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 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：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 n8n 工作流，让 Telegram 机器人为每个人保留记忆。它为每个新用户开一个 OpenAI 对话，把对话 id 存进 Supabase 表，之后每条消息都接着那段对话继续。

一个 n8n 工作流，用 OpenAI 上的 AI 模型回答 Telegram 消息。它记得每个聊天最近的十次交流，所以追问也能接上，并把每条回复发回同一个聊天。

一个有两个入口的 n8n 工作流：一个接收 PDF 或 CSV 的网页表单，和一个回答相关问题的 Telegram 机器人。文件被切成块，用 Hugging Face 做嵌入，保存在 n8n 自己的内存里。

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。

一个带 webhook、接收语音提问的 n8n 工作流。OpenAI 把你的录音转成文字，Gemini 带着之前的对话回答，ElevenLabs 把回答读出来，作为音频文件返回。

一个带聊天智能体的 n8n 工作流，智能体跑在本地的 Ollama 模型上。它算出一个地点的经纬度，从 Open-Meteo 读一天的气温，并用 Wikipedia 回答一般问题。记忆保存最近 20 轮对话。

一个带聊天的 n8n 工作流。OpenAI 模型回答你的问题，需要最新事实时就通过 SerpApi 跑一次 Google 搜索，并把最近五条消息作为记忆。

一个通过 webhook 回答文字或语音 SEO 问题的 n8n 工作流。一个带记忆的 Gemini 智能体通过你基于 DataForSEO 的子工作流，查关键词、排名和 Google 搜索结果。它用 Firecrawl 读网页，再用 Markdown 回答。