带天气和 Wikipedia 工具的本地 Ollama 聊天智能体

带天气和 Wikipedia 工具的本地 Ollama 聊天智能体

一个带小型聊天智能体的 n8n 工作流，智能体跑在 Ollama 提供的模型上。问天气时，它先算出一个地点的坐标，再问 Open-Meteo。问一般问题时，它搜索 Wikipedia。它记得最近 20 轮对话。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，十个节点，其中四个是便签。里面没有任何凭据。
• README.md：这份设置说明，压缩包里的是英文版。

我们相对原来的副本改了什么

• Ollama Chat Model 原来关联着作者 n8n 里的一个凭据。这个关联已删掉，请选你自己的。
• 原来的副本没有 settings 块。Mindket 的版本把执行顺序设成 v1。
• 别的都没改。文件里没有 Code 节点，表达式也不用修。

开始之前

• 一个能访问你的 Ollama 的 n8n 实例。Ollama 的默认地址是 http://localhost:11434，n8n 的凭据也建议用它，所以 n8n 和 Ollama 在同一台机器上时原样可用。
• 其他情况下，Docker 里的 n8n 需要一个不是 localhost 的地址。除非你把电脑上的 Ollama 暴露出去，否则 n8n Cloud 访问不到它。
• 装好 Ollama 并装上模型：ollama pull llama3.2。
• 两个工具需要联网。两者都不需要密钥。

设置

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中 workflow.json。
2. 添加一个 Ollama 凭据，填上你的 Ollama 的地址，在 Ollama Chat Model 里选中它。
3. 保存，在画布上点 Chat，比如问一座城市的气温，以及它以什么闻名。

一次运行的过程

1. 你在聊天里发消息时，On new manual Chat Message 开始一次运行。它只在编辑器里起作用。
2. AI Agent 从 input 读你的消息。它的系统消息要它找出一个地点的纬度和经度，用天气工具查天气，用 Wikipedia 工具查一般信息。
3. Ollama Chat Model 运行 llama3.2:latest。Window Buffer Memory 给它最近 20 轮对话。
4. Weather HTTP Request 调用 https://api.open-meteo.com/v1/forecast。模型填 latitude 和 longitude，节点加上 forecast_days=1 和 hourly=temperature_2m。
5. Wikipedia 用模型给它的字符串搜索 Wikipedia。
6. 智能体在聊天里写出回答。

改变风格

• 模型：Ollama Chat Model 里的 llama3.2:latest。选一个支持工具调用的。
• 记忆：Window Buffer Memory 里的 contextWindowLength。
• 天气数据：Weather HTTP Request 里固定的查询值。可以在那里加更多 hourly 变量，或者一个 timezone。
• 智能体怎么说：AI Agent 里的系统消息。

注意事项

• 没有地理编码工具。模型凭它知道的给出坐标，所以对小地方请先核对。
• 天气工具只要一个预报日、只要每小时的气温。它的描述写的是“当前气温”，但回复是一串小时。除非设了 timezone，否则 Open-Meteo 的时间是 GMT，所以智能体得自己挑对小时。
• Open-Meteo 的条款（2026 年 11 月 12 日查阅）把免费服务限定为非商业使用，每天不到 10,000 次调用，数据按 CC BY 4.0 提供。
• 小的本地模型可能无视一个工具，或者用错的值调用它。遇到这样的情况，换个更大的模型试试。
• 记忆只用一个键 chat_history，所以每个聊天共用同一份历史。
• 你的消息发给你自己的 Ollama。地点坐标发给 Open-Meteo，搜索词发给 Wikipedia。