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前言：

N8n 是一个强大的工作流自动化工具，它允许您连接不同的应用程序、服务和系统，以创建自动化工作流程，并且采用了开源MIT协议，可以放心使用，他的官方网站也提供了很多的工作流，大家有兴趣的可以去学习学习。

环境准备：

开启一个AWS EC2机器，放置在公有子网中，本地通过SSH连接到机器上，机器具体配置如下：

c5.2xlarge操作系统选择al2023选择创建一个密钥，安全组对22端口放开

用到的大模型：

本文使用AWS Bedrock 提供的Claude3 模型，由于claude3.5和3.7在本测试账户有RPM限制，所以在本环境使用claude3模型，实际上本文演示的环境很简单，不需要大模型为我们做很复杂的事情，只需要帮我们总结文档，因此claude3已经足够。需要保证您的AWS账户需要有对bedrock的Claude3 模型访问的权限，并创建一个该用户的AKSK。

工作流概览：

整个n8n workflow 如下：

在您的EC2实例开启好之后，需要在您的本地终端执行命令 连接到EC2。

chmod 400 /path/to/your-key.pemssh -i /path/to/your-key.pem  ec2-user@your-ec2-public-ip

ssh登录到ec2机器上执行：

sudo dnf update -y
sudo dnf install docker -y
sudo systemctl enable docker

将 ec2-user 用户添加到 docker 用户组
• 允许该用户无需 sudo 权限即可运行 Docker 命令
• 注意：此更改需要用户重新登录才能生效

sudo usermod -aG docker ec2-user

创建一个名为 n8n_data 的 Docker 卷
• 这个卷将用于持久化存储 n8n 的数据和配置

docker volume create n8n_data

运行 n8n 容器：
• -d: 在后台运行容器
• --name n8n: 将容器命名为 “n8n”
• -p 5678:5678: 将容器内的 5678 端口映射到主机的 5678 端口
• -v n8n_data:/home/node/.n8n: 将之前创建的卷挂载到容器内的 n8n 数据目录
• --restart unless-stopped: 设置容器自动重启策略，除非手动停止
• docker.n8n.io/n8nio/n8n: 使用官方 n8n Docker 镜像

docker run -d --name n8n   -p 5678:5678   -v n8n_data:/home/node/.n8n   --restart unless-stopped   docker.n8n.io/n8nio/n8n

在本地机器上进行测试的话，需要设置 SSH 端口转发，需要在本地终端中执行以下命令：

ssh -i /path/to/your-key.pem -L 5678:localhost:5678 ec2-user@your-ec2-public-ip

打开本地浏览器http://localhost:5678 就可以进入到n8n官方界面，进行注册后就可以创建自己的的workflow啦

搜索Schedule Trigger，进行以下设置，如图所示是在每天早上9点进行触发

添加RSS节点：这里的RSS Link我们选择为：https://rsshub.app/aibase/news

添加limit节点，选择前10的新闻进行推送

添加HTML到Markdown转换的节点，具体配置如下：

添加agent节点：

本文的agent节点chat model使用的是bedrock的claude3模型，具体设置如下：

选择权限设置，选择Bedrock model ,选择你需要配置的区域和AKSK进行权限设置

设置完成后在agent的模型处选择此认证，并选择你需要使用的模型：

模型配置完成后就可以进行agent参数的配置，这里的prompt是将前面的RSS站点读取到的数据给到大模型，模型再去总结：

完成后点击test step就可以进行测试 使用大模型进行新闻关键内容的提取：

为了实现将这些新闻同步到我们的notion里，我们需要

配置notion账号集成：

访问 https://www.notion.so/profile/integrations，
创建集成，选择内部集成，为集成命名。

创建成功后，复制key到n8n内，点击n8n首页credential，创建notion api的credential

输入刚粘贴的key,

创建成功后，可以看到连接成功

然后登录到notion账户里，创建一个数据表单

标题为AI NEWS，添加4列，参数分别为：标题、摘要、URL和时间

创建后点击右上角三个点符号，选择集成，就可以看到刚创建的集成为活跃状态，如果这里一直刷新不出来，可以换一个终端，比如网站换手机app去刷新一下：

然后我们选择添加新的notion节点到agent节点之后，选择create a database，并选择刚创建的credential，此时在下面的database里就可以看到我们notion里创建的database名字，选中后进行下一步的字段映射

字段映射配置

至此，我们的工作流就配置好了，可以点击右上角红色按钮测试，可以看到可以正常执行

同时也可以在notion里看到拉取到的数据

个人感想：

现在构建AI工作流的工具越来越多，从dify到coze, n8n，langflow还有ComfyUI等，需要注意的是个人开发者使用和企业商用的差距，企业商用需要考虑权限隔离，并发下的应用承载等更多的因素，因此在工具选择和部署上也需要考虑清楚。但需要注意的是，无论哪种工具，构建工作流必不可少的就是选择合适的模型，领先模型比如deepseek,claude3.7/3.5 他们可能适合普适性场景，但是真的到领域应用的话，直接使用这些FM未必是更好的选择。