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低成本评测沙盒：离线回放 + 金标集构建方法 Agent
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年10月17日
多模态 Agent：图像/音频处理在 n8n 流水线中的接口设计 Agent
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年10月13日
合规与数据边界：n8n Agent PII 脱敏、最少可见与审计留痕 Agent
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年10月13日
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 Agent
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年10月13日
事件驱动 Agent：从 Webhook 到内部事件总线的松耦合 Agent
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年10月13日
记忆与检索：RAG + 向量库在 n8n 中的轻量实现 Agent
记忆与检索：RAG + 向量库在 n8n 中的轻量实现
很多团队把智能体接到业务后，第一周顺风顺水，第二周就被“记不住”“答不准”“越接越慢”狠狠教育。症结几乎都落在检索增强与知识沉淀的工程细节上——不是大而全的架构不行，而是需要一套能快速落地、可小步试错的轻方案。作为工程实践者，我更偏向把复杂度压进流程与约定里，让系统自然生长。 是什么：面向自动化场景的轻量检索增强 本文…
Dr.n8n 2025年10月13日
多代理协作：Planner/Executor 在 n8n 中的编排套路 Agent
多代理协作：Planner/Executor 在 n8n 中的编排套路
不少团队把 LLM 能力塞进自动化流程后才发现：模型会，但流程不稳——长链任务一旦跨系统、跨时序，很容易在状态丢失、异常回滚与人机协同上“掉链子”。要想既聪明又可靠，关键在于把智能与流程解耦：由可观测的编排系统兜底，让各类智能体按约定接口协作，既能分工，又能合一。 是什么 本文讨论的是一种面向工程落地的多智能体协作方式…
Dr.n8n 2025年10月13日
函数调用 vs 明确指令：何时让 Agent 自主，何时强约束 Agent
函数调用 vs 明确指令：何时让 Agent 自主，何时强约束
许多团队在把 LLM 接入 n8n 时，都会在「多变现实 vs. 稳定交付」之间拉扯：要不要让 Agent 自行探索？又如何把风险、成本与合规压住？工程上，一味放开或一味收紧都会碰壁，关键在于明确边界、可观测与可回滚。 是什么：两种控制范式与中间地带 自治模式（Goal-seeking）：给定目标与工具权限，Agent…
Dr.n8n 2025年10月13日
复杂提示工程到可维护提示：分层 Prompt 与模板化 Agent
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年10月13日
n8n领域知识注入：从文件、Notion 到数据库的知识同步流水线 Agent
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年10月13日
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