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在经过舰长给大家带来的部署教程和轻微上手n8n的教学下，相信有跟着做的小伙伴已经对n8n有了一定的了解，但是想要独立搭建n8n的流程还是有难度的，因为n8n都是英文而且功能什么的都不清晰。
就拿工作流最基础的AI节点来说，在n8n上依旧有非常多的类似节点，而这些节点分别是什么功能以及能做什么事情，这些对于刚接触n8n的伙伴来说是非常难受的，无从下手
没有关系，本次舰长讲带来n8n工作流平台上基础的AI节点做详细的讲解以及如何去配置节点。
在n8n中AI节点，不管是AI Agent还是Basic LLM Chain都是一个集群节点
什么是集群节点呢？仔细看这两个AI节点下面都带有向下拓展的直线，而这些直线就是子节点，我们可以在这些自节点上添加模型、加入记忆和加入外部工具
在n8n上大部分的AI节点都是由AI Agent和Basic LLM Chain衍生出来的，这两个Ai节点是最核心的
为了方便理解，有一些节点会和coze上的类似节点做关联。
Basic LLM Chain｜最基础的AI节点
解释：这个是n8n工作流中最简单的Ai节点，它的功能就是把"需求+提供的prompt发送给大模型然后接受数据"但是该节点没有上下文的能力，能做的就是请求和接受数据
适合：做一次性的任务，比如：翻译，搜索，总结
AI Agent｜AI 智能体
解释：该节点和coze平台上的大模型节点类似，可以选择模型，添加记忆，添加插件工具等
适合大部分的AI需求任务
AI agent节点对比Basic LLM Chain节点来说，多了工具的调用和记忆，所支持调用的工具也非常的多:
Information Extractor|信息提取节点
解释：类似于加了一点AI能力的代码节点，普通的代码节点去处理标准的数据，做格式调整还是比较方便的，一但遇到遇到较乱的数据就没有办法处理数据
适合：对数据格式有限制格式要求的任务，可以用这个节点把杂乱的数据处理成结构化的数据
这个节点实现的功能用AI agent节点也是可以实现的，只不过，在AI agent中我们需要经常预设好提示词才能实现这样的效果。
Question and Answer Chain｜问答节点
解释：这个节点就是常说的RAG节点，也就是知识库检索节点，可以直接用它连接或者检索向量数据库，比如说在这个节点下面我就连接了一个向量数据库，根据问题用户传入的信息去这个向量数据库当中检索里面的资料，回答相关的问题，
适合：做产品的问答专业知识、客服这样的一些场景。
会在后续舰长会出专门讲解如何把文档向量化，以及如何检索向量文档
Sentiment Analysis｜情感分析节点
解释：类似coze中的意图识别节点，在图中也可以看出是有多个分支的，也就是根据预设提示词去做分类。
适合：各种多任务处理工作流的场景，判断用户的意图去执行对于的流程。
同时该节点和Text Classifier｜文本分类节点类似
Summarization Chain｜内容摘要
依旧是预设好的AI节点，可以对数据进行总结
Openai
这个是特殊的AI节点，目的是可以调用Openai的API，直接把Openai的多模态功能集成到n8n中。
可以生成图片，生成音频，提取音频，图像识别模型等。对比来说就是比较方便，但如果直接调用这些平台等API也不算麻烦。
AI Agent实操案例
在n8n上的AI节点不像coze一样提供很多模型进行使用，想要在n8n上使用Ai模型能力就必须去各大模型厂商的调用平台上调用模型API，这不亚于是一种麻烦，而且目前n8n上支持的国内模型只有deepseek，其余都是国外模型。
国外模型的API获取就比较麻烦，尤其是需要有谷歌账户以及海外的支付卡，当然我们可以借助第三方的模型调用平台去调用模型。
本次将以n8n中AI Agnet节点配置"模型、上下文记忆、工具（MCP）"来讲解如何好AI Agnet节点
由于大多数小伙伴处于n8n新手状态，所以本案例讲解较长，包含平台的API获取等流程
创建一个n8n工作流（n8n的基础部署可以看文章结尾的往期推荐）
AI agent节点配合聊天使用是最方便的，通过聊天进行交互，所以在开始的第一步加上一个"在聊天消息时"
点击聊天就可以弹出聊天框
添加AI Agent节点
配置模型
在配置模型这里需要用到第三方的模型调用平台去调用模型：https://api.kafeiai.cn/register?aff=HRPI
这个平台的优点就是不管是claude还是gpt的模型都支持调用，模型版本也较多，价格比官网便宜
登入平台后在API令牌里获取"网址和key(密钥)"
在n8n中点击模型的支线选择open AI聊天模型，获取的API密钥的平台是需要在open AI节点中去调用的
点进模型的配置中，选址添加凭证（舰长这里是已经有一个了）
分别填写获取的"网址和key(密钥)"后保存即可
网址的后缀要加上一个/v1：https://api.kafeiai.cn/v1
凭证创建好会进行验证，如果操作无误就可以看到非常多的模型，因为这个中转模型站所支持的模型比较多
测试一下
目前还没有任何的上下文和工具能力，只能正常回答用户的问题
配置Simple Memory数据库
这款是官方的具有单次记忆，当我们刷新网页才会使数据消失，如果需要永远长期的就需要接下面的外部数据库
可以修改一下对话轮数，其余内容不需要修改
配置联网工具
在n8n中是可以添加插件工具和MCP工具，如果是联网的优先还是MCP好呀，一方面现在的MCP正在发展趋势基本上都可以薅羊毛。
参数配置详解
官方 MCP Client Tool 节点需要配置以下关键参数：
SSE Endpoint：MCP 服务器的 SSE 端点地址。这是连接到目标 MCP 服务器的核心配置。
Authentication：身份验证方法，支持三种模式：
- bearer：使用 Bearer Token 进行认证
- header：使用自定义 header 进行认证
- None：无需认证，直接连接
Tools to Include：控制向 AI Agent 暴露哪些工具，提供三种策略：
- All：暴露 MCP 服务器提供的所有工具
- Selected：手动选择特定工具暴露给 AI Agent
- All Except：排除模式，暴露除指定工具外的所有工具
本次配置只需要提供一个sse的端点地址即可调用MCP
https://open.bigmodel.cn/api/mcp/web_search/sse?Authorization=换成智谱AI开发平台上的密钥智谱AI开发平台：https://www.bigmodel.cn/invite?icode=rp%2Bl1IuozGG5%2FU8w6OCEcHHEaazDlIZGj9HxftzTbt4%3D
登入平台后在头像左侧获取API keys放置在上面的链接后面，最后放置在n8n mcp节点的 SSE 中
这样一个完整的配置了GPT4o模型、添加上下文能力以及超级联网搜索的AI Agent节点就配置完毕了，下面可以做一些简单的联网测试：
在运行日志中可以看到，先调用数据库存储本次的对话——调用模型识别用户内容——调用MCP进行联网查询——返回给模型处理——把模型回复的内容在保存到数据库中。这就是一个完整的AI Agent运行流程。
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N8N往期回顾
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