8n8: 集成DeekSeek打造个人助理的工作流自动化

开源工作流自动化工具n8n n8n(发音为"n-eight-n"或"enay-ten")是一款基于节点的工作流自动化工具,允许用户通过可视化界面连接各种应用程序和服务,创建复杂的自动化流程。n8n的名称灵感来源于"nodemation"(节点自动化),体现了其基于节点构建工作流的核心设计理念。自2019年创立以来,n8n已获得广泛关注,截至2025年3月已完成6000万美元B轮融资,估值达2.7亿美元,拥有超过3000家企业客户和约20万活跃用户。n8n的核心特性开源与自托管。 阅读详情
AI摘要

n8n是开源工作流自动化工具,类似IFTTT,可互联上百种服务。它有编写代码、AI原生等功能,安装方式有npx和docker。实战中可用于网站信息通知、代码合并审查等。还介绍了常用节点,最后讲解了n8n与DeepSeek结合创建人工智能智能体的操作。

GitHub:https://github.com/n8n-io/n8n

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n8n 是一个开源的工作流自动化工具,类似于 IFTTT。它的优点是开源、可以自托管、下载安装方便、易于使用,可以互联的服务包括 Github、Google、RSS、Slack、Telegram、Gitlab、Redis、RabbitMq、数据库等等上百种服务。使用 n8n 可以方便地实现当 A 条件发生,触发 B 服务这样的自动工作流程。

凭借 400 多个集成、原生 AI 功能和公平的代码许可,n8n 让您能够构建强大的自动化,同时保持对数据和部署的完全控制。

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​

主要功能

  • 需要时编写代码:编写 JavaScript/Python,添加 npm 包或使用可视化界面
  • AI 原生平台:基于 LangChain 构建 AI 代理工作流,使用您自己的数据和模型
  • 完全控制:使用我们的公平代码许可证自行托管或使用云服务
  • 企业级:高级权限、单点登录和断网部署活跃社区:400+ 集成和 900+ 可用模板

安装和使用

2. 安装

使用npx进行安装

npx n8n

使用docker进行安装

docker pull n8nio/n8n

实战演习

  • 每天都会逛某几个网站。

    • 聚合网站信息,当有新内容时,通过聊天机器人自动通知。
  • 每天上班第一件事情需要先查看是否有未处理的代码合并请求。

    • 可以让 n8n 连接 gitlab/github 检查是否有代码合并请求,有则使用聊天机器人自动通知审查团队。
  • 出于工作需要,经常需要从数据库导出数据到 excel 并邮件给其他人,这个任务不足以做到系统功能中。

    • 使用 n8n 连接数据库、excel、邮件服务,将其自动化。
  • redis 内存没有及时释放,需要定时扫描手动触发内存释放。

    • 使用 n8n 连接 redis,当内存达到设定值时自动执行脚本触发内存释放。
  • 需要定期备份工作流配置。

    • 自动将本地 n8n 配置备份到云端。

n8n 拥有上百个工作流节点,许多节点你并不一定用的上,下面是一些常用的节点,我将简单介绍一下它们的作用。

Cron

设置定时任务,Cron 触发器自然少不了。

IF

根据输入数据设置 IF 条件决定下一步操作。

Function

Function 节点中可以编写 JS 代码,对于复杂的 IF 条件也可以先通过 Function 来输出 bool 值以简化 IF 的判断。

以下是 Function 的示例代码,注意必须按照 items 的数据模式返回数据。


js 代码解读复制代码var date = new Date().toISOString();
var day = new Date().getDay();
const weekday = ["Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday"];

items[0].json.date_today = date;
items[0].json.day_today = weekday[day];

return items;
Request

若没有内置的连接服务,可以自定义 HTTP 请求。

Telegram

用 Telegram 的工作流节点发送消息非常方便,我们可以创建一个 Telegram 机器人,通过 Request 获取数据,再使用机器人将消息发送给自己或他人。

n8n + DeepSeek:创建人工智能智能体

  • 在屏幕正中间,有个加号。点击它;
  • 选择“On chat message”,然后点击“Back to canvas”。
  • 点击该节点右侧的加号,选择“Advanced AI”:
  • 选择“Basic LLM Chain”,再次点击“Back to canvas”。
  • 点击“Basic LLM Chain”节点下方的加号:
  • 选择“Ollama Chat Model”:
  • 点击“Select Credential”,接着点击“Create new credential”。按照下面的示例填写对话框(假设你在11434端口运行Ollama):
  • 把基本URL设置为http://host.docker.internal:11434。要是填http://localhost:11434或http://127.0.0.1:11434,将无法正常工作。
  • 点击右上角的叉号。现在,你可以从下拉列表中挑选想用的大语言模型。我在系统里装了多个大语言模型,所以列表会比你的长些。从列表里选择deepseek-r1:8b​:
  • 再次回到画布,你会看到以下内容:deepseek的回复了。
  • 点击底部的“Chat”,输入“Hello”。你就可以收到
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