为什么你的 Zapier 自动化一遇到意外就崩溃
你以前也做过一些自动化。表单填入电子表格、电邮触发 Slack 消息。然后某位客户把同一个请求换个说法，整条流程就散了，因为固定的“如果这样就那样”规则，无法处理你事先没有预想到的任何情况。
这就是传统自动化的天花板。n8n 的 AI 代理能打破它，因为它不再依照你写死的路径走，而是让 AI 读懂当下状况，自行决定用哪个工具，然后行动。
这篇文章会示范如何在完全不写一行代码的情况下，做出一个这样的代理。
什么是 n8n 的 AI 代理？
n8n 的 AI 代理是一种工作流程：由 AI 模型自行决定使用哪些工具、按什么顺序去完成目标，而不是依照你预先定义的固定步骤执行。n8n 是一个开源自动化平台，采用拖放式画布，所以你是用连接方块的方式可视化地搭建代理。
两者的差别很关键。一般工作流程只走一条路：如果发生 X，就做 Y。每一个分支都要靠你预先想到并建好。
而代理会推理。你给它一个目标和一组工具，它便自行推算出步骤，并在遇到你从未明确规划过的输入时，自动调整。
n8n 的 AI Agent 节点实际上如何运作？
AI Agent 节点包裹着一个对话模型，并在其下连接三个子节点：一个对话模型（Chat Model）、一个可选的记忆体（Memory），以及一个或多个工具（Tools）。它内部会跑一个推理循环，反复调用工具，直到模型判断目标已达成。
对话模型是大脑。你用 API 密钥接入 Claude、GPT-4o 或 Gemini，负责推理的就是这一块。
记忆体保存对话历史，让代理记得之前的消息。n8n 用一个 session ID 把每段对话分开管理。
工具则赋予代理真正的能力：网络搜索、计算器、发送电邮、查询数据库，或自定义的 HTTP 请求。模型自行决定何时调用哪个工具，再把它们串连起来。
如何一步步搭建你的第一个 AI 代理？
在 n8n 画布里，你用五个步骤就能搭出一个可运作的代理，全程不用写代码。先开一个免费的 n8n Cloud 试用账号，或安装社区版，然后依照以下顺序操作。每一步都是一个拖到画布上再连接起来的方块。
--- 步骤一：加入Chat Trigger节点。它提供一个与代理对话的窗口，也是流程的入口。
--- 步骤二：加入AI Agent节点，并把触发器连到它。
--- 步骤三：接上对话模型子节点。选择供应商、粘贴 API 密钥，再挑一个模型，例如 GPT-4o 或 Claude。
--- 步骤四：接上记忆体子节点，让代理在多轮消息间记得上下文。
--- 步骤五：接上一个或多个工具子节点，例如网络搜索工具，然后按执行，开始与代理对话。
初期最重要的习惯：触发器跑过一次后，把它的数据钉住（pin）。钉住会冻结测试输入，让你不必每次重新输入数据就能反复调整后续逻辑。这一招就能替你省下大量时间。
无代码 AI 代理在工作上实际能做什么？
一个务实的首个代理，是客户查询回复助手：它读取进来的问题，搜索你的知识库，再用你的语气草拟回复。它处理重复的七成问题，把其余的转交人手，这正好移除了收件箱工作中最耗神的部分。
系统提示（system prompt）就是你定义它职责的地方。以下是一段完整、可直接复制粘贴的系统提示，贴进 AI Agent 节点的“System Message”栏位即可设定其行为。
试试这段系统提示：
你是一间香港中小企的客户支援助手。你的职责：先读客户消息，然后使用“知识库搜索”工具找出相关答案，才回复。规则：（一）一律先搜索知识库，绝不单凭记忆作答。（二）用客户所用的语言回复。（三）回复控制在 120 字以内，友善而专业。（四）若知识库没有明确答案，就只回复：“让我把这个问题转交可以协助你的同事。”然后停止。绝不杜撰价格、政策或日期。
留意这些规则有多具体。含糊的系统提示只会养出含糊的代理。“先搜索、绝不单凭记忆作答”这一条，正是阻止代理一本正经地乱编内容的关键。
哪些错误会令 n8n 代理在正式环境失灵？
最常见的单一失误，是在正式环境用 Simple Memory。Simple Memory 把对话历史存在工作流程的会话里，测试时运作完美，但 n8n 一重启就忘得一干二净。任何正式上线的用途，都应改用 Postgres 或 Redis 记忆体，它们能在重启后保留数据。
第二个陷阱，是一次给代理太多工具。当它面前有十二个工具，模型会把推理的精力耗在“该用哪个”上，而且常常选错。先从两三个工具开始，确认运作正常，再逐步增加。
第三个是松散的系统提示。如果你没有明确要求代理先搜索再作答，它就会用模型的通用知识来回答，而那正是幻觉出现的时机。明确写清楚它必须做什么、绝不能做什么。
立即试做：20 分钟的入门代理
打开 n8n，开一个免费试用，搭一个三节点代理：Chat Trigger、AI Agent，以及一个填好 API 密钥的对话模型。加入单一一个网络搜索工具。把上面那段系统提示按你自己的工作改写粘贴，跟它对话十分钟。
你会立即感受到代理与僵硬自动化之间的分别。当你问一些你从未明确编写过的东西，它依然能推理出答案。
一旦你掌握了这个感觉，就把它扩充：把网络搜索工具换成一个能读取你自己文件的工具，你就拥有了一个真正的 AI 员工的雏形，而且全靠拖拉方块就完成。
2026 年真正的技能不是写代码，而是懂得设计一个 AI 能稳定运行的工作流程。懂AI，更懂你 UD相伴，AI不冷。
由专家陪你搭建第一个 AI 代理
你已经有了蓝图。下一步，是把测试用的代理变成一个能稳定面对你真实工具、数据与各种边缘情况的代理。UD 团队手把手带你完成每一步，从工具配置、记忆体设定到正式部署，让代理在你的业务里真正派上用场。
