n8n

n8n（可视化工作流自动化）

1. 定义

n8n = 开源 / 公平源码（fair-code）的可视化工作流自动化工具。用”节点 + 连线”把 API、服务、数据库、脚本串成自动跑的流程；简单流程零代码，复杂逻辑可写 JS/Python。

一句话：n8n 像”自动化流水线搭积木”——每个节点是一个动作（发请求 / 查库 / 调 AI / 分支判断），连起来就是一条自动执行的流水线。

类比：Zapier / Make 的”代码友好 + 可自托管”开源版；也像给后端任务搭的可视化胶水层。在 agent_dev.md 的 Level 3 里，它是”平台智能体 / 工作流”的代表之一（与 Coze、Dify 并列）。

2. 核心概念

概念	是什么
Node 节点	一个执行单元：HTTP 请求、Function、IF 分支、AI Agent、数据库操作…
Connection 连线	节点间的数据 / 控制流向
Trigger 触发器	流程起点：Manual / Webhook / Schedule（定时）/ 事件
Workflow 工作流	一组节点 + 连线组成的完整自动化
Credential 凭证	各服务的鉴权（API key / OAuth），集中加密保管
Expression 表达式	用 {{ }} 引用上游数据、做变换
AI Agent 节点	内置 LangChain 风格 Agent，可接 LLM / 工具 / 记忆 / RAG

现在 n8n 不止”自动化”，还有原生的 AI Agent 节点，所以它能同时当”通用自动化器”和”AI Agent 运行外壳”（见 agent_harness.md）。

3. 原理（节点流）

[Trigger] ─▶ [Node A] ─▶ [IF 分支] ─┬─▶ [Node B] ─▶ ...
                                      └─▶ [Node C] ─▶ ...

例子（AI 客服）:
Webhook(收到消息) ─▶ AI Agent 节点(调 LLM + 工具) ─▶ 条件判断 ─┬─▶ 回复用户
                                                               └─▶ 写库 / 发钉钉

关键：数据在节点间流动，每个节点消费上游输出、产出下游输入；用表达式 {{ $json.xxx }} 取上游字段。

4. 基本用法

• 自托管：npx n8n 或 Docker 起一个服务，浏览器里拖节点。
• 调 LLM：两种方式
  • 用 HTTP Request 节点 POST 到 OpenAI 兼容端点 /v1/chat/completions（呼应 openai_compatible_sdk.md，也可走 api_relay.md 中转）
  • 或用内置 AI Agent 节点直接接模型 + 工具
• 触发：Webhook 接外部事件；Schedule 定时跑批；Manual 手动测。
• 凭证：在各节点选已存 Credential，不把 key 写进流程里。

5. 对比辨析

维度	n8n	Zapier / Make	Dify / Coze
定位	通用自动化 + AI	通用自动化（SaaS）	AI 应用 / 智能体平台
自托管	✅ 开源可私有化	❌ 云端为主	部分支持
代码能力	✅ Function 节点写 JS/Python	弱（靠预设）	中
AI 原生	✅ AI Agent 节点	弱	✅ 强
成本	自托管免订阅（付服务器费）	按任务量订阅	免费 + 付费
适合	开发者 / 复杂自动化 / 私有化	非技术快速接	AI 应用开发

6. 典型工作流

接手别人建的 workflow

找 Trigger（Webhook/Schedule）→ 顺连线看节点 → 看 Credential 与 Expression
→ 理清"数据从哪进、在哪分支、到哪出"

AI 场景（n8n 当 Agent 外壳）

Webhook ─▶ AI Agent(接 LLM + 工具) ─▶ 分支 ─┬─▶ 回复
                                            └─▶ 落库 / 通知

平台（n8n）帮你把运行时藏起来；要更深的循环/可控性再下沉到代码级（见 loop_engineering.md、agent_harness.md）。

7. 常见误区

❌ “n8n 只是另一个 Zapier” → 它代码友好、可自托管、有 AI Agent 节点，开发者向强得多。

❌ “n8n 只能做简单 IF 自动化” → 可写 Function 节点、调任意 API、跑 AI Agent，能力接近代码。

❌ “用 n8n 就不用写代码” → 简单流程不用；但复杂数据变换仍要写表达式 / JS。

❌ “n8n 内置 LLM，不用管 API” → 仍要配 LLM 凭证 / 端点（可走 OpenAI 兼容 + 中转站）。

❌ “自托管零成本” → 免订阅，但付服务器费，且要自己运维。

8. 延伸阅读 / 关联概念

• agent_dev.md — Level 3 平台智能体对比（Coze / Dify / n8n）
• orchestration.md — 多步骤流程编排，n8n 是典型可视化编排器
• agent_harness.md — n8n 充当工作流的运行外壳 / 运行时
• loop_engineering.md — 何时从平台（n8n）下沉到代码级循环
• mcp.md — n8n 可用 HTTP 节点接 MCP / 任意 API
• openai_compatible_sdk.md / api_relay.md — n8n 调 LLM 走 POST /v1/chat/completions