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。
一、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
01.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:
02.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。
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03.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
04.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
05.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
06.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。
二、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
01.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
02.添加AI Agent节点
03.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
04.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
05.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
06.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 AgentAll 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。
三、如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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