AI 研究技能与智能体

一个 n8n 工作流：检查 RSS 订阅源，让模型挑出符合你主题的文章，把每篇的简短摘要发到 Slack，并把每篇文章记在一张 Google 表格里。

Sage-A1.5

InternScience · 工具包

作为智能体处理长篇科学任务，能委派给子智能体、检查自己的进展并修订计划。这是面向研究和工程工作流的 35B 混合专家模型。

一个 n8n 工作流，每个工作日早上读取 Hugging Face 的每日论文列表，请 OpenAI 概括每篇摘要。每篇新论文在 Notion 里存成一行，已经在表里的论文会被跳过。

一个 n8n 工作流，按关键词搜索 Reddit，留下有点赞的近期帖子，让 OpenAI 检查每个是不是讲这个话题，并写一句话摘要。

一个把网址清单变成 Markdown 的 n8n 工作流。Firecrawl 返回每个页面的标题、描述和链接，工作流分批处理清单，节奏符合速率限制。

一个回答 PDF 问题并标出每个答案出处的 n8n 工作流。每条回复的结尾，都有 OpenAI 模型所用的每一段 Pinecone 内容的文件名和行号范围。

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。

一个带上传表单的 n8n 工作流。AI 模型读取一张工具标志图，列出每个工具以及它的属性和相似工具，并存进两张互相链接的 Airtable 表。

一个 n8n 工作流，在同一个 Telegram 机器人上做两件事。你发来的 PDF 会被切块存进 Pinecone，你发来的问题则由 Groq 上的模型根据这些块来回答。

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 n8n 工作流，从 Google Sheets 读取问卷答案，把每个答案作为向量存进 Qdrant。它用 K-means 给相似的答案分组，让 OpenAI 模型总结每一组，再把洞察写进一张新工作表。

一个 n8n 工作流，取下一个文章索引页，选出最新的三篇文章，让 OpenAI 模型逐篇摘要。每篇文章你会得到一个标题、一份摘要和一个地址。

一个 n8n 工作流，每周读一次没有订阅源的新闻页面。它保留最近 7 天的帖子，让 OpenAI 给每条做摘要，并在 NocoDB 里为每条存一行。

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 n8n 工作流，把聊天里的问题变成一份研究报告。模型提出搜索查询，SerpAPI 运行它们，Jina 读取结果页面，第三步写出 Markdown 报告。

一个 n8n 工作流，根据你自己的 OpenAI 向量库回答聊天里的问题，并把每个来源文件的名字写进回答里，紧跟在它所支持的那一段后面。

一个 n8n 工作流，通过 webhook 接收研究问题，让 Google Gemini 模型写出搜索词，用 Brave 搜索网页，再由第二次 Gemini 调用给结果排序，最后回复十个链接。

一个分轮研究问题的 n8n 工作流。表单接收问题，模型提出澄清问题，循环搜索网页并读取页面，推理模型写出一份长报告，保存到 Notion 页面。

一个把 Hacker News 每月招聘帖变成职位清单的 n8n 工作流。它加载每条招聘信息，OpenAI 模型提取公司、职位、地点、薪资和链接，每条信息变成 Airtable 的一行。

一个每天早上到 grants.gov 查看新 AI 资助的 n8n 工作流。OpenAI 模型为每个资助写摘要，并对照你的公司信息检查资格，结果存进 Airtable，稍后再把符合条件的资助做成摘要发邮件。