零代码构建智能AI助手：基于n8n与DeepSeek的Hacker News资讯代理实战

AY1024
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零代码构建智能AI助手：基于n8n与DeepSeek的Hacker News资讯代理实战

本文将手把手教你如何通过n8n可视化工作流，搭建一个能自动获取并总结Hacker News技术文章的AI助手，无需编写一行代码！

1. 项目背景：为什么需要AI资讯助手？

作为一名开发者，我每天都要花费大量时间浏览Hacker News等技术社区，筛选有价值的信息。直到我发现了n8n这个神奇的工具，结合DeepSeek大模型，终于实现了技术资讯的「自动驾驶」。

整体预览

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最终效果：只需简单对话，AI助手就能帮我：

  • 🔍 自动搜索Hacker News上的相关文章
  • 📊 智能总结核心内容
  • 💬 支持多轮对话，记住我的偏好
  • 🚀 完全可视化搭建，零代码基础也能搞定

2. 环境准备与工具介绍

2.1 所需工具清单

工具用途备注
n8n工作流自动化平台开源版本即可
DeepSeek大语言模型提供商免费API额度足够使用
Hacker News API获取技术文章数据公开免费接口

2.2 n8n基础概念

在开始前，先了解几个核心概念：

  • Node（节点）：工作流中的基本执行单元
  • Connection（连接）：节点间的数据流向
  • Trigger（触发器）：工作流的启动入口
  • AI Node（AI节点）：专门处理AI任务的特殊节点

3. 工作流搭建详细教程

3.1 第一步：创建AI Agent核心节点

  1. 在n8n中新建工作流
  2. 添加「AI Agent」节点（这是整个系统的大脑）
  3. 基础配置如下：

一，在n8n首页的右上角，点击 + 号，进入搜索框，搜索 AI Agent，点击 AI Agent Tool AI 代理工具，将其添加到画布上面。

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二，设置参数(Parameters)、

1.Source for Prompt (User Message),设置AI获取的信息源，选择Connected Chat Trigger Node

1.在Prompt(User Message) 下的输入框内，输入 {{ $json.chatInput }} 这个json语句(这个语句来自AI Agent自带的When chat message received节点的一个输入字段chatInput，此节点的作用是给用户提供一个和AI Agent交流的对话框)，这个语句就包含了你输入给AI的内容。

2.在Option Message下，点击Add Option,添加System Message，然后在System Message下面的输入框，输入AI的提示词，如果没有提示词，那么你输入给AI的对话，AI可能就不会调用它的tool里面的工具。

3.在Option Message下，点击Add Option,添加Max Iterations，然后在Max Iterations下面的输入框，输入AI最大的迭代次数，防止AI处于死循环。

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关键设置：务必勾选「Ask AI Agent for Tools」，这是工具调用的开关！

3.2 第二步：配置记忆模块（Simple Memory）

记忆模块让AI能记住对话历史，实现真正的多轮对话：

  • 记忆类型：选择「Conversation Memory」
  • 记忆长度：建议保留最近10轮对话
  • 存储策略：基于用户会话隔离

    一. 在AI Agent 下面的tool选项上，点击 + 号，然后在搜索框里面搜索Simple Memory，将其添加到n8n画布上面。

    二. 配置参数(Parameters)。

    1. 在这个Session ID ,我们选择Connected Chat Trigger Node，这个表示已经连接的来聊天节点。

    2. 在Session Key From Previous Nod 下，我们输入{{ $json.sessionId }}json语句，或者在左侧部分，找到sessionId这个字段，用鼠标拖拽到Session Key From Previous Nod的搜索框里。

    3. Context Window Length，上下文窗口长度，表示我们的AI能够记住的最大条数数据，可以自行设置。

屏幕截图 2025-11-13 200324.png

3.3 第三步：设置think 节点

Think 节点的主要作用

1. 模块化与职责分离

作用：将一个庞大而复杂的任务拆分成多个逻辑上独立的子任务。

类比：就像汽车生产线，一个节点负责安装引擎，一个节点负责喷漆，一个节点负责质检。

示例：问答AI Agent的节点组成：

  • 信息检索节点：从数据库或互联网搜索相关信息
  • 信息分析节点：总结、对比、验证搜索到的信息
  • 推理判断节点：基于分析结果进行逻辑推理
  • 格式化输出节点：整理成用户易读的格式

2. 提升可维护性与可调试性

作用：精准定位问题节点，无需检查整个代码库。

示例：答案格式混乱时，只需检查"格式化输出节点"，无需关心检索和分析过程。

3. 实现灵活的工作流编排

作用：通过连接节点的输入输出，像搭积木一样创建不同工作流。

示例工作流：

  • 简单问答流：检索 → 分析 → 输出
  • 复杂创作流：检索 → 分析 → 头脑风暴 → 大纲生成 → 内容撰写 → 校对 → 输出
  • 条件流：根据分析结果决定进入"深入检索节点"或"输出节点"
  • 参数设置，think 的参数只有一个，就是一段描述，可以根据自己的情况输入

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3.4 第四步：集成Hacker News工具节点

这是获取实时数据的关键：

  1. 添加「Code Node」或「HTTP Request Node」
  2. 将节点命名为 get_article（名称必须准确！）
  3. 配置Hacker News API调用：
// 在Code节点中的示例代码
const query = $input.first().json.query;
const response = await $http.get(`https://hn.algolia.com/api/v1/search?query=${encodeURIComponent(query)}`);

return response.data.hits.map(item => ({
  title: item.title,
  url: item.url || `https://news.ycombinator.com/item?id=${item.objectID}`,
  points: item.points,
  comments: item.num_comments,
  author: item.author,
  created_at: item.created_at
}));

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3.5 第五步：配置Perplexity工具（可选）

虽然图中显示已停用，但了解其配置很有价值：

  • 用途：当需要最新网络信息时调用
  • 触发条件：问题包含「最新」、「今天」、「实时」等关键词
  • API配置：需要申请Perplexity API密钥

3.6 第六步：配置DeepSeek大模型

DeepSeek大模型在AI Agent中的配置与作用

一、核心配置参数

1. 基础配置

model: “deepseek-chat”  # 模型版本选择
api_key: “your_api_key_here”  # 认证密钥
base_url: “https://api.deepseek.com”  # API端点
request_timeout: 30  # 请求超时设置

2. 生成参数配置

temperature: 0.7  # 创造性控制（0-1）
max_tokens: 4000  # 最大输出长度
top_p: 0.9  # 输出多样性
frequency_penalty: 0.5  # 减少重复
presence_penalty: 0.3  # 鼓励新话题
stream: true  # 流式输出

3. 上下文管理

max_context_length: 128000  # 上下文窗口
memory_strategy: “sliding_window”  # 记忆策略
summary_threshold: 0.8  # 总结阈值

二、在AI Agent中的关键作用

1. 智能推理引擎

核心作用：为Agent提供思考能力和逻辑推理

具体表现：

  • 🧠 问题分析：拆解复杂问题，识别核心要点
  • 🔍 逻辑推理：进行因果分析、演绎推理
  • 💡 方案生成：创造性地提出解决方案
  • ⚖️ 决策支持：评估选项，提供决策建议

2. 自然语言处理中心

核心作用：处理所有语言相关的任务

具体表现：

  • 📝 文本理解：深度理解用户意图和上下文
  • ✍️ 内容生成：生成高质量的文字内容
  • 🔄 语言转换：翻译、摘要、改写等任务
  • 🎯 情感分析：识别用户情绪和态度

3. 知识处理与整合

核心作用：管理和运用各类知识资源

具体表现：

  • 📚 知识检索：从海量信息中快速定位相关知识
  • 🔗 信息整合：将多源信息融合成连贯内容
  • 🎓 知识推理：基于已有知识进行推理扩展
  • 📊 数据分析：理解和解释结构化数据

4. 多模态协调器

核心作用：协调不同模态信息的处理

具体表现：

  • 🖼️ 视觉理解：处理和分析图像信息
  • 📄 文档处理：解析PDF、Word等文档格式
  • 🔢 数据解读：理解表格、图表等结构化信息
  • 🌐 网络交互：与网页、API等进行交互

三、典型配置示例

1. 客服Agent配置

customer_service_config = {
    “model”: “deepseek-chat”,
    “temperature”: 0.3,  # 低随机性，保证回答准确性
    “max_tokens”: 1000,
    “system_prompt”: “你是一个专业的客服助手，回答要准确、友好、简洁”,
    “retry_attempts”: 3
}

2. 创作Agent配置

creative_writing_config = {
    “model”: “deepseek-chat”,
    “temperature”: 0.8,  # 高随机性，激发创造力
    “top_p”: 0.95,
    “max_tokens”: 2000,
    “frequency_penalty”: 0.7  # 鼓励多样表达
}

3. 分析Agent配置

analytical_agent_config = {
    “model”: “deepseek-chat”,
    “temperature”: 0.1,  # 极低随机性，保证分析一致性
    “max_tokens”: 3000,
    “presence_penalty”: 0.1
}

四、注意事项

    1.配置时，需要去DeepSeek官网获取你自己的API KEY，在Credential to connect with下，点击create new Credential,然后添加 API KEY.

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四、最佳实践建议

1. 性能优化

  • 🚀 根据任务类型调整temperature参数
  • 💾 合理设置max_tokens避免资源浪费
  • 🔄 使用流式输出提升用户体验

2. 成本控制

  • 📊 监控token使用量
  • 🎯 优化prompt减少不必要的token消耗
  • 🔍 使用缓存机制避免重复计算

3. 可靠性保障

  • ⏱️ 设置合理的超时时间
  • 🔁 实现重试机制处理网络波动
  • 📝 添加fallback策略应对服务不可用

这个配置涵盖了DeepSeek大模型在AI Agent中的核心作用，包括具体的配置参数、不同场景下的配置示例以及最佳实践建议。需要我进一步详细说明某个特定方面吗？

4. 核心提示词（Prompt）设计

提示词是AI行为的「指挥棒」，以下是经过优化的版本：

角色设定

你是一个专业的Hacker News技术资讯助手，专门帮助开发者高效获取技术信息。

核心指令

当用户询问技术文章、新闻或Hacker News内容时，立即调用get_article工具获取实时数据。

工具使用规则

get_article工具：

  • 用途：从Hacker News搜索相关技术文章
  • 触发关键词：Hacker News、技术文章、最新消息、编程新闻等
  • 输出要求：包含标题、链接、热度评分、核心摘要

2. 文章标题

特殊情况处理

  • 如果搜索结果为空：建议调整关键词或扩大搜索范围
  • 如果问题模糊：主动询问具体的技术领域或时间范围
  • 如果涉及多个工具：优先使用Hacker News工具

5. 实战测试与优化

5.1 测试用例

让我们测试几个典型场景：

用例1：基础搜索

用户：Hacker News有什么热点新闻
AI响应：[调用工具，返回结构化结果]

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5.2 常见问题排查

问题原因解决方案
工具未调用提示词不够明确强化触发关键词
记忆不持久内存配置错误检查Memory节点配置
输出格式混乱解析器设置不当调整Output Parser参数
API调用失败网络或权限问题验证API端点可达性

6. 高级功能扩展

6.1 添加定时触发

让AI助手每天自动推送热门文章：

  1. 添加「Cron」触发器节点
  2. 设置每天上午9点执行
  3. 配置推送渠道（Slack、钉钉、邮件等）

6.2 实现个性化推荐

基于用户历史交互，优化内容推荐：

// 在记忆模块中记录用户偏好
const userPreferences = {
  favoriteTopics: ['AI', 'Rust', 'Web3'],
  readHistory: [],
  feedbackScores: {}
};

6.3 集成多数据源

除了Hacker News，还可以添加：

  • GitHub Trending：获取热门开源项目
  • Reddit r/programming：扩展技术讨论来源
  • 技术博客RSS：跟踪特定厂商动态

7. 项目总结与价值

7.1 技术亮点

  1. 零代码AI集成：通过可视化拖拽完成复杂AI功能
  2. 实时数据获取：打破大模型知识时效性限制
  3. 对话式交互：自然语言操作，降低使用门槛
  4. 高度可扩展：模块化设计，轻松添加新功能

7.2 实际收益

  • 时间节省：从每天1小时手动浏览 → 5分钟AI摘要
  • 信息质量：智能筛选，避免信息过载
  • 学习效率：聚焦高质量内容，加速技术成长
  • 可复用性：相同架构可适配其他信息源

7.3 适用场景

  • 🏢 技术团队：内部知识管理与信息同步
  • 🎓 学习者：跟踪技术趋势，构建知识体系
  • 🔬 研究者：领域动态监控与竞品分析
  • 🚀 创业者：市场趋势洞察与机会发现

8. 下一步行动建议

  1. 立即开始：按照本文教程，30分钟搭建第一个版本
  2. 小步快跑：从单一功能开始，逐步迭代优化
  3. 分享反馈：在掘金社区分享你的搭建经验和改进
  4. 持续学习：关注n8n和AI Agent技术的最新发展

✨ 实践提示：最好的学习方式就是动手实践！立即打开你的n8n实例，按照本文步骤开始搭建。遇到问题欢迎在评论区交流，我们一起进步！

相关资源：

本文使用n8n 1.0+ 和 DeepSeek最新模型测试通过，具体配置可能随版本更新而变化。

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