【AI大模型】终于跑通！基于n8n的多Agent协作工作流，多智能体协作构建大模型工作流实战

前言

这段时间，我一直在琢磨一个问题：

为什么现在很多智能体平台（像 Coze、Dify）都只能一维地调用大模型？流程永远是线性的：输入——输出，像拉直的管道。

可在真实的业务里，情况往往没这么简单。

一个完整流程往往是多维的：不同环节该交给不同的智能体，各自并行完成，再由一个“调度者”来分发任务。

我之前也尝试过用别的方式去模拟，但总觉得别扭，和实际业务逻辑差得有点远。

直到前段时间，我在 n8n 上把这个想法真正跑通了。

一、多智能体的雏形：AI视频工作流

我拿视频生产做了个实验。

流程是这样的：1 个调度 Agent + 4 个子 Agent。

• 脚本 Agent：根据主题生成解说稿；
• 分镜 Agent：把脚本拆成镜头；
• 配音 Agent：负责生成旁白；
• 剪辑 Agent：自动拼接素材。

调度 Agent 接到需求，比如“生成一个 30 秒的历史故事短视频”。

它会判断哪些智能体需要启动：

• 如果只要脚本和分镜，就跳过配音和剪辑；
• 如果需要全流程，四个智能体就会并行开工。

跑起来那一刻，我真的有点震撼：流程图不再是密密麻麻的判断节点，而是像一个团队在分工合作。

二、继续进化：模型选择 + 多层调度

在跑通基础版本之后，我又加了一层玩法。

比如脚本 Agent 不仅能写脚本，还能兼任“分发员”：

• 生成脚本后，判断需要推送的平台；
• 如果目标是 TikTok，就调用 TikTok Agent 把脚本改写成短视频风格；
• 如果目标是 YouTube，就调用 YouTube Agent 生成长视频文案。

甚至还能加一个 Model Selector：

• 根据规则，自动切换用 DeepSeek、GPT、Claude；
• 同一个环节里，能灵活切不同的大模型。

于是，最初的“写个脚本”流程，扩展成了“写脚本 → 拆分镜头 → 平台分发 → 多模型选择”的完整链路。

三、我的一些感受

以前在做工作流时，我经常要写一堆 if-else，搞得流程图又长又乱。

但多智能体工作流让我发现：只要有调度 Agent，复杂流程就能拆得很干净。

更重要的是，这种思路能迁移到无数场景：

• 短视频批量生产：脚本、配音、剪辑、发布，全链路跑通；
• 自媒体矩阵分发：同一篇内容，自动改写成公众号、小红书、抖音不同风格；
• 电商运营：商品信息一丢，多语言翻译、广告文案、海报提示词同时产出。

写到最后，我有点小兴奋。

我之前一直觉得“多智能体协作”是未来式，结果没想到现在就能在 n8n 上落地。

对我来说，这不仅仅是技术的升级，更进一步感受到：

智能体 之间真的可以像人一样分工协作，而不是单点工具。

最后

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