- n8n 是一个强大的 AI 智能体平台,专注于自动化,拥有直观的可视化流程构建器和庞大的集成套件。
- 将 n8n 工作流与第三方工具集成,可以提升 n8n 的功能,例如增强对话能力。
- 使用 n8n 构建聊天机器人,需要先搭建流程,再为你的 n8n 流程添加聊天机器人封装。
如果你正在考虑为企业部署一个 AI 聊天机器人,你并不孤单。AI 聊天机器人市场正在爆发,预计到 2029 年市值将达到 460 亿美元。
这一市场的繁荣让创建聊天机器人的门槛大大降低——各种新工具、平台和服务层出不穷,都承诺更快上线和更智能的自动化。
在如此拥挤的市场中,选择最适合你的对话式 AI 平台至关重要——这些平台能够利用第三方集成、可定制自动化和自主决策能力。
让开发者更有优势的不仅仅是使用这些工具,而是AI 智能体编排:将不同工具组合起来,发挥各自平台的优势。
在本演示中,我将向你展示如何通过构建 n8n 聊天机器人来实现这一点。你将学会如何在 n8n 中搭建强大的工作流,将其与其他工具连接,并用对话界面进行封装,实现流畅的用户体验。
为什么要在第三方平台上构建 n8n 聊天机器人?
n8n 之所以需要对话封装,是因为虽然它具备先进且易用的工作流功能,但要搭建流畅的对话流程却相当困难。
如果将对话部分交由其他平台处理,n8n 可以专注于工作流自动化,而对话式 AI 工具则负责与用户交流,并决定何时、以何种数据触发工作流。
说得直白点,n8n 需要“手把手”操作。每一步都要精心设计,所有操作、输出格式、工具等都要明确调用,最终流程看起来就像一团“工作流意大利面”。
将 n8n 与更注重对话的平台结合,可以产生协同效应,既能利用其丰富的集成和高度细致的自动化,又能把对话流程和自主决策交给更合适的平台。
让我详细说明。
n8n 有哪些局限?
n8n 是专门面向 AI 驱动的工作流编排和自动化的平台。这对于执行固定任务和调试非常有用——每一步都有日志,编辑器会记录每个节点的输入和输出。

然而,必须手动处理工作流中的每一步,往往会破坏原本可以流畅对话的体验。
第三方平台如何增强 n8n 聊天机器人?
对话工具(如 Botpress 或 Voiceflow)采用自主路由和自然语言指令。
以 Botpress 为例,其决策由自研的LLMz 引擎驱动。配合自主节点,它会结合用户提问和可用工具,反复进行:
- 确定下一步操作
- 执行操作
- 评估结果
- 向用户反馈
- 判断是否继续执行后续操作

那为什么还要用 n8n 呢?
如果你想为 n8n 机器人加上对话封装,通常有两个原因:
1. 你已经熟悉 n8n
也许你正试图自动化复杂流程,还没准备好花时间学习新平台。
你知道对话平台能带来更流畅的用户体验,且通常易于设置,所以用对话智能体来触发 n8n 工作流——两全其美。
2. 你想利用 n8n 的集成能力
很合理。它有 400 多种集成。
n8n 是强大的编排层,可以将你的聊天机器人与外部工具连接,无需自定义代码。对于开发者来说,这尤其有用,比如:
- 跨系统触发工作流,如 CRM、消息系统
- 访问聊天平台未必支持的 API
- 处理认证、重试和数据转换,而不会让智能体逻辑变得混乱
不过,一旦你熟悉了 Botpress 以及Botpress 如何作为自定义 API 客户端,你可能会选择切换。
5 步构建 n8n 聊天机器人
要构建 n8n 聊天机器人,你需要先搭建 n8n 工作流,然后通过专用的 n8n 集成将其接入聊天界面。
1. 搭建你的 n8n 流程
假设你已经确定了使用场景,现在可以开始搭建流程了。这是驱动机器人功能的内部逻辑。
你的机器人的流程可以根据你的需求呈现千变万化的结构。
如果你卡住了,建议去看看 n8n 的模板库——很可能有你需要的场景。
因为我对 n8n 并不精通,所以我参考了一个模板。
添加 Webhook 事件
要通过 webhook 事件传递数据,你需要在流程开头添加一个 Webhook 节点。

你需要注意的是,数据和流程如何与你的 Botpress 机器人配合——两个智能体将通过webhook 事件进行通信。
也就是说,数据必须以适合通过 HTTP 请求在两个机器人之间传递的格式。换句话说:
- 需要用 JSON 格式编码
- 任何媒体文件和超长数据都应以链接形式存储,并通过 API 查询,而不是直接通过 webhook 传递。
2. 添加聊天机器人封装
好消息:难的部分已经完成。
要让机器人具备高级对话能力和工具调用功能,只需一个自主节点即可。
在Botpress Studio中,点击+ 创建机器人按钮,在右上角新建一个机器人。

你可以选择完成引导流程,也可以跳过。无论如何,系统都会为你创建一个已接入知识库的自主节点。

3. 添加聊天机器人指令
为机器人设定目标。
用通俗易懂的语言明确说明机器人的指令,包括:
- 如何称呼用户
- 要执行哪些任务
- 需要接收哪些数据
- 如何处理这些数据
提示工程有一定技巧,所以我专门录制了一段详细讲解的视频。
4. 连接聊天机器人与 n8n
这一步需要你在 Botpress 和 n8n 中对齐所有变量,确保两者可以通信。
n8n 设置
- 进入你的 n8n 工作区,在右上角点击⌄ 旁的创建工作流。 然后点击创建凭证。

- 在下拉菜单中选择Header Auth ,然后点击继续。

- 将名称设置为Authorization ,值填写为你的 Botpress 个人访问令牌。

- 进入你的工作流,双击 Webhook 节点,弹出配置界面。
- 将HTTP 方法设置为Post。
- 将认证方式设置为Header Auth,在Header Auth 凭证中选择刚创建的凭证。默认名称为Header Auth account。
- 如果你要返回 webhook 响应(建议这样做),请设置 响应 为
- 在中心中搜索N8N。点击该集成,然后点击安装集成。

- 在顶部选择生产环境 URL(位于Webhook URL下方),并复制该 URL。
- 确保你的工作流已设置为激活状态,可通过点击工作流顶部的开关来实现。

Botpress 设置
你需要安装并配置 n8n 集成。
- 要安装,请点击工作室右上角的探索中心。


- 你需要添加你的 个人访问令牌。如果还没有,请创建一个,并将其设置为访问令牌字段的值。

- 集成配置完成后,将激活工作流卡片添加到自主节点中。
- 将会话 ID设置为 {{event.conversationID}},Webhook URL 设置为你的 n8n webhook URL。

你可以(也建议)让 LLM 根据你提供的指令决定 payload——也就是传递给 n8n 的数据。
5. 测试、部署与迭代
现在可以测试功能了。请确保所有环节都能正常运行。
准备就绪后,可以点击右上角的发布。你可以选择部署到网页、Messenger、WhatsApp、Telegram 及大多数主流沟通渠道。
但工作还没结束。你还需要收集你的聊天机器人分析数据——了解用户如何与其互动、出现故障的地方以及性能瓶颈。
你可以通过以下方式进行优化:
- 更新指令
- 添加知识来源
- 更改自动化流程
- 移除未被使用的步骤、指令或知识来源。
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