n8n博士(Dr.n8n) — n8n 实战教学与 Agent 落地

n8n中文版安装下载教程：n8n-i18n-chinese

大家好，我是 Dr.N8N。我一直致力于将 n8n 打造成企业级、生产就绪的自动化平台。在众多客户的实践落地中，我发现一个普遍但又必须解决的痛点：n8n 官方版本缺乏完整的中文本地化支持。虽然 n8n 提供了强大的 i18n（国际化）框架，但核心 UI 语言包的缺失，让国内的技术团队在配置复杂的 Agent 工作流或…

Dr.n8n 2025-11-19 17:45:24

主流AI工具集成MCP Server演示（含：Cline、LiteLLM、Cherry Studio、n8n）

你好，我是 Dr.N8N。在自动化与 AI 落地的一线战场摸爬滚打多年，我见过无数个被“硬编码”毁掉的 Agent 项目。过去，为了让 AI 读取数据库或操作 CRM，我们需要编写繁琐的 HTTP 请求节点，维护复杂的 API 鉴权，一旦 API 变动，整个工作流（Workflow）就会瘫痪。但 Model Cont…

Dr.n8n 2025-11-19 12:14:57

AI Agent开发教程(MCP的概念、优势性、原理分析以及与RAG的区别)

大家好，我是 Dr.N8N。作为长期深耕于自动化和AI Agent落地的实践者，我长期面临一个核心痛点：当我们试图将大模型（LLM）从聊天机器人升级到能执行复杂业务流程的 Agent 时，系统的集成成本和脆弱性会呈指数级增长。你是否遇到过以下场景？为每个新模型（N）编写自定义代码来连接数百个API（M），导致工作量是 …

Dr.n8n 2025-10-28 14:14:42

OpenRouter教程：从免费试用开始（附:官网地址）

在构建 AI Agent 或自动化流程时，一个常见的工程瓶颈是模型 API 的选型与管理。不同供应商的接口、计费和性能各异，导致切换成本高昂。我们需要的，本质上是一个“AI模型路由器”或“万能适配器”。OpenRouter 平台的设计思路正是为了解决这个异构问题，它通过单一 API 端点，将几乎所有主流模型（包括超过5…

Dr.n8n 2025-10-21 10:30:52

n8n AI Builder 3分钟拼好可跑通的自动化流程

在智能自动化领域，流程构建的门槛一直是一个工程痛点。近期，n8n 官方发布了 beta 版本 1.116.1，引入了基于“自然语言”生成工作流的能力，这标志着自动化工具在易用性上迈出了关键一步。 n8n AI 工作流构建器的接入与配置目前，这项 AI 辅助构建功能优先在 n8n 云端环境（Cloud）推出，Docke…

Dr.n8n 2025-10-21 10:08:49

n8n工作流详解（附：构建工作流教程）

在构建智能自动化流程时，理解如何系统地构建和运行 n8n 工作流是至关重要的。本指南将从工程实践的角度，剖析一个基础工作流的搭建过程，涵盖关键的数据流、逻辑控制与外部集成机制，旨在帮助工程师建立起对 n8n 运行机制的深度理解。此快速入门推荐使用 n8n Cloud 环境，新用户可通过注册账户进行免费试用。核心学习目…

Dr.n8n 2025-10-21 09:57:14

n8n本地部署实战：详解n8n本地部署使用代理方案

大家好，我是 Dr.N8N。在自动化和 Agent 落地的一线摸爬滚打了这么多年，我见过太多有潜力的项目因为一个看似简单的部署问题而搁浅。最常见的情景莫过于：你在本地用 localhost:5678 把 n8n 玩得飞起，一旦想把它部署到服务器上、用自己的域名访问，各种诡异的问题就接踵而至——“Connection L…

Dr.n8n 2025-10-17 21:10:03

n8n本地部署实战指南：含n8n本地部署硬件配置要求及中文说明

大家好，我是 Dr.N8N。在自动化和 Agent 领域的实战中，我见过太多团队因为一个错误的起点而步入深坑：将 n8n 本地部署（Self-Hosting）仅仅看作是 n8n Cloud 的“免费”替代品。这种心态往往导致他们在硬件选型上极度吝啬、在架构设计上掉以轻心，最终陷入性能瓶颈、Webhook 调试地狱和无尽…

Dr.n8n 2025-10-17 21:10:03

n8n是什么（含：详细对比n8n与dify zapier）

你好，我是 Dr.N8N。在我的工作中，我见过太多团队被自动化工具的“天花板”所困。他们从 Zapier 这样的工具开始，享受着连接 SaaS 应用的便捷，但很快就发现，一旦业务逻辑变得复杂——需要自定义代码、处理上万次高并发事件、或是对数据隐私有严格要求时——原有的工具就显得力不从心，成本也开始失控。这正是我们今天要…

Dr.n8n 2025-10-17 20:42:10

低成本评测沙盒：离线回放 + 金标集构建方法

很多团队把智能体接入业务后，发现“线上评估贵且不稳、回归测试难复现、指标对不上”这些老问题又回来了。与其不断在生产环境试错，不如把评测做成一个可控、可重放、可对比的工程系统，让每一次升级都能在本地和流水线上先跑通、再上场。是什么：可重放的智能体评测体系本文讨论的是一套以离线重放为核心的评测体系：把真实调用的轨迹、工…

Dr.n8n 2025-10-17 16:28:25

n8n教程新手入门第一课：n8n安装下载教程（含Mac + Windows）

无论你是刚听说 n8n、想试着做点自动化，还是已经被各种重复任务折磨够了，这一课会带你从零开始——搞定安装和运行。 n8n 是一款开源的自动化工具，可以把不同的应用、API、甚至你自己的脚本连起来，让它们自动协作。它像是一块“无代码”拼图板，你只需要拖拽节点，就能搭出自己的工作流。这篇入门教程不会跳步骤，也不会假设你…

Dr.n8n 2025-10-16 18:45:53

最全科普：大模型微调与 AI Agent智能体搭建

大家好，我是 Dr.N8N。在自动化和 Agent 领域摸爬滚打了这么多年，我发现一个普遍的痛点：很多人用 n8n 搭建的 AI 工作流，本质上还停留在“高级聊天机器人”的阶段。它们能生成漂亮的文本，但一旦需要与外部世界交互、执行多步任务，就变得脆弱不堪，频繁“翻车”。问题出在哪？因为它们缺少了真正的“智能体”（Age…

Dr.n8n 2025-10-16 17:04:13

详解ai agent框架概念（agent和大模型的区别）

大家好，我是 Dr.N8N，长期专注于企业级自动化与 AI Agent 的落地实践。在过去一年中，我遇到了一个最普遍的问题：很多团队斥巨资购买了 GPT-4 或部署了高性能的开源大模型，但最终发现，他们的 AI 应用距离真正的“自动化”还差得很远。问题出在哪里？他们常常将大型语言模型（LLM）等同于 AI Age…

Dr.n8n 2025-10-13 19:23:21

n8n入门指南：从ai agent概念到n8n应用解析

作为一名长期深耕自动化与 Agent 落地实践的从业者，我发现许多团队在尝试将 LLM（大语言模型）能力集成到业务流程中时，往往会遭遇瓶颈。传统的自动化工作流（Workflow）虽然能高效执行预定义、线性的任务，但它们缺乏适应性与动态决策能力。问题的核心在于：AI Agent 需要根据实时环境、工具反馈和历史记忆，…

Dr.n8n 2025-10-13 19:21:33

合规与数据边界：n8n Agent PII 脱敏、最少可见与审计留痕

大家好，我是 Dr.N8N。在企业级自动化和 Agent 智能体的落地实践中，我发现最大的障碍往往不是技术，而是敏感数据的合规性。当我们将 n8n 工作流与云端的 LLM (大语言模型) 或 RAG (检索增强生成) 系统结合时，数据泄露的风险被放大到了前所未有的程度。如何确保客户的 PII (个人身份信息) 永远不…

Dr.n8n 2025-10-13 16:28:25

多模态 Agent：图像/音频处理在 n8n 流水线中的接口设计

Dr.n8n一直致力于为社区成员带来最具实战价值的 Agent 落地经验。当我们在 n8n 中构建强大的 Agent 工作流时，最大的挑战之一就是处理多模态数据（图像、音频、视频）。传统基于 JSON 流的自动化平台，在面对高容量的二元文件时，很快就会触及性能瓶颈。本文将基于我的实战经验，为你揭示 n8n 中多模态 …

Dr.n8n 2025-10-13 16:28:25

事件驱动 Agent：从 Webhook 到内部事件总线的松耦合

许多团队在用 n8n 搭建自动化与 AI Agent 服务时，常被异步任务的状态同步、故障隔离与扩容弹性卡住：外部系统通过 Webhook 进来的事务与内部处理耦合过紧，一次抖动就牵一发动全身。本文以工程视角给出一种以事件为中心的松耦合实践，从入口到内部事件通道，再到多 Agent 协作与可观察性与治理，力求既可落地又…

Dr.n8n 2025-10-13 16:28:25

Agent + 审批流：在关键节点引入多人会签的技术架构与治理框架

我是 Dr.N8N。在企业自动化流程的实践中，我发现一个最常见的“硬骨头”场景：高风险、高价值的审批流，例如财务大额采购或法律合同会签。对于涉及数百万资金或重大法律责任的决策，传统的串行审批（Sequential Approval）模式——即一级批完再到下一级——效率极其低下，且无法满足多人会签（Joint …

Dr.n8n 2025-10-13 16:28:25

n8n领域知识注入：从文件、Notion 到数据库的知识同步流水线

当我们谈论让 AI Agent 理解文件、Notion 页面与数据库内容时，表面看是三种数据源，底层却是一种相同诉求：把信息转为机器可计算的语义向量。Embedding 就是这个桥梁。不同来源的数据，因结构、语义密度、更新方式不同，Embedding 策略也各有侧重。文件内容的嵌入文件是最自由、最混乱的数据形态。它…

Dr.n8n 2025-10-13 16:28:24

复杂提示工程到可维护提示：分层 Prompt 与模板化

许多团队在用 n8n 搭建 AI Agent 流程时，会遭遇几个共性难题：指令散落各处、版本不可追、上下文容易漂移、结果难以复测与回归。工程上更稳妥的做法，是把与模型交互的「指令」与「模板」当成可维护的构件，像服务配置一样纳入治理与测试体系。是什么从工程视角看，指令并非一次性的文案，而是可复用的结构化资产。它通常由…

Dr.n8n 2025-10-13 16:28:24