Telegram 助手：Pinecone 联系人加独立的工具工作流

Telegram 助手：Pinecone 联系人加独立的工具工作流

一个通过其他工作流办事的 n8n Telegram 机器人。用平常的话给它发消息。一个跑在 gpt-4o 上的智能体从六个处理邮件、日历和项目表格的工具工作流里挑一个，你提到某个人时，它在 Pinecone 里查这个联系人的邮箱，再在聊天里作答。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，十四个节点。里面没有任何凭据。
• README.md：这份说明，压缩包里的是英文版。

六个工具工作流不在文件里。先导入或搭好它们（见下文）。

和原来的副本相比的改动

• 六个工具节点原本指向作者自己 n8n 里的工作流。现在在你选定之前，它们不指向任何工作流。
• Pinecone Vector Store 原本写着作者的索引名，它的便签列了两个联系人，其中一个带着私人邮箱。现在索引是 YOUR_PINECONE_INDEX，便签里是一个示例联系人。

开始之前

• 一个 Telegram 能通过 HTTPS 访问到的 n8n 实例，n8n Cloud 或自己的服务器都行。
• 一个从 BotFather 拿到的 Telegram 机器人令牌。
• 一个 OpenAI API 密钥。
• 一个 Pinecone 账号、它的 API 密钥，以及一个 1,536 维的索引，这是 text-embedding-3-small 的维度。你的联系人放在一个名为 Contacts 的命名空间里。
• 六个工具工作流，保存在同一个 n8n 里。

六个工具工作流

每个工具节点运行你的一个工作流，把智能体的话放在 query 里交给它。每个工作流都必须以一个输出带 response 字段的节点结尾：这个字段就是返回给智能体的内容。Mindket 上的这些商品接收 query、返回 response，每个节点对应一个：

| 节点 | 工具名 | 要它做什么 | 合适的商品 |
|---|---|---|---|
| ⚙️Get Emails | get_emails | 某一天的邮件 | 按日期总结未读 Gmail |
| ⚙️Send Email | send_email | 一封要发的邮件 | 用一句话写好并发出 Gmail 邮件 |
| ⚙️Get Calendar | get_calendar | 某一天的日程 | Google Calendar 日程摘要工具 |
| ⚙️Set Calendar Event | set_event | 一个新日程 | 纯文本 Google Calendar 日程工具 |
| ⚙️Update Database | update_database | 一个项目的备注和状态 | 把项目进展记到 Google Sheets |
| ⚙️Summarize Database | Summarize_Database | 所有项目的摘要 | Google Sheets 项目摘要工具 |

其中五个拿到的 query 是文字。⚙️Send Email 带一个结构定义，所以它的 query 是一个对象：

{
  "sendTo": "sam@example.com",
  "subject": "Review moved",
  "message": "Hi Sam, the review moves to Thursday at 10.",
  "ccList": [],
  "bccList": [],
  "emailType": "Text",
  "senderName": "Alex"
}

sendTo、subject 和 message 必填，其余可选。把 query 当作 JSON 来读的发信工作流，两种形状都能应付。

设置

1. 导入六个工具工作流，给它们加上各自的凭据，逐个保存。
2. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中 workflow.json。
3. 在每个工具节点里，从 ⚙️Get Emails 到 ⚙️Summarize Database，从列表中选上对应的工作流。
4. 用机器人令牌添加一个 Telegram 凭据，在 Telegram Trigger 和 Telegram 里选中它。
5. 添加一个 OpenAI 凭据，在 OpenAI Chat Model、OpenAI Chat Model1 和 Embeddings OpenAI 里选中它。
6. 添加一个 Pinecone 凭据，在 Pinecone Vector Store 里选中它，再把 YOUR_PINECONE_INDEX 换成你索引的名字。
7. 把联系人载入 Contacts 命名空间，每个人一条记录，带姓名和邮箱，用 text-embedding-3-small 向量化。
8. 在 Telegram Trigger 的 Additional Fields 里，加上 Restrict to User IDs，填你自己的 Telegram 用户 ID。
9. 保存，点 Publish，给机器人发消息。

想知道自己的用户 ID，就在测试工作流时给机器人发一条消息，在触发器的输出里读 message.from.id。

一条消息怎么得到回复

1. Telegram Trigger 把消息交给 AI Personal Assistant。智能体读 message.text，系统消息里写着今天的日期。
2. 请求里提到某个人时，智能体就去问 Vector Store Tool，在模型眼里它叫 Contacts_Data。它在 Pinecone 里搜索，再让 OpenAI Chat Model1 根据匹配结果作答。
3. 智能体调用它需要的工具工作流，读每一个 response。
4. Telegram 把智能体的回答发给发送者的用户 ID。

改变结果

• 智能体知道什么、能做什么：AI Personal Assistant 的系统消息。
• 每个工具什么时候用：每个工具节点里的描述，模型会读它。
• 记忆：没有，所以每条消息都是独立的。给 AI Personal Assistant 加一个 Simple Memory 节点，用 {{ $('Telegram Trigger').item.json.message.chat.id }} 作为键，它就能接上一段对话。
• 模型：OpenAI Chat Model 和 OpenAI Chat Model1 里的 gpt-4o。

注意事项

• 在你限制之前，触发器会回应每一个找到这个机器人的聊天，智能体还能以你的名义发邮件。
• 智能体一决定发邮件，邮件就发出去了，事先不会问你。
• 智能体只读文字。照片、文件或语音消息到它那里一个字都没有。
• 这个文件里没有任何节点往 Pinecone 写数据。用别的模型向量化的记录搜不到。
• OpenAI 收智能体、联系人搜索所用模型和每次向量化的钱。Pinecone 按它的套餐收费，每个工具工作流还有自己的调用。
• OpenAI 的弃用页面（2026 年 11 月 2 日查阅）列出 GPT-4o（gpt-4o-2024-08-06 和 gpt-4o-2024-11-20）将于 2027 年 1 月 14 日从 API 下线，替代模型是 gpt-6-luna。在那之前把两个聊天模型都换掉。
• 你的消息会发给 OpenAI，你的联系人存在你的 Pinecone 索引里。