在大模型技术日新月异的今天，快速构建 AI Agent 并将其应用于实际场景至关重要。然而，传统开发方式往往需要编写大量代码，耗时耗力。本文将深入探讨如何利用 n8n 这一 工作流自动化平台，低代码甚至无代码地构建 AI Agent，实现效率飞跃，并对比其与 LangGraph 等传统工具的优劣，帮助你选择最适合自身需求的解决方案。
n8n 初体验：从怀疑到认可
作者最初对 n8n 这样的 工作流自动化平台 持怀疑态度，认为它只是又一款“无代码”工具，无法满足复杂 AI Agent 的构建需求。然而，在同事的推荐下，他尝试使用 n8n 为客户快速构建一个简单的 AI Agent。经过几个小时的实验，作者发现 n8n 的功能远超预期。其流畅的拖拽式编辑器和丰富的集成选项，让开发者能以惊人的速度构建出一个可用的 AI Agent，免去了大量的调试步骤。这个经历改变了作者的看法，使其开始认可 n8n 在某些场景下的价值。
n8n 快速构建 AI Agent：连接而非编写
n8n 的核心理念在于“连接”而非“编写”。构建 AI Agent 时，开发者无需编写复杂的代码逻辑，只需将不同的功能模块（例如 Openrouter 节点、Webhook、逻辑门等）通过图形界面连接起来即可。例如，可以使用 n8n 快速搭建一个简单的 AI Agent，它可以接收用户查询，调用大语言模型（LLM）进行处理，并将格式化的结果返回给用户。虽然这种方式的灵活性不如 LangGraph，但对于简单的任务来说，效率优势非常明显。
举个例子，一家电商公司希望快速构建一个 AI Agent，用于自动回复用户的常见问题。利用 n8n，他们可以轻松地将 Webhook 节点连接到 OpenAI 的 GPT-3 节点，再连接到 Slack 或电子邮件节点。当用户通过 Slack 或邮件提出问题时，Webhook 节点会触发工作流，将问题传递给 GPT-3，GPT-3 会生成相应的答案，然后通过 Slack 或电子邮件节点将答案发送给用户。整个过程无需编写任何代码，只需配置几个节点即可完成。
n8n vs. LangGraph：速度与力量的权衡
n8n 和 LangGraph 代表了两种不同的 AI Agent 开发思路。LangGraph 专注于生产环境下的复杂工作流，允许开发者使用 Python 编写代码，精确控制每一个状态和流程。而 n8n 则更注重速度和易用性，通过配置和连接不同的模块来完成任务。
具体来说，n8n 在以下场景中具有优势：
- 时间紧迫，任务明确： 需要快速构建原型或满足简单的客户需求时，n8n 能够大幅缩短开发时间。
- 无需编写代码： 对于不熟悉编程的开发者来说，n8n 提供了一种低门槛的 AI Agent 构建方式。
- 轻量级应用： 例如文档摘要、FAQ 回复、决策路由等，这些任务不需要复杂的模型编排，使用 n8n 可以快速实现。
而 LangGraph 则更适合以下场景：
- 复杂工作流： 涉及多轮对话、共享上下文、函数调用等复杂逻辑时，LangGraph 能够提供更强大的控制能力。
- 生产环境： 需要版本控制、代码复用、长期维护的应用，LangGraph 的代码化方式更具优势。
- 高级用例： 需要精细化控制模型行为，并进行深度定制时，LangGraph 的灵活性更高。
简而言之，n8n 提供的是速度，LangGraph 提供的是力量。选择哪种工具取决于具体的应用场景和需求。
n8n 的适用场景：快速原型与简单任务
作者认为，n8n 可以被视为 AI Agent 开发的“快车道”。在需要快速搭建演示程序、解决特定问题（例如基于情感分析触发邮件）时，n8n 是一个值得考虑的选择。但是，对于需要版本控制、可重用性和长期维护的项目，LangGraph 仍然是首选。
例如，一家市场营销公司需要快速评估用户对新产品的反馈。他们可以使用 n8n 将 Twitter API 连接到情感分析 API，再连接到 Google Sheets。当用户在 Twitter 上发布包含产品名称的推文时，Twitter API 会触发工作流，将推文内容传递给情感分析 API，情感分析 API 会分析推文的情感倾向，并将结果记录到 Google Sheets 中。通过这种方式，市场营销公司可以快速了解用户对新产品的评价，并及时调整营销策略。
另一个例子是，一家客服团队需要快速构建一个 AI Agent，用于自动处理用户的工单。他们可以使用 n8n 将 Zendesk API 连接到 OpenAI 的 GPT-4 节点，再连接到 Zendesk API。当用户提交新的工单时，Zendesk API 会触发工作流，将工单内容传递给 GPT-4，GPT-4 会根据工单内容生成解决方案，并将解决方案添加到工单中。通过这种方式，客服团队可以大幅提高工单处理效率，并减少人工干预。
n8n 的局限性与未来展望
虽然 n8n 在某些场景下具有显著优势，但也存在一些局限性。例如，它不适合构建复杂的、生产级别的 AI Agent。此外，n8n 的无代码特性也意味着开发者无法像使用 LangGraph 那样进行深度定制。
然而，随着 n8n 的不断发展，其功能也在不断增强。未来，n8n 有望提供更强大的模型编排能力、更灵活的定制选项，以及更丰富的集成选项，从而满足更多复杂的 AI Agent 构建需求。
大模型时代：效率工具的重要性
在大模型时代，效率至关重要。n8n 这样的 工作流自动化平台 能够帮助开发者快速构建 AI Agent，缩短开发周期，降低开发成本，从而更好地应对市场变化。
例如，一家金融科技公司需要快速构建一个 AI Agent，用于自动分析市场趋势，并为用户提供投资建议。利用 n8n，他们可以快速地将金融数据 API 连接到机器学习模型 API，再连接到通知 API。当市场出现新的趋势时，金融数据 API 会触发工作流，将数据传递给机器学习模型，机器学习模型会分析数据并生成投资建议，然后通过通知 API 将建议发送给用户。通过这种方式，金融科技公司可以快速响应市场变化，并为用户提供及时的投资建议。
结论：n8n，AI Agent 开发的新选择
作者最终承认，n8n 确实是一款令人惊喜的工具。虽然它不能取代现有的代码开发方式，但对于简单的任务和快速原型来说，n8n 已经赢得了在工具箱中占据一席之地的机会。
总之，n8n 为 AI Agent 的开发提供了一种全新的思路，它降低了开发门槛，提高了开发效率，使得更多的人能够参与到 AI Agent 的构建中来。在 大模型 时代，n8n 这样的 工作流自动化平台 将发挥越来越重要的作用，帮助开发者更好地利用 AI Agent 解决实际问题。开发者应该根据自身的需求，权衡 n8n 和 LangGraph 等工具的优劣，选择最适合自己的解决方案。未来，随着 n8n 的不断发展，它有望成为 AI Agent 开发领域的一颗冉冉升起的新星。