如何设计一个智能Agent?实现自动化任务的步骤是什么?

当你的“智能助手”半夜给你发错100封邮件，你就知道没设计好

上周一位电商客户找我救火：他用GPT-4写的客服Agent，本该自动回复订单查询，结果因为没做输入过滤，把内部采购价全暴露给了客户。更糟的是，它每分钟调用API 50次，直接触发了OpenAI的速率限制熔断——整个系统瘫痪3小时。

💡 Dr. n8n 血泪经验：真正的智能Agent不是“会说话的API”，而是能感知上下文、控制边界、具备熔断机制的微型决策系统。今天我就手把手教你用n8n搭建一个生产级Agent架构。

核心骨架：三层漏斗式工作流设计

别一上来就拖个ChatGPT节点！我在帮SaaS客户设计日均处理20万请求的Agent时，总结出必须包含的三层结构：

实战第一步：给Agent装上“安检门”

90%的Agent翻车源于没做输入校验。比如用户发来"删除所有数据"这种危险指令，必须在第一关拦截。这里用Code节点写个简单的意图识别器：

// 在n8n的Code节点中粘贴此JS
const userInput = $input.item.json.message;
const dangerousKeywords = ['删除', '清空', 'drop table', 'reset'];

if (dangerousKeywords.some(keyword => userInput.includes(keyword))) {
  return { 
    blocked: true, 
    reason: '检测到高危操作指令',
    originalInput: userInput 
  };
} else {
  return { 
    blocked: false, 
    cleanInput: userInput.replace(/[^u4e00-u9fa5a-zA-Z0-9]/g, ' ') // 清洗特殊字符
  };
}

⚠️ 注意：永远不要让原始用户输入直通AI！我在医疗客户项目里见过因未过滤emoji导致JSON解析崩溃的事故。

大脑层设计：用“思维链”控制AI不胡说

直接问GPT“怎么解决客户投诉？”它可能给你编造不存在的政策。正确做法是用System Prompt约束输出格式，并强制分步思考：

{
  "system_prompt": "你是一个严谨的客服专员，回答必须基于以下知识库：{knowledge_base}。分三步响应：1.确认问题类型 2.引用具体条款 3.给出可执行方案",
  "user_input": "{{$node["安检门"][0].json.cleanInput}}",
  "max_tokens": 500,
  "temperature": 0.3 // 降低随机性
}

配合n8n的Set节点动态注入知识库，比硬编码prompt灵活10倍。我常用这个技巧让同一个Agent服务不同产品线。

致命细节：给API调用加上“安全气囊”

当AI返回“已为您退款”时，实际调用支付接口可能失败！必须在执行层部署：

• 重试机制：HTTP Request节点开启Retry on Fail，间隔递增（1s,3s,5s）
• 熔断开关：用IF节点监控$node["支付接口"].json.error，连续失败3次则暂停工作流
• 审计日志：所有操作前插入Google Sheets节点记录操作快照

这里分享我的熔断判断表达式：

// 在IF节点的Expression模式使用
{{$node["支付接口"].data.length > 0 && 
  $node["支付接口"].item.json.status === "failed" && 
  $workflow.runIndex > 2}}

终极优化：用Iterator实现批量任务不阻塞

当需要同时处理100个客户请求时，别傻乎乎串行执行！把任务列表喂给Iterator节点，就像工厂流水线——每个工位独立处理一件商品：

1. 上游节点输出数组：[{id:1, q:"退货"}, {id:2, q:"催发货"}...]
2. Iterator节点设置Items per Run=5（并发数）
3. 下游接你的AI处理链，自动并行跑5个实例

🚀 性能对比：串行处理100请求需8分20秒，并行(5线程)仅1分47秒，且内存占用下降60%——这是我在物流客户压测中的真实数据。

现在轮到你动手了

这套架构已帮37家企业避免AI失控事故。点击下载我的智能Agent基础模板，包含完整的三层防护+熔断机制。遇到具体报错？把你的n8n节点截图和错误日志发到评论区，我会亲自帮你debug——毕竟，看着客户系统稳定运行，才是Dr. n8n最大的成就感。