一、前言
在当今快节奏的技术世界中，开发者的竞争早已不再局限于“谁能写更多代码”，而是“谁能让AI替自己工作”。我们每天都在面对大量重复、机械的任务：投递简历、爬取招聘信息、处理数据、发送通知……这些工作消耗着宝贵的时间和精力，却无法带来真正的技术成长。
幸运的是，随着大模型（LLM）与低代码/零代码平台的深度融合，一个全新的生产力时代正在到来——AI Workflow时代。而在这场变革中，像 n8n 这样的可视化工作流引擎，正成为每个现代工程师不可或缺的“自动化指挥官”。
本文将带你利用 n8n 构建 AI 驱动的自动化流程，完成日常简单且重复的工作任务
二、什么是 n8n？”
n8n 是一个开源的、基于节点的低代码工作流自动化工具，支持拖拽式编排，能够连接数百个服务（如 HTTP 请求、数据库、邮件、Slack、Telegram、LLM 模型等），并通过可视化界面构建复杂的业务逻辑。
更重要的是，n8n 天然支持与大语言模型（LLM）集成，这意味着你可以把 LLM 当作一个“智能决策节点”嵌入到工作流中，实现感知-判断-执行的闭环自动化。
一句话总结：n8n = 自动化流水线 + AI 大脑
它让开发者从“写代码的工人”转变为“设计流程的指挥官”。
三、实战：从零开始搭建一个属于你的简单AI工作流
让我们以一份JSON数据处理为例，对一份已有的JSON数据进行处理输出
前置准备工作
确保电脑安装了node，可前往node官网进行下载安装：Node.js — Download Node.js®
通过以下命令确认是否安装成功
# 查看已安装的版本号
node -v
# 若显示对应版本号则代表安装成功
注意：最新版的n8n需要使用 Node.js18 或者更高版本
完成准备工作后我们就可以正式开始我们的n8n之旅
第一步：安装与启动 n8n
# 全局安装 n8n
npm install -g n8n
# 启动服务
npx n8n
⚠️ 若在 Windows 上遇到权限错误：
打开 PowerShell（管理员身份），运行：
Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser -ExecutionPolicy RemoteSigned输入
Y确认后，再次执行npx n8n即可。
启动成功后，浏览器访问 http://localhost:5678，进入 n8n 的可视化编辑器。
第二步：创建 AI 工作流
在完成简单的注册后，我们就可以开始创建我们的AI工作流
我们设计一个目标明确的工作流：
触发 → 获取JSON数据 → 清洗数据 → 得到已经过正确处理的数据
1. 创建一个新的 Workflows
点击右上角的 Creat Workflow 创建一个新的 Workflows
2. 添加 Trigger 节点（触发器）
点击屏幕中间的 + 号，添加一个简单的 Trigger 节点
3. 添加 HTTP Request 节点（获取数据）
点击 Trigger 节点后的 + 号，再添加一个HTTP Request 节点，用于获取一份已有的JSON数据
添加后，再添加url：api.restful-api.dev/objects 再点击右上角的** Execute step** 得到JSON数据
不难发现这是一份关于手机的JSON格式数据，仔细对照，会发现其存在数据污染，部分数据为空等问题，接下来我们要对齐进行数据清理
4. 添加 “Edit Fields” 节点（数据清洗）
点击左上角 Back to canva 返回，继续添加 Edit Fileds 节点，分别将左侧的 id、name、price 拖拽到指定框内，点击右上角 Execute step 就可以得到一份筛选后，仅包含“id、name、price”的数据，但我们发现，仍存在 price 为零的数据
5. 添加 “Filter” 节点，处理 price 为零的数据
将左侧 price 拖到 value1 中，右侧下拉栏点开，在 **String **类型中选择 is not empty， 点击右上角 Execute step 过滤出四条 price 不为零的数据
6. 再次添加 “Edit Fields” 节点（数据清洗）
虽然筛选出了 price 不为零的数据，但是现有的 price 数据类型为 String ，我们要将其修改为 number 类型，并附带上 name 和 id
至此，我们便得到了一份处理好的JSON数据，我们可以对再他进行输出（例如：输出成Excel表格，发送邮件，内容可视化等），我们以简单的输出成Excel表格为例
7. 添加 Convert to File 节点
添加Covert wo File 节点，并将 Operation 选为 XLSX 将左侧数据拖拽进右侧输出框中，点击Execute step 便可得到一份 Binary 格式的数据，在右侧输出框中点击 Download 便可下载得到一份excel表格
以下为下载得到的表格
这便是用 n8n 创建的一个简单的 AI工作流，不需要写一行代码，便可以自己设计一个符合自己需求的 AI工作流，解决日常的重复任务
四、进阶：n8n + LLM 的无限可能
1. 智能数据采集（爬虫 + AI 解析）
传统爬虫只能提取固定字段，而结合 LLM 后，可以实现：
- 自动识别网页中的关键信息（即使没有结构化标签）
- 将非标准文本转为 JSON 结构
- 过滤广告、无效内容
例如：监控某电商网站手机价格，当某型号降价超过 10% 时自动通知。
2. 自动化内容生成
- 定时抓取技术博客 → 用 LLM 摘要 → 推送至企业微信
- 监听 GitHub Trending → AI 总结项目亮点 → 发布到个人公众号
3. 智能客服中台
- 用户提交表单 → LLM 分析问题类型 → 自动分配给对应负责人
- 常见问题由 AI 自动生成回复草稿
4. 个人知识管理
- 每周自动汇总阅读文章 → AI 提取核心观点 → 生成周报
- 视频字幕转录 → 总结重点 → 存入 Notion
五、未来已来：AI+时代工程师的新定位
我们正站在一个历史转折点上。过去，工程师的核心能力是“写代码”；未来，更重要的能力是“设计工作流”。
AI 擅长的 → 交给 AI Workflow
- 信息提取与归纳
- 自然语言理解与生成
- 模式识别与预测
- 重复性决策
AI 不擅长的 → 仍需 JS/Python 编码
- 复杂算法实现
- 高性能系统设计
- 底层架构优化
- 特殊协议对接（需自定义节点）
n8n 的强大之处在于：它允许你在可视化流程中嵌入自定义代码节点。比如某个数据处理逻辑太复杂，可用 Python 写一段脚本，封装成一个节点插入流程中。
这就形成了一个完美的协作模式：
人类负责“顶层设计” + AI 负责“执行判断” + 代码负责“底层支撑”
六、结语：每个人都能拥有自己的“AI 数字军团”
AI 不会取代工程师，但会用 AI 的工程师，一定会取代不用 AI 的工程师。
n8n 这类工具的意义，不仅是提升效率，更是重新定义了“开发”的边界。它让非专业开发者也能构建复杂系统，让专业开发者从琐事中解放，专注于更高价值的创新。
在未来，每个工程师都将是“AI 工作流架构师”，指挥着由一个个 n8n 节点组成的“数字军团”，在信息洪流中精准出击。
你的代码不再只是字符串，而是由 AI 驱动的自动化生命体。
现在就开始吧，用 n8n 创建你的第一个 AI 工作流，迎接属于你的自动化未来。
参考链接：
- n8n 官网：n8n.io
- n8n 中文文档：docs.n8n.io/zh
