而言，n8n 同样友好。它允许用户在工作流中无缝集成自定义代码节点（支持 JavaScript/Python），以应对更复杂的业务逻辑或特定需求。
n8n 的安装与启动过程非常便捷：
成功启动后，访问 即可进入简洁直观的工作流编辑界面。
📌 提示：首次使用建议注册账号并探索内置的“模板工作流”，这将有助于您快速熟悉 n8n 的各项功能和应用场景。
本项目的核心目标是：
搭建结果
整个工作流将围绕以下四个核心模块展开：
n8n 提供了直观的拖拽式界面，用户可以根据设计好的流程，通过添加和配置相应的节点来快速构建工作流。
🧩 模块一：接收用户输入
作为工作流的起始点，我们选择 节点。该节点能够灵活接收来自 Webhook、Slack、Telegram 或自定义网页聊天窗口的用户消息，从而启动整个自动化流程。
🧠 模块二：AI 语义解析
此模块是实现自然语言理解的关键。我们利用大语言模型（LLM）将用户的自然语言查询转换为结构化的 API 调用参数，通常以 JSON 格式输出。
我们通过组合 节点与 （或其他兼容模型）来实现：
- 系统提示词（System Prompt）：精心设计的提示词是核心，它明确指导 AI 如何从用户输入中提取关键信息，如时间、地点、监测指标，并将其格式化为标准的 JSON 数据结构。
- 模型选择：n8n 支持集成多种主流大语言模型，包括 GLM-4、GPT-4、Claude 等，用户可根据需求灵活选择。本次测试中，我们选用了硅基流动的免费 GLM-9 B 模型，其在性能和响应速度方面表现良好，足以满足本项目的需求。
- 内存节点（Memory）：为支持多轮对话和上下文理解，可选择配置记忆节点，使 Agent 能够记住之前的对话内容。
🎯 示例输入：“请查询某站点过去 24 小时的溶解氧数据。”
🎯 AI 输出：
模型设置
n8n 工作流 教程
AI Agent设置
关于模型记忆功能： 为了实现更流畅的多轮对话体验，您可以为模型配置记忆功能（如 节点），使其能够保留对话上下文。
simple memory
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🧹 模块三：数据清洗
大语言模型在生成 JSON 数据时，有时会包含 Markdown 格式的包裹（如 ）或额外的换行符。为了确保下游节点能够直接、正确地解析和使用这些数据，我们需要一个数据清洗步骤。
通过 节点，我们可以利用 JavaScript 编写自定义逻辑来处理这些格式问题：
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