自动化与集成

n8n AI Agents

n8n 是面向技术运营团队的工作流自动化平台，帮助团队把 AI Agent 与确定性步骤、集成、代码和自托管基础设施组合起来。技术团队可以连接电商系统和 API，在云端托管与自托管实例之间选择；当可视化节点不足时，还可加入 JavaScript 或 Python。自托管让运营方对运行环境和数据路径有更多控制，但凭证、安全、监控、备份和升级也需由运营方负责。

n8n 是面向技术运营团队的工作流自动化平台，帮助团队把 AI Agent 与确定性步骤、集成、代码和自托管基础设施组合起来。

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支持平台: Shopify · Salesforce · Slack · Google Drive · HubSpot · GitHub · OpenAI · Anthropic · API integrations

访问官网 n8n AI Agents

采购判断：n8n AI Agents 适合希望把 Agent 步骤放进更广的工作流自动化系统，并需要在云端与自托管之间选择的技术团队。自托管能提高对执行与数据路径的控制，但凭证、安全、监控、备份、模型费用和升级也由运营方负责。

功能介绍

n8n 可以把分散在不同系统中的店铺工作接起来：依据已确认的政策资料回答顾客问题，或收到新订单后准备一封供同事检查的邮件草稿。运营负责确定使用哪些资料、遵循什么规则，以及由谁检查结果；技术同事在可视化画布上连接应用、AI 模型和处理步骤，测试后发布工作流。

先确定由谁、通过什么入口开始工作

顾客主动提问和店铺收到新订单，需要不同的工作入口。n8n 可以从聊天消息或业务事件开始处理；需要根据情况选择工具时，还可以加入 Agent。这些搭建方式能够组合在同一条工作流中。

对话式助手

顾客或同事通过托管聊天页或嵌入式聊天发送消息。Chat Trigger 将消息交给 Agent 或处理链，再返回配置好的答复。搭建者决定访问方式，以及是否连接记忆组件保留对话上下文。

Chat Trigger 聊天入口

事件驱动的工作流

应用事件、定时任务或 Webhook（外部系统发来的事件通知）启动预先编排的工作。团队在画布上连接数据、条件和操作，并可让其中的步骤用 AI 整理摘要或起草文字。发布后，配置好的生产触发器才会生效。

保存与发布工作流

配有指定工具的 Agent

AI Agent 可从搭建者连接的工具中选择操作，并利用返回结果继续处理任务。团队负责设定指令、凭据和执行限制。配置一个工具代表允许使用该操作，不代表每次请求都会执行。

可调用工具的 AI Agent

运营负责业务规则和源资料，技术同事负责应用授权、配置和故障处理。工作流发布后，店铺政策和已连接系统仍会变化，需要双方继续维护。

按任务需要组合能力

政策问答助手需要接收问题、找到店铺资料并返回答复；订单跟进流程则需要接收订单事件、判断处理条件，再把邮件草稿存入邮箱。搭建者围绕交付结果连接所需组件，并检查每一步向后传递的内容。

消息与业务事件

根据任务选择聊天消息、定时运行或已连接应用的事件作为入口。搭建者先检查传入字段，再交给后续步骤；缺失数据应保留为缺失状态，不能让 AI 猜测补齐。

创建与运行工作流

模型与工具选择

Agent 可以阅读请求、选择已连接的工具，再根据工具返回的信息继续处理。例如回答退货问题时，先检索店铺政策，再由模型组织答复。搭建者需要说明各个工具的用途、连接支持的聊天模型，并限制 Agent 一次任务可以反复处理的次数。

可调用工具的 AI Agent

根据店铺资料回答问题

政策问答助手可以先找到与问题相关的配送或退货条文，再给顾客答复。搭建者把文档拆成片段，用嵌入模型将文字转换为便于检索的数据，存入用于资料检索的向量库。导入文档和根据问题检索文档片段需要使用同一个嵌入模型，运营则负责及时更新源政策。

检索相关资料

明确的条件与分支

团队可以明确规定：“订单中有可用的顾客邮箱，才准备跟进邮件。”If 节点按这个条件分流，缺少信息的订单交给同事检查；如果任务需要按多个类别处理，还可以用 Switch 节点分配到多条路径。

If 与 Switch 条件分支

在已连接账号中执行操作

工作流可以把结果放到同事实际处理工作的地方。例如，Gmail 的 Draft 操作将生成的文字保存为邮件草稿，供运营检查后发送。搭建者连接邮箱账号，并为这个操作指定收件人、主题和正文。

创建 Gmail 草稿

在指定 Agent 工具前加入审批

为需要监督的工具连接人工审核，并配置审批渠道。n8n 会暂停该工具调用以等待批准；拒绝后会取消操作，并把结果告知 Agent。团队还需在 Agent 指令中说明拒绝后的处理方式，并安排无人回应时的跟进。

工具调用的人工审核

从搭建工作流到正式运行

运营先与搭建者确定任务、测试样例和预期结果，确认测试通过后再发布。上线后，团队通过已保存的运行记录排查问题、调整工作流；后续修改会留在草稿中，直到新版本发布。

确定入口
创建工作流，根据任务和使用者选择触发入口。
连接步骤
配置模型、工具和凭据，再连接业务条件与输出。
测试输入
手动运行有代表性的输入，检查中间结果，再安排上线。
发布工作流
发布选定版本以启用已配置的生产触发器；使用公开聊天时，另行检查聊天访问设置。
检查运行
查看已保存的运行详情、排查失败，并在任务或资料变化时修改工作流。

本站根据官方组件文档整理的搭建示例，未在真实店铺运行测试。

为顾客搭建店铺政策问答助手

顾客询问未拆封商品怎样退货时，助手检索店铺现行政策，在聊天中说明下一步怎么做，让客服集中处理需要逐单核实的问题。本例处理公开政策问答，未连接私人订单查询或退款操作。

搭建前准备

假设示例店铺的政策是：“未拆封商品可先联系客服，提供订单编号申请退货。”运营准备这份政策、客服联系方式和测试问题；这条规则仅用于说明案例，并非 n8n 提供的默认政策。技术同事准备 n8n 与模型账号、用于资料检索的嵌入模型，以及能够保存已导入资料的向量库。

搭建与测试步骤

把政策资料变成可检索文档
运营确认退货文档包含示例规则和有效的客服联系方式，并移除顾客隐私信息。搭建者导入文档，将其拆成片段，通过嵌入模型处理后存入向量库。连接聊天前，先检查“未拆封商品退货”能否找到对应条文。
连接聊天入口和 Agent
搭建者添加 Chat Trigger、AI Agent 和支持的聊天模型，配置期间保持聊天入口不公开。Agent 指令说明助手职责，并要求助手在回答政策问题时使用已连接的检索工具，不能编造店铺规则。
接好检索与答复
将向量库作为 Agent 工具，清楚说明其中包含的政策资料。搭建者使用与导入流程相同的嵌入模型，检查返回片段，再通过 Chat Trigger 返回 Agent 答复。若需要对话历史，聊天入口和 Agent 连接同一个记忆组件。
说明无法回答时怎样处理
运营准备查不到依据时的回复，例如“现有政策资料没有说明这种情况，请联系客服确认”，并附上店铺联系方式。搭建者把要求写入指令，测试已拆封商品和私人订单问题。顾客由此知道下一步找谁；如果还要自动创建客服工单，需要另外连接相应系统。
测试后发布，并持续维护
团队测试资料覆盖的问题、资料未覆盖的问题、检索连接失败，以及索要其他顾客订单的请求。搭建者解决测试中发现的问题后发布工作流，并配置托管或嵌入式公开聊天。技术同事处理网页嵌入；运营更新源文档，并在重新导入后检查答复。

一次运行示例

一次运行示例：顾客问“未拆封的商品怎么退？”助手检索到示例政策后，答复“请联系客服，提供订单编号申请退货”，并附上已配置的联系方式。顾客继续问“拆封后还能退吗？”时，由于示例资料没有说明，助手请顾客联系人工客服确认。

团队最后得到什么

顾客可以直接看到政策规定的下一步，无需等待客服重复解释标准条文。运营汇总未能回答的问题，在政策变化时更新源文档，并抽查生成的答复是否符合检索到的内容；接入检索仍不能保证每次答复都正确。

本站根据官方组件整理的搭建示例，不是官方现成模板，也未在真实店铺运行测试。

为 Shopify 新订单准备跟进草稿

收到 Shopify 新订单后，本例为有可用顾客邮箱的订单准备感谢邮件。AI 根据传入的订单事实起草文字，Gmail 保存草稿，由邮箱负责人检查后手动发送。同事可以在发送前调整措辞，并确认是否会与店铺已有通知重复。

搭建前准备

运营设定本例规则：新订单中有可用的顾客邮箱才生成草稿，否则留给人工排查。邮件应感谢顾客并带上订单标识，不添加未经确认的送达承诺。管理员连接 Shopify、Gmail 和模型账号；技术同事还需配置能够持续保存的订单处理记录，避免重复通知产生多份草稿。

搭建与测试步骤

接收新订单事件
搭建者在 Shopify Trigger 中选择 Order Created，用已连接店铺的事件样例找到订单编号、用于邮件主题的订单标识和顾客邮箱，并检查这些值能否正确传到下一步。这些内容取自实际事件数据，由模型负责的只是后续文字起草。
避免重复生成草稿
工作流先检查这笔订单是否正在处理，或是否已有草稿；首次处理时，先记下处理状态，再继续。技术同事需要确保两条通知同时到达时，也只能有一次处理继续执行。读取记录失败或上次结果不明确时，先停下来排查，再决定是否创建 Gmail 草稿。
按业务条件选择路径
搭建者检查顾客邮箱是否存在且可用，再将判断结果交给 If 节点。通过检查的订单继续起草邮件，未通过的订单退出草稿生成路径，由同事排查。这是示例店铺自行设定的跟进规则，不会修改订单或暂停履约。
起草文字并保存到邮箱
搭建者让 AI 文本生成步骤根据传入的订单标识写一段简短感谢语，不编造发货日期或优惠。随后用 Gmail 的 Draft → Create 保存文字：收件人直接取自检查过的邮箱，主题带上订单标识。Gmail 确认创建后，工作流将返回的草稿编号与订单编号一起记录，方便后续核对。
测试各个出口，再启用工作流
团队测试命中与未命中的订单、缺字段、重复事件和 Gmail 访问失败。同事还要检查草稿是否忠实于输入事实。搭建者解决测试中发现的问题后再发布；邮箱负责人定期查看草稿，手动发送或删除。

一次运行示例

一次运行示例：订单 #1042 带有可用的顾客邮箱。工作流确认没有处理过这笔订单，检查邮箱后，在 Gmail 保存一封主题为“感谢下单 #1042”的简短感谢邮件草稿。邮箱负责人检查后手动发送；再次收到 #1042 的通知时，工作流查到处理记录，不再生成第二份草稿。

团队最后得到什么

邮箱负责人得到一份带有顾客邮箱、订单标识和正文的草稿，可以对照订单检查后发送。工作流执行到保存草稿为止，不会自动发信或修改 Shopify 订单。重复通知能否被正确拦住，取决于技术同事实现并测试的处理记录逻辑。

销售方案介绍

查看官网价格信息

n8n 官网的 Pro 选择器会改变执行容量及相关限制。Cloud Starter／Pro 与自托管 Business 属于不同部署路径，不能当作可互换的同一升级阶梯。下方价格仅对应标明的基础执行量，模型供应商费用与自托管基础设施另计；其他容量请使用官方选择器。

n8n 公开套餐

产品或销售入口	适用范围	公开价格与状态
Starter	托管入门套餐，按工作流执行次数而不是步骤数计费。套餐包含权益 2,500 次工作流执行用户、工作流、步骤与集成不限量 1 个共享项目 5 个并发执行每月 2,300 个 AI 点数论坛支持	€20/月，按年付费
Pro	适合独立开发者与在生产环境中运行工作流的小型团队的托管套餐。套餐包含权益 10,000 次工作流执行 Starter 全部权益 3 个共享项目 20 个并发执行 7 天的洞察数据 10,000 次执行档每月 5,700 个 AI Assistant 点数；13,700 个点数属于独立的 50,000 次执行档管理员角色与工作流历史	€50/月，按年付费
Business	适合员工少于 100 人、需要自托管协作与扩展能力的公司。套餐包含权益 40,000 次工作流执行 Pro 全部权益 6 个共享项目 SSO、SAML 与 LDAP 30 天的洞察数据独立环境与扩展选项 Git 版本控制	€667/月，按年付费
Enterprise	适合有严格治理与支持要求的组织的托管或自托管方案。套餐包含权益定制工作流执行量 Business 全部权益共享项目不限量 200 个以上并发执行 365 天的洞察数据外部密钥存储与日志流专属 SLA 支持与发票结算	定制报价
Community	由使用方自行管理基础设施的开源自托管版本。套餐包含权益公开代码仓库中的核心工作流引擎自行管理的用户和工作流不限量，但受基础设施限制自行管理安全、备份与升级	软件免费；不含基础设施

同类工具价格与工作流对比

工具	与本工具的工作流差别	官方公开价格参考
Make AI Agents	Make AI Agents：通过拖放方式，跨 3,000 多款应用构建可视化 AI Agent 工作流。n8n AI Agents：借助可视化节点、代码和 API 集成构建可自托管的 AI Agent 工作流。	Free — $0/月；每月最多 1,000 积分Core — 每月 10,000 积分，$12/月Pro — 每月 10,000 积分，$21/月Teams — 每月 10,000 积分，$38/月Enterprise — 定制报价Make 官方价格 ↗
Zapier Agents	Zapier Agents：以目标为导向的 AI Agent，可浏览信息、运用知识，并通过 Zapier 连接执行操作。n8n AI Agents：借助可视化节点、代码和 API 集成构建可自托管的 AI Agent 工作流。	Agents Free — $0；每月 400 次活动Agents Pro — 年付 $400，折合 $33.33/月；每月 1,500 次活动Agents Enterprise — 咨询销售；活动额度定制Zapier Agents 官方价格 ↗
Botpress	Botpress：面向定制客服和电商工作流、支持可视化构建和代码扩展的 AI Agent 开发平台。n8n AI Agents：借助可视化节点、代码和 API 集成构建可自托管的 AI Agent 工作流。	Free — $0；25 次会话Plus — 年付月均 $150；每月 250 次会话Team — 年付月均 $750；每月 1,500 次会话Enterprise — 价格与会话量定制Botpress 官方价格 ↗
Dify	Dify：可自托管的可视化 LLM 应用平台，用于构建 RAG 聊天机器人、Agent 和工作流。n8n AI Agents：借助可视化节点、代码和 API 集成构建可自托管的 AI Agent 工作流。	Sandbox — 免费Professional — 每个工作区 $59/月或 $590/年Team — 每个工作区 $159/月或 $1,590/年Community 自托管版 — 软件免费；基础设施另计Enterprise 自托管版 — 定制报价Dify 官方价格 ↗
ClawTeams	ClawTeams：可通过支持的聊天工具，将电商运营目标委托给协同 AI 团队。n8n AI Agents：借助可视化节点、代码和 API 集成构建可自托管的 AI Agent 工作流。	首个目标 — 免费一次付费订阅 — 暂未公开具体价格ClawTeams 官方产品页 ↗

常见问题

n8n AI Agent 是什么，它如何工作？

n8n 目前支持两种相关的 Agent 形态。在工作流中，AI Agent 节点连接一个聊天模型和至少一个工具，再根据任务决定调用哪个可用工具。独立的 Agent Builder 则在工作流之外创建 Agent，并配置指令、工具、知识、记忆、渠道和定时任务；该功能目前处于 Preview。无论采用哪种形态，Agent 都只能使用构建者明确连接的能力与凭证。

团队无需编程就能构建 n8n AI Agent 吗？

基础 Agent 可以通过 n8n 的可视化控件搭建。聊天工作流通常把 Chat Trigger 连接到 AI Agent 节点，再添加聊天模型和工具、编写系统指令，并在后续对话需要前文时配置记忆。在 Agent Builder 中，团队从项目的 Agents 标签页创建 Agent，完成配置后先用 Preview 测试草稿，再发布版本。自定义 API、数据转换和生产环境安全仍可能需要技术人员处理。

n8n AI Agent 可以免费使用吗？

基于工作流的 Agent 可运行在免费的自托管 Community 版本上，但运营方仍需承担基础设施、模型推理和付费第三方工具的成本。n8n Cloud 在试用结束后收费，并按套餐执行次数计量。Agent Builder 中每轮对话计为一次执行，与工作流共享额度；模型调用可由团队自己的模型提供商账号计费，也可能使用符合条件的 Gateway 积分。这些费用与搭建过程中使用的 n8n Assistant 积分是不同项目。

电商团队可以用 n8n AI Agent 自动化哪些工作？

Agent 可以理解开放式请求、检索信息，并在已连接工具之间作出选择，用于客服分流、订单查询、文档问答、调研或更新业务系统等工作。例如，客服工作流可查询订单、检索已批准的帮助内容并起草回复。相关应用、权限和数据源需要事先连接；敏感的外发消息或记录修改可先进入人工审批。

团队可以在哪里找到 n8n AI Agent 工作流模板？

n8n 官方工作流库设有 AI 分类，其中包括聊天 Agent、文档问答、调研等模式的模板。使用模板前，团队需要核对其依赖服务，替换示例凭证、提示词和数据源，并测试每个动作。模板免费并不代表托管、模型调用或所连接的服务也免费。

n8n AI Agent 可以使用哪些工具和应用？

基于工作流的 Agent 可以通过工具连接使用受支持的应用节点、API 请求、其他 n8n 工作流和 MCP 工具，例如读取表格、查询数据库、更新 CRM、通过 HTTP Request Tool 调用 API，或把多步骤任务交给另一个工作流。Agent 只能在构建者提供的工具中选择，每项操作仍受所连接凭证和权限限制。

n8n AI Agent 能通过 RAG 回答团队自有文档的问题吗？

可以。基于工作流的方案可导入文档、把内容切成较小片段、生成向量并存入向量数据库，再把该数据库连接为 Agent 工具。检索增强生成（RAG）会在回答时向模型提供相关文档片段，并不会重新训练模型。对话记忆的用途不同，它负责保留先前消息；重要答案仍需核对来源与准确性。

n8n AI Agent 能否自托管并使用本地 AI 模型？

对于基于工作流的 Agent，可以。自托管 n8n 可通过 Ollama Chat Model 节点把 AI Agent 连接到 Ollama，但所选模型需要支持工具调用。n8n 的 Self-hosted AI Starter Kit 将 n8n、Ollama、Qdrant 和 PostgreSQL 组合为测试基础，但官方说明上线前仍需补充安全与生产环境加固。仅把 n8n 部署在本地并不能保证数据始终留在本地；如果仍连接云端模型或外部工具，相关数据会发送到这些服务。