n8n 自动化与系统编排指南 · Dylan AI Agent Nexus

定位与价值

n8n 是可自托管的自动化与集成平台，提供节点化工作流、可视化编排与定时/事件触发。它能把我们的本地 AI 服务（LLM、RAG、ComfyUI、Ollama）与企业系统（数据库、HTTP API、邮件、消息队列）串联，构建端到端业务自动化链路。

核心概念

• 触发器（Trigger）：定时（Cron）、Webhook、队列/事件、文件/表变化等。
• 节点（Node）：HTTP Request、Function/Code、数据库、Email、消息平台、LLM/向量服务等。
• 执行（Run）：工作流以节点为有向图串联，支持条件分支、错误处理与重试。
• 凭据（Credentials）：集中管理外部系统访问密钥、令牌与连接信息。
• 变量与上下文：每个节点输入输出均可映射，支持表达式与批处理。

AI 集成的典型模式

• 内容生产：定时触发 → 拉取话题 → 调用 LLM 生成草稿 → 审核 → 发布到 CMS。
• 知识问答：Webhook 接收问题 → 向量检索（RAG）→ LLM 生成答案 → 记录审计。
• 工单自动化：事件触发 → 分类/摘要 → 生成回复草稿 → 人工确认后发送。
• 图像工作流：接收素材 → 调用 ComfyUI 渲染 → 上传媒资库 → 通知审核群。

Webhook 与 HTTP 节点

• Webhook：创建入站 URL，配置 POST 接收 JSON 载荷；用 Response 节点返回处理结果。
• HTTP Request：调用外部/内部 API，支持方法/头/鉴权/分页/重试。
• 签名校验：结合 HMAC 头校验来源，防止重放与伪造。

{"event":"ask","user_id":123,"content":"请基于内部知识回答：数据主权的核心要点？"}

示例为入站 JSON 结构，后续在工作流中映射至向量检索与 LLM 节点。

与本平台的协同

• 模型调用：使用 HTTP 节点对接本地 LLM 服务（如 Ollama）或云端 API。
• 资料库：对接平台的材料/文章 API，实现发布、统计与审计联动。
• ComfyUI：HTTP 调用 ComfyUI 的 /prompt 或队列接口完成渲染任务。

最佳实践

• 凭据治理：统一使用 Credentials；按环境（Dev/Stage/Prod）分离并定期轮换。
• 数据最小化：仅传递任务必要字段；敏感信息脱敏或加密。
• 错误与重试：给关键节点配置重试与退避；使用失败分支捕获异常并告警。
• 可观察性：为每次运行打上追踪 ID；记录延迟、错误码、Token 消耗等指标。
• 幂等性：对写操作使用幂等键（如事件 ID）；避免重复执行副作用。

部署与安全

• 容器化：推荐使用 Docker/Compose 部署，限定端口与网络边界。
• 访问控制：在内网或零信任网段运行；外网入口置于反向代理并启用鉴权/TLS。
• 备份与迁移：备份工作流与凭据；版本化导出 JSON。

示例片段

以下为对接本地 LLM 服务的单行请求示例（Windows 可直接复制粘贴）。

curl -X POST http://localhost:11434/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d "{\"model\":\"llama3\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"给我3条企业数据主权核心要点\"}],\"stream\":false}"

可在 n8n 的 HTTP Request 节点中将 Body 模式设为 Raw JSON，并用表达式注入上游节点的变量。

故障排查（思路）

• Webhook 无响应：核对 URL、方法与鉴权；检查入站防火墙与反向代理转发。
• 调用失败：查看节点执行日志与上游变量映射；检查速率限制与超时设置。
• 数据错位：用测试数据运行与执行快照定位字段映射错误。

扩展阅读

• 通用 API 使用规范、Ollama、ComfyUI、Docker
• 功能模块、应用介绍、部署与配置