n8n 工作流模板

一个回答 Slack 斜杠命令的 n8n 工作流：跑在 Google Gemini 模型上的智能体写出回复，记住和这个人最近的对话，并把它发到频道里。

一个 n8n 工作流：回答发到 WhatsApp 商务号码的消息。Gemini 模型把语音、照片或视频变成文字，带短期记忆和维基百科工具的 AI 智能体写出回复。

一个把粘贴的文章或文字稿变成带编号的 X 串文和一篇 LinkedIn 帖子的 n8n 工作流。AI 智能体只能使用你文字里的事实，文字太少时它会请人来处理。

一个 n8n 工作流，带一个聊天页面，根据一个存着问答的 Notion 数据库来回答问题。AI 智能体按关键词或标签搜索数据库，读匹配的页面，并附上页面链接回复。

一个 n8n 工作流，用你自己的口吻回复 Instagram 私信。ManyChat 把每条消息发到一个 webhook，OpenAI 智能体带着这次聊天的简短记忆写回复，回复再以 JSON 发回去。

一个 n8n 工作流，用你自己搭建的 Cradl AI 智能体读取 Gmail 里的发票 PDF。人可以核对它没把握的值，每个发票行都会成为 Google Sheets 里的一行。

一个 n8n 工作流，通过 ScrapingBee 给 Google 表格里列出的商品页面截图，让 Gemini 智能体读出标题、价格、品牌和促销，再存成各行。

一个把你在 n8n 聊天窗口里输入的支出记下来的 n8n 工作流。智能体调用一个保存步骤，模型从你的消息里读出金额、说明和日期，再往 Google 表格里加一行。

一个根据公司文档回答问题的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹，用 Gemini 把新文件存进 Pinecone，n8n 聊天窗口里的智能体再根据最接近的片段作答。

一个 n8n 工作流，带一个聊天框和一个 AI 智能体，回答关于一张 Google 表格里客户表的问题。它通过三个小工具，只读取需要的列和行。

一个 n8n 工作流：带聊天窗口和 AI 智能体，智能体通过一个工具读取一份 Google 文档，只根据它回答问题，并保留一小段对话记忆。文档里没有答案时，它会直说。

一个带聊天智能体的 n8n 工作流，它会读两份 Google 文档，一份是记忆，一份是笔记。它在聊天窗口和 Telegram 里作答，你聊天时它还会存下新的记忆和笔记。

一个 n8n 工作流，用 DeepSeek 智能体回答 Telegram 消息。每收到一条消息，它先读 Google 文档里的长期记忆，需要时存下新的，再在同一个聊天里回复。

一个在 Telegram 里用 OpenAI 的 gpt-5.6-terra 上的 AI 智能体聊天的 n8n 工作流。有人要画画时，智能体会调用同一个工作流的第二条路径，由它画出图片并发到聊天里。

一个用 OpenAI 的 gpt-5.6-terra 上的 AI 智能体回答 Telegram 消息的 n8n 工作流。文字直接交给智能体，语音则先转成文字。

一个把 Telegram 机器人变成聊天助手的 n8n 工作流。每条消息经由一个被要求有帮助地、带表情符号地回答的 AI 智能体交给 OpenAI 模型，答案回到同一个聊天。

一个把 Telegram 机器人变成个人助手的 n8n 工作流。你发文字或语音，OpenAI 智能体来回答，它能读你的未读 Gmail 邮件、Google Calendar 日程，以及 Baserow 里的任务和联系人。

一个用 AI 智能体回答 Telegram 消息的 n8n 工作流。智能体按名字称呼每个人，记住聊天里最近的十条消息，并把回复发回给发送者。

一个为一位潜在客户起草一封开发信的 n8n 工作流。你填一个简短的表单，AI 智能体读取客户自己的网站，写出一封引用其中真实细节的简短邮件。

一个 n8n 工作流，让 AI Agent 为 Outlook 邮件设置类别和重要性，规则来自 Airtable，联系人来自 Monday.com。

一个 n8n 工作流，根据你放在 Qdrant 里的文档为每封新邮件起草回复，并通过 Gmail 把草稿发给审批人。通过的回复发给发件人，有反馈就交给审阅智能体改写。

一个 n8n 工作流，用 AI 智能体在 Gmail 里写回信草稿。它每分钟找出带着你的触发标签的对话，为最后一封邮件写一份回信草稿，再把标签去掉。

一个 n8n 工作流，用一个 AI 智能体给每封新的 Gmail 邮件打标签。智能体读邮件和你的标签，加上最合适的那个，都不合适时就新建一个标签。

一个用带主题的网址调用的 n8n 工作流。一个 AI 智能体让 Perplexity 研究这个主题，工作流回复一个完成的 HTML 文章页面。

一个由另一个工作流或 AI 智能体带着图片地址调用的 n8n 工作流。它用 Voyage AI 嵌入图片，返回 Qdrant 里最近邻大多数共有的类别。

一个 n8n 工作流，监视文件夹里的银行流水 CSV。AI Agent 把每份流水和本地 Excel 工作簿里的租户与房产核对，再把提醒写到同一个工作簿的一张工作表里。

一个 n8n 工作流，把一个问题发给 Perplexity 的 Agent API，网页搜索限定在你列出的域名和最近一个月内，并返回答案文字和来源地址。

一个回答 YouTube 相关问题的 n8n 聊天智能体。它能找频道、列视频、读简介和评论、取文字稿、评判缩略图，并把每次聊天的历史记录保存在 Postgres。

一个根据照片填写调查表的 n8n 工作流。视觉模型描述每张照片，AI 智能体上网搜索给物体命名，答案再写回 Airtable 的那一行。

一个 n8n 工作流，回答关于 GitHub REST API 的问题。它下载 GitHub 的 OpenAPI 描述，以 OpenAI 嵌入向量的形式存进 Pinecone，并让 AI Agent 在聊天窗口里搜索它。

一个 n8n 工作流，在聊天窗口里推荐电影。它用 OpenAI 嵌入向量把你的电影 CSV 载入 Qdrant，再由一个 AI Agent 要来三部接近你喜欢的、远离你不喜欢的电影。

一个 n8n 工作流，下载德州税法，把各条法条用 Mistral 做嵌入存进 Qdrant，再加一个聊天窗口。OpenAI Agent 从最接近的法条里作答，也能按名称取出某一条或某一章。

一个 n8n 工作流，从 Supabase 表里读公司名称和网址。AI Agent 打开每个网站，顺着链接往下找，返回社交媒体主页，再存进第二张表。

一个每天傍晚运行的 n8n 工作流。OpenAI 智能体写出一份顶级 n8n 创作者的报告，存进 Google Drive 并发邮件，Gemini 列出的热门工作流清单则通过邮件和 Telegram 发出。

一个用聊天框对话的 n8n 工作流。给它一位 n8n 创作者的用户名，OpenAI 智能体会读取这位创作者公开的每周和每月数据，并写出一份 Markdown 报告。

一块 n8n 画布，四种接入 DeepSeek 的方式：Ollama 上的本地 R1 模型回答聊天，两个直接调用 API 的请求（开思考和关思考），还有一个带记忆的智能体。

一个模型只是一行文字设置的 n8n 聊天智能体。它把每条消息通过 OpenRouter 发给你指定的模型，模型可以来自它列表上的任何一家，并为每次聊天保留最近几条消息。

一个 n8n 工作流：读未读的 Gmail，用 OpenAI 认出会议请求，让智能体查你的 Google Calendar，再给发件人回一封提出时间的邮件。

一个分两步的 n8n 工作流。一步把每个工作流用了哪些凭据存下来，另一步是个聊天，由智能体用 SQL 作答。它只读类型、ID 和名称，从不读密钥。

一个带聊天窗口的 n8n 工作流。Gemini 智能体把你的请求变成一次 Proxmox API 调用，工作流用你的令牌运行它，第二个智能体再解释结果。

一个 n8n 工作流，只根据一份 Google Drive 文档回答聊天里的问题，别的一概不答。每条消息都会重新读一遍文件，把文字交给带七条规则的 AI Agent，并记住这次聊天。

一个 n8n 工作流，演示 AI Agent 在聊天里使用两个自定义工具。一个工具返回日期和时间，另一个在同一文件的子工作流里查询虚构国家的首都。

一个手动启动的 n8n 工作流：它从 GitHub 仓库读一份 Markdown 提示词，把里面的双花括号占位符换成你设好的值。随后 Ollama 上的一个 AI 智能体运行填好的提示词。

一个每天早上 9:00 运行的 n8n 工作流。一个由 Gemini 驱动的 AI Agent 从 Google Calendar 读出今天的日程，写出一份点出每位参会者的简短总结，再发到一个 Slack 频道。

一个有两个小型 LangChain 演示的 n8n 工作流，都写在 Code 节点里：一条手写的链回答“Tell me a joke”，一个带手写 Wikipedia 工具的智能体回答爱因斯坦是哪一年出生的。

一个放在网站聊天组件后面的 n8n 工作流。一个用 OpenAI gpt-4o 的 AI 智能体查看你 Outlook 日历里的空闲时间，预约 30 分钟的 Teams 会议，访客还没准备好时就把咨询用邮件发给你。

一个带聊天窗口的 n8n 工作流，里面是一个会记住对话的 AI Agent。每条消息连同之前的消息一起阅读，助手通过一个 OpenAI 模型作答，还能使用 Calculator 工具。

一个葡萄牙语的 n8n 聊天，用来比较企业健康保险方案。AI 助手把每位访客记在 Postgres 里，从 MySQL 表里找出最便宜的三个方案，还能调用两个网络 API。这是一个起步模板，数据要你自己填。

一个 n8n 工作流，通过 webhook 收下 PDF 格式的 RFP，把里面的问题挑出来，再让 AI 助手根据你的公司文字回答，写进一份新的 Google Doc。完成后 Gmail 和 Slack 会通知团队。

一个带聊天窗口的 n8n 工作流。AI 助手能答的就直接答，答不上来时先问访客要邮箱地址，再把问题发到 Slack 频道，让真人来回复。