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n8n 构建一个 ReAct AI Agent 示例

n8n 构建一个 ReAct AI Agent 示例

  • 0. 引言
  • 1. 详细步骤
    • 创建一个 "When Executed by Another Workflow"
    • 创建一个 "Edit Fields (Set)"
    • 再创建一个 "Edit Fields (Set)"
    • 创建一个 HTTP Request
    • 创建一个 If 节点
    • 在 true 分支创建一个 "Edit Fields (Set)"
    • 在 true 分支创建一个 "Edit Fields (Set)"
    • 在 true 分支再创建一个 "Edit Fields (Set)"
    • 创建一个 If 节点
    • 在 true 分支创建一个 "Edit Fields (Set)"
    • 在创建一个 Markdown 节点
    • 在创建一个 "Edit Fields (Set)"
    • 创建一个 Chat Trigger node
    • 创建一个 AI Agent 节点
    • 在 AI Agent 节点添加一个 OpenAI Chat Model node
    • 在 AI Agent 节点添加一个 Call n8n Workflow Tool node
  • 2. 测试

在这里插入图片描述

0. 引言

接下来使用 n8n 构建一个 ReAct AI Agent,通过 AI Agent 调用 Sub-Workflow,代用 HTTP Request 抓取网页内容,通过后处理对网页内容进行清洗。

1. 详细步骤

这个 Workflow 有 2 大部分,第一个部分是一个 Sub-Workflow,第二个部分是 Call 这个 sub-Workflow 的 AI Agent。

我们先创建 Sub-Workflow,然后创建 Call 这个 sub-Workflow 的 AI Agent。

创建一个 “When Executed by Another Workflow”

这个节点是 Sub-Workflow 的入口,

  • Input data mode:Accept all data
    在这里插入图片描述

输入数据模式设置为选择如何定义子工作流的输入数据:

  • 使用下方字段定义:选择此模式以定义调用工作流需要提供的个体输入名称和数据类型。调用工作流中的执行子工作流节点或调用n8n工作流工具节点会自动拉取此处定义的字段。
  • 使用JSON示例定义:选择此模式以提供一个示例JSON对象,展示预期的输入项及其类型。
  • 接受所有数据:选择此模式以无条件接受所有数据。子工作流将不会定义任何必需的输入项。此子工作流必须处理任何输入不一致或缺失值。

创建一个 “Edit Fields (Set)”

这个节点将输入的 query 整理成一个 json 对象。

query 的输入表达式,

{{ $json.query.substring($json.query.indexOf('?') + 1).split('&').reduce((result, item) => (result[item.split('=')[0]] = decodeURIComponent(item.split('=')[1]), result), {}) }}

在这里插入图片描述

再创建一个 “Edit Fields (Set)”

设置一个最大长度,

que

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