n8n：AI+时代的自动化引擎这篇文章，是我使用 n8n 构建多个自动化流程后的总结与思考，结合实际场景，分享如何从“手

n8n：AI+时代的自动化引擎

作者：今日无bug
时间：2025年10月18日

在人工智能迅猛发展的今天，我们正站在一个新时代的门槛上。在以往，代码书写效率的提高往往较为有限。但随着对LLM（大语言模型）和自动化工具的深入探索，逐渐兴起了一个更高效、更具未来感的工作方式——用n8n构建AI工作流，这将大大减少我们所需编写的代码量。

这篇文章，是我使用 n8n 构建多个自动化流程后的总结与思考，结合实际场景，分享如何从“手动编码”走向“零代码编排”，真正实现“指挥AI，而非被重复工作奴役”。

一、为什么是n8n？它解决了什么问题？

1.1 传统开发的痛点

我们每天都在面对大量重复性任务：

刷Boss直聘、拉勾网，找前端/后端/AI岗位
手动投递简历，记录公司信息
图书馆抢座位、医院挂号、课程预约
爬取网页数据，清洗、分析、发送通知
…

这些任务看似简单，但消耗大量时间和精力。传统做法是写Python脚本 + 定时任务（cron），但这存在几个问题：

开发成本高（需懂编程）
维护困难（网站改版就失效）
难以可视化监控
无法快速迭代

1.2 n8n 的核心价值

n8n 是一个开源的、可拖拽的低代码/零代码工作流自动化平台，支持数百种服务集成（HTTP、Email、Telegram、数据库、LLM等），其核心优势在于：

✅ 可视化编排：通过节点连接，像搭积木一样设计流程
✅ 零代码入门：无需编程即可完成复杂自动化
✅ 高度可扩展：支持JavaScript/Python自定义节点
✅ 本地部署 & 安全可控：适合企业级应用
✅ 与LLM无缝集成：可将大模型嵌入工作流中作为“智能决策单元”

一句话总结：n8n 把“编程思维”变成了“流程思维”。

二、实战案例：用n8n实现“AI求职助手”工作流

目标是：每天自动抓取招聘平台信息 → 清洗筛选 → AI判断匹配度 → 推送结果到手机。

🎯 场景需求

监控 Boss直聘上“前端开发”相关岗位
过滤掉已投递或薪资低于15k的职位
判断该岗位是否值得投递（基于技能匹配）
将推荐岗位推送到微信/手机短信

🔧 工作流结构（共6个节点）

[Trigger] → [HTTP Request] → [Edit Fields] → [Function (JS)] → [LLM Node] → [Send Message]
   ↓             ↓                  ↓               ↓              ↓               ↓
定时触发     请求招聘信息       数据清洗        去重处理       大模型分析      发送推荐
(每天9点)    (爬取HTML/API)    (去空值/格式化)  (过滤重复)     (是否匹配?)    (Telegram/短信)

✅ 节点详解

① Trigger 节点：`Cron Scheduler`

设置每天上午9:00自动运行
替代人工打开浏览器查看

② HTTP Request 节点：获取招聘信息

使用 Boss直聘公开API 或模拟请求（注意反爬）
返回JSON格式数据，包含岗位名称、公司、薪资、要求等

⚠️ 提示：若无API，可用 Puppeteer 节点模拟浏览器操作

③ Edit Fields 节点：数据清洗

删除 salary 为空的数据
标准化字段名（如 job_name → position）
添加默认值（如 source: "Boss"）

④ Function 节点（JavaScript）：去重 & 过滤

// 过滤薪资低于15k的岗位
return items.filter(item => {
  const salary = item.json.salary;
  return salary && salary.includes('15') || salary.includes('20');
});

⑤ LLM Node：接入大模型进行智能判断

这是整个工作流的“大脑”。使用的是本地部署的 Qwen 模型（通过 Ollama 接入）。

提示词（Prompt）设计如下：

你是一个资深HR，请根据以下候选人背景评估该岗位是否值得投递：

【候选人技能】
- 精通 Vue3 + TypeScript
- 熟悉 React / Webpack / Vite
- 有AI项目经验（LangChain, RAG）
- 英语读写良好

【岗位描述】
{{ $json.description }}

请回答：YES 或 NO，并给出不超过50字的理由。

输出示例：

YES，岗位要求Vue3和TS，匹配候选人技术栈。

💡 关键点：LLM 不再是聊天工具，而是自动化决策引擎

⑥ Send Message 节点：结果推送

将推荐岗位 + 匹配理由发送至 Telegram Bot
或调用阿里云短信API发到手机

三、进阶技巧：打造你的“AI Agent”

上面的例子只是一个开始。真正的力量在于把 n8n 工作流看作一个 AI Agent（智能代理）。

🤖 什么是 AI Agent？

一个能感知环境、做出决策、执行动作的自动化系统。

而 n8n 正好提供了三大能力：

感知：通过 Trigger、HTTP、Webhook 获取外部信息
决策：通过 LLM 节点进行语义理解与推理
行动：通过 Email、Message、Database 写入执行操作

🌰 拓展应用场景

场景	工作流简述
图书馆预约助手	定时检测余座 → 登录账号 → 自动预约 → 成功则发微信通知
舆情监控系统	爬取微博/知乎关键词 → LLM情感分析 → 负面情绪自动告警
个人知识管理	RSS订阅 → 提取文章 → LLM摘要 → 存入Notion
电商比价机器人	抓取京东/淘宝价格 → 对比历史数据 → 降价则提醒购买

四、数据处理工作流：告别脏乱差的数据

很多自动化失败，不是因为逻辑错误，而是输入数据不标准。

n8n 提供强大的数据处理能力：

🔍 数据清洗常用节点

Edit Fields by Mapping：重命名、删除、设置默认值
Split In Batches：批量处理大数据集
Item Lists：聚合多个结果
IF 节点：条件分支（如：if salary > 15k then send else skip）
Merge 节点：合并多个来源数据

🧼 实际例子：统一不同平台的职位数据

假设我们同时抓取了 Boss、拉勾、猎聘三个平台的数据，字段各不相同：

平台	薪资字段	公司字段
Boss	`salary_range`	`company_name`
拉勾	`pay`	`corp`
猎聘	`sal`	`enterprise`

→ 使用 Edit Fields 节点统一为：

{
  "position": "...",
  "salary": "...",
  "company": "...",
  "source": "..."
}

这样后续的 LLM 分析和存储才能一致。

五、未来的工作重心改变

🚀 我们正在经历一场范式转移：

过去	现在	未来
写代码解决问题	调参+Prompt工程	编排AI工作流
自己动手干活	让AI辅助写作	让AI代理执行
单打独斗	人机协作	多Agent协同

在能看到的不久将来，工程师的核心能力不再是“会不会写代码”，而是“会不会设计流程”。

🧭 如何成为 AI+ 时代的工程师？

理解LLM的能力边界
- 擅长：自然语言理解、生成、分类、摘要
- 不擅长：精确计算、状态维护、长期记忆
- → 合理分工：LLM做判断，程序做执行
掌握工作流设计思维
- 输入 → 处理 → 输出
- 异常处理（错误重试、告警）
- 模块化设计（可复用子流程）
熟练使用 n8n / Coze / Make 等工具
- 学会节点组合
- 掌握调试技巧（查看每一步的JSON输出）
- 部署上线（Docker + HTTPS）

保留编码能力（JS/Python）

当现成节点不够用时，可编写自定义函数
示例：用Python调用本地模型API

import requests
resp = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={
    "model": "qwen",
    "prompt": f"总结这段话：{input_text}"
})
return {"summary": resp.json()["response"]}

六、结语

n8n 不只是一个工具，它是通向自动化未来的入口。

当我第一次看到“AI求职助手”自动给我推送“今日推荐岗位”时，感觉像拥有了一个永不疲倦的实习生╰(*°▽°*)╯。我不再需要花费过多时间刷招聘网站，而是专注于准备面试、提升技能。

身处一个日新月异的时代，我们更不该被困在重复劳动中，而是应该学会：

把重复工作交给AI
把创意留给人类
把时间还给自己

梦想可以大，第一步总是小。从今天开始，你可以尝试用 n8n 构建你的第一个AI工作流，也许他只是一个简单的“每日天气提醒”。

附录：学习资源推荐

n8n 官网：n8n.io
视频教程：B站搜索 “n8n入门”
集成LLM指南：使用 Ollama / OpenAI / Qwen API

n8n：AI+时代的自动化引擎