用 n8n 打造你的第一個 AI Agent 工作流
Building Your First AI Agent Workflow with n8n
n8nで初めてのAIエージェントワークフローを構築する
手把手示範如何用 n8n 建立可自主執行任務的 AI Agent，從安裝到部署一次搞定。
A hands-on guide to building a self-executing AI Agent with n8n, from setup to deployment in one go.
n8nを使って自律的にタスクを実行するAIエージェントを構築する実践ガイド。
這是《AI 工具實戰 30 天》系列第 16 篇，共 30 篇。上一篇我們釐清了 AI Agent 的概念與常見工具，這一篇要直接動手——用 n8n 建立一個真正可以自主執行任務的 AI Agent 工作流，並且讓它在你的環境中跑起來。
This is article 16 of 30 in the series ‘AI Tools in Action: 30 Days’. Last time we covered what AI Agents are and the tools available. Now we’re getting hands-on — building a real, self-executing AI Agent workflow with n8n that you can actually deploy.
これは「AIツール実践30日間」シリーズの第16回（全30回）です。前回はAIエージェントの概念と主要ツールを整理しました。今回はいよいよ実践編——n8nを使って、実際に自律的にタスクを実行できるAIエージェントワークフローを構築し、自分の環境で動かします。
為什麼選 n8n？Why n8n?なぜn8nを選ぶのか？
n8n 是一個開源的工作流自動化平台，支援自架（self-hosted）或雲端部署。它的節點式介面讓你不需要寫大量程式碼，就能串接 OpenAI、Google Sheets、Slack、資料庫等上百種服務。更重要的是，n8n 原生支援 AI Agent 節點，可以讓 LLM 自主決定要呼叫哪些工具、執行哪些步驟，真正實現「給目標，讓 Agent 自己想辦法」的運作模式。
n8n is an open-source workflow automation platform that supports both self-hosted and cloud deployment. Its node-based interface lets you connect OpenAI, Google Sheets, Slack, databases, and hundreds of other services without writing much code. More importantly, n8n natively supports AI Agent nodes, allowing an LLM to autonomously decide which tools to call and which steps to take — giving you a true ‘set a goal, let the Agent figure it out’ experience.
n8nはオープンソースのワークフロー自動化プラットフォームで、セルフホストとクラウドの両方に対応しています。ノードベースのインターフェースにより、OpenAI・Google Sheets・Slack・データベースなど数百のサービスを、ほとんどコードを書かずに連携できます。さらに重要なのは、n8nがAIエージェントノードをネイティブサポートしている点です。LLMが自律的にどのツールを呼び出すか、どのステップを実行するかを判断し、「目標を与えてあとはエージェントに任せる」という運用が実現できます。
實戰：建立一個自動回覆 + 查詢資料的 AI AgentHands-On: Build an AI Agent That Replies and Queries Data実践：自動返信＋データ検索AIエージェントを構築する
以下是一個具體可部署的範例流程：
1. 觸發器（Webhook）：接收使用者傳來的問題。
2. AI Agent 節點：使用 GPT-4o，設定 System Prompt 讓它扮演客服助理。
3. 工具綁定：掛載「HTTP Request」節點作為工具，讓 Agent 可以查詢你的產品 API。
4. 記憶體節點：加入 Window Buffer Memory，讓 Agent 記住對話上下文。
5. 回應節點：將 Agent 的回覆透過 Webhook Response 傳回給使用者。
整個流程在 n8n 介面中拖拉完成，部署後只要打一個 Webhook URL，Agent 就會自主判斷要不要查詢 API、要回覆什麼內容。
Here’s a concrete, deployable example workflow:
1. Trigger (Webhook): Receives the user’s question.
2. AI Agent Node: Uses GPT-4o with a System Prompt configured to act as a customer support assistant.
3. Tool Binding: Attaches an HTTP Request node as a tool, letting the Agent query your product API.
4. Memory Node: Adds Window Buffer Memory so the Agent retains conversation context.
5. Response Node: Returns the Agent’s reply via Webhook Response.
The entire flow is built by dragging and dropping in the n8n interface. Once deployed, a single Webhook URL is all you need — the Agent autonomously decides whether to call the API and what to reply.
以下は実際にデプロイ可能なワークフローの例です：
1. トリガー（Webhook）：ユーザーからの質問を受信。
2. AIエージェントノード：GPT-4oを使用し、カスタマーサポートアシスタントとして動作するSystem Promptを設定。
3. ツールのバインド：HTTP Requestノードをツールとして接続し、エージェントが製品APIを照会できるようにする。
4. メモリノード：Window Buffer Memoryを追加し、会話のコンテキストを保持。
5. レスポンスノード：Webhook Responseでエージェントの返答をユーザーに返す。
すべてn8nのインターフェース上でドラッグ＆ドロップで完成します。デプロイ後はWebhook URLを叩くだけで、エージェントが自律的にAPIを呼ぶかどうか判断し、適切な返答を生成します。
部署建議與注意事項Deployment Tips and Considerationsデプロイのヒントと注意点
自架 n8n 推薦使用 Docker，一行指令即可啟動：`docker run -it –rm –name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n`。若要正式上線，建議搭配 Nginx 反向代理與 HTTPS。OpenAI API Key 請存入 n8n 的 Credentials 管理，不要硬寫在節點裡。另外，AI Agent 節點的 Tool 數量建議控制在 5 個以內，過多工具會讓 LLM 選擇混亂，影響準確率。
這套流程從零到可用大約需要 1-2 小時，是目前門檻最低、效果最直接的 AI Agent 部署方案之一。
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For self-hosting, Docker is the recommended approach — a single command gets you started: `docker run -it –rm –name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n`. For production, pair it with an Nginx reverse proxy and HTTPS. Store your OpenAI API Key in n8n’s Credentials manager rather than hardcoding it in nodes. Also, keep the number of tools bound to an AI Agent node to five or fewer — too many tools can confuse the LLM and reduce accuracy.
From zero to a working deployment takes roughly 1–2 hours, making this one of the lowest-barrier, highest-impact ways to ship an AI Agent today.
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セルフホストにはDockerが推奨です。`docker run -it –rm –name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n` の一行で起動できます。本番環境ではNginxのリバースプロキシとHTTPSを組み合わせることをお勧めします。OpenAI APIキーはノードにハードコードせず、n8nのCredentials管理に保存してください。また、AIエージェントノードにバインドするツールは5つ以内に抑えることを推奨します。ツールが多すぎるとLLMの判断が混乱し、精度が下がります。
ゼロから動作するデプロイまで約1〜2時間で完成します。現在最も手軽で効果的なAIエージェントのデプロイ方法の一つです。
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