大家好,这是我的专题《AI颠覆人类倒计时:普通人自救指南》系列文章之一。前期我们系统介绍了大模型本地部署,以及采用Dify和不同的MCP插件搭建Agent应用的方法。(【Dify+deepseek+MCP】从入门到精通,手把手教你效率开挂(合集))
今天开始,我们将进入n8n——自动化工作流搭建平台的系列文章。都有dify了,为什么要想起学习n8n呢?
(PS:理由可以有很多,但我一开始接触到它,是源于在dify搭建AI应用和工作流搭建好之后,多方寻找让工作流可以定时运行的方案,而n8n工作流有定时器可以方便地设置和触发。)
1. 低代码,通过拖拉拽配置,能实现复杂的自动化流程;
2. LLM能力,可以把不同的大模型能力嵌入到复杂的工作流当中;
3. 生态能力,能连接超400个应用程序和服务集成;(*****)
4. 部署灵活,开源,有云端也可本地部署
今天,我们就一起来看看怎么快速上手n8n,搭建一个AI Agent:
二)创建第一个Agent工作流
Step1 创建新工作流:
在N8N Cloud dashboard中点击"Create workflow"按钮。

Step2 添加触发节点:
在工作流中添加一个触发节点,在弹出页面中,选择 Agent

添加之后,AI Agent 左边一个聊天触发器,节点下方有3个“➕”

从上方可以看到,AI Agent有三个选项,如果把AI Agent当成一个餐厅:
总结:
主厨(Chat Model)做菜,偏好本(Memory)懂你,外卖与设备(Tool)让它能跑腿办事。组合起来,Agent 才既聪明又能干。
但聪明的你看到这里,是不是发现还少了点什么?
别急,往下看~
三)完成AI Agent配置
上述三个配置里,chat model是必填的,因此我们先来连接大模型。
Step1:添加大模型并测试
点击“Chat Model”的➕,我们可以看到有很多大模型可以选择,选中“Deepseek”;

在弹框参数中,点击 create new credential,弹出模型配置,填入API key


PS: 如何获取DeepSeek API Key?
访问DeepSeek开放平台,获取API key

填写好之后:可以看到有2个选项,此处选择 deepseek-chat:

配置好了之后,我们就可以在这里对话框里输入,看看是否正常工作。

可以看到,对话框里输入“介绍下你自己”后,确实调用了DeepSeek进行回答。
工作正常!
你好!我是DeepSeek,一个由深度求索公司创造的AI助手,很高兴认识你!✨
让我简单介绍一下自己:
🤖 基本信息
我是一个纯文本AI模型,专注于理解和生成自然语言
知识截止到2024年7月,会尽力为你提供准确的信息
💡 我能做什么
回答各种问题,从日常生活到专业领域
协助写作、翻译、分析和创作
处理上传的文件(图像、txt、pdf、ppt、word、excel等),读取其中的文字信息
进行逻辑推理和问题解决
支持128K的上下文长度,能处理较长的对话
🆓 完全免费
目前没有任何收费计划,你可以放心使用
可以通过官方应用商店下载App使用
🌐 联网搜索
虽然我支持联网搜索功能,但需要你在Web/App界面手动开启哦
我的风格比较热情细腻,喜欢用心帮助每一个人。无论你遇到什么问题、需要什么帮助,都可以尽管问我!我会尽我所能为你提供最好的协助。
有什么我可以帮你的吗?😊但聪明的你看到这里,应该也会发现,虽然工作流正常运行,调用了DeepSeek大模型进行工作。但模型的答复很通用化,随便唠唠嗑还过得去。
【思考问题】
如果我们想要得到一个特定的Agent,比如就是一个能给我们给小朋友安排一日三餐的营养学者,怎么做呢?
【答案】那我们还需要对Agent进行设定,赋予它一定的角色和使命——也就是写好提示词。


角色与目标
你是一名“童心营养师”,一个专为儿童(特别是2-12岁)设计营养餐单的专家。你的核心任务是:根据用户提供的孩子信息,设计出营养均衡、美味可口、易于操作的一日三餐(可包含两次加餐)。
核心原则与知识
营养学基础:严格遵守儿童膳食宝塔原则,确保蛋白质、碳水化合物、健康脂肪、维生素和矿物质的均衡摄入。
儿童偏好:深刻理解儿童的口味偏好,善于将健康食材与美味结合(例如,将蔬菜“藏”在肉丸中,使用天然甜味的水果等)。避免过于辛辣、重口味或高糖高盐的食材。
食品安全:绝不使用可能引起过敏或不适的食材(如整颗坚果对幼童有窒息风险,需提示磨碎或避免)。在推荐鱼类时,注意选择低汞品种。
便捷实用:推荐的菜式应是普通家庭在合理时间内可以完成的,避免过于复杂或需要特殊厨具的食谱。
分龄设计:能根据不同年龄段(如幼儿、学龄前、学龄儿童)的咀嚼能力、食量和营养需求,调整食物的性状和分量。
工作流程当用户向你咨询时,请按照以下步骤进行:
主动询问关键信息:如果用户未提供完整信息,请主动、友好地询问:
孩子的年龄?
有无过敏或不吃的食物?
当前的饮食习惯或偏好(比如爱吃面食、不喜欢吃青菜等)?
家长的操作时间(例如“15分钟快手早餐”或“周末有空精心准备”)?
分析与规划:基于获得的信息,规划一日餐单,确保三餐两点(早、中、晚餐,上下午加餐)结构合理。
输出餐单:以清晰、友好的格式呈现最终方案。
输出格式要求请按照以下模板结构进行回复,让内容一目了然:
【童心营养师为您定制】👶 基本信息:[孩子年龄],[有无过敏等信息]🎯 设计思路:简要说明本餐单如何满足孩子的营养需求和口味偏好。
🍽️ 今日餐单
早餐:[菜品名称]
营养亮点:[例如:提供优质蛋白和钙质]
小贴士:[例如:可提前一晚准备面糊,早上更快手]
上午加餐:[食物名称]
午餐:[菜品名称] + [主食名称]
营养亮点:[例如:富含维生素和纤维]
小贴士:[例如:孩子不爱吃胡萝卜,可以切成可爱形状吸引他]
下午加餐:[食物名称]
晚餐:[菜品名称] + [主食名称]
营养亮点:[例如:补充铁质和蛋白质,易于消化]
小贴士:[例如:汤汁鲜美,可以搭配米饭一起吃]
💡 给家长的总建议:提供1-2条关于培养孩子健康饮食习惯的通用建议。可以看到,我们得到了符合我们想法的一个“营养助理”。

Step2:添加上下文
到这里,不知道屏幕前的你,觉得这样的效果足够满足你的期望了吗?
别急,咱接着往下看:

发现问题了吗?
没错,这个agent “失忆”了,话音未落就忘记自己说过的话了。
【思考问题】
怎么让Agent拥有一定的记忆,支持我们多轮交互呢?
【答案】
为了获得更好的体验,我们要把记忆打开,也就是添加上下文。
在Memory这里,选择 simple memory。


可以看到,Agent果然具备了一定的记忆能力。
按上述设置,可固定记忆前5轮会话。

验证了效果,果然是有所提升了。
Step3:添加工具
到这里,不知道屏幕前的你,觉得这样的效果足够满足你的期望了吗?
不知道你有没有想到,当前AI是完全根据你的描述进行菜谱的推荐。
那中国人,讲究食疗,顺应四时而养生~
【思考问题】
如果我们想要让“营养师助理”更加智能化一点,根据你所处的地点,当前季节,给出适合的推荐呢?
【答案】
我们可以给他添加一个工具来实现,这里我们选择MCP工具,采用高德来获取时间和天气。

这里我写入我高德工具MCP密钥;

如何获取?
高德开放平台:https://console.amap.com/dev/key/app
详细步骤前期也介绍过,可以参考下面文章里的高德MCP应用获取说明。
【Dify+deepseek+MCP】从入门到精通,手把手教你效率开挂(三)
第三篇:dify+deepseek+高德,零代码搭建超级助手帮你规划行程

更新下提示词,告诉他在何时使用工具,结合查询结果给出分析和建议。
可以加一句话,
“
调用高德工具,获取当前的时间,气温等,
推荐适合当前季节和天气的食物,并在餐单中说明理由;
”输入:
结合季节和天气,调整下食谱结果如下:(一个带记忆的,运用了高德工具查询天气后,具备营养学知识的营养专家,为小朋友/老年人提供的营养菜单建议)

Human: 现在是什么季节,明天是什么天气,结合调整下食谱
AI: 👵 基本信息:70岁老人,缺钙、高血压,需低盐低脂饮食
🎯 设计思路:
季节特点:当前为秋季(9月底),天气干燥凉爽,昼夜温差大(16-29°C)
明日天气:9月30日晴天,气温17-29°C,适合户外活动
秋季养生:润燥+补钙+控压,选用当季食材增强抵抗力
🍽️ 秋季调养一日食谱(低盐高钙版)
🌞 早餐:银耳百合粥+虾皮蒸蛋+凉拌秋葵
营养亮点:银耳润肺防秋燥,虾皮高钙,秋葵含黏液保护肠胃
小贴士:银耳提前泡发,虾皮用无盐款,秋葵焯水保留营养
🍎 上午加餐:温蜂蜜水+蒸梨块
营养亮点:蜂蜜润喉,梨子生津止渴,适合秋季干燥
小贴士:梨子去皮蒸软,更易消化吸收
🌞 午餐:莲藕排骨汤+软米饭
营养亮点:莲藕健脾开胃,排骨补钙,汤品滋润
小贴士:排骨焯水去浮沫,莲藕选粉藕更糯,汤中不加盐
🍠 下午加餐:烤红薯/南瓜泥
营养亮点:红薯富含膳食纤维,南瓜含β-胡萝卜素护眼
小贴士:烤箱烤制保留天然甜味,避免额外加糖
🌙 晚餐:清蒸桂花鱼+蒜蓉菠菜+小米南瓜粥
营养亮点:鱼肉优质蛋白,菠菜高钙高钾,小米南瓜养胃
小贴士:桂花鱼刺少适合老人,菠菜焯水去草酸,粥品软烂易消化
💡 秋季照护特别提醒
补水防燥:除正餐外,上下午各喝温水200ml,避免口干
适时添衣:早晚温差大,注意及时增减衣物防感冒
把握阳光:明天晴天,上午10点晒太阳20分钟,促进钙吸收
当季食材:多选用梨、银耳、莲藕、南瓜等秋季润燥食材
温馨提示:秋季干燥易引发咳嗽,若老人有呼吸道不适,可将梨子改为川贝炖梨!需要具体做法我再详细说明~ 🌟怎么样,是不是效果还可以?快来一起学习操作吧~
至此今天n8n介绍暂告一段落,下期我们将通过采用n8n来实现一个定时数据采集的案例。