一、先配置大模型凭证¶

进入 n8n 后，先创建 DeepSeek 的 credential。

这里同样建议只记录占位变量：

• DEEPSEEK_API_KEY=<your-api-key>

二、基于模板体验 n8n¶

n8n 官方有很多现成模板，适合快速理解工作流结构。

示例入口：

• 工作流首页：http://<your-ip>:5678/home/workflows
• 官方模板页：https://n8n.io/workflows/6270-build-your-first-ai-agent/

三、自定义工作流：每天早上 8 点发送北京天气¶

这个案例的目标是：

• 每天早上 8 点自动执行；
• 通过 AI Agent 获取北京天气；
• 整理成简洁摘要；
• 发到指定邮箱。

3.1 工作流结构¶

一共 3 个核心节点：

1. Schedule Trigger：
2. 定时启动。
3. AI Agent：
4. 调用天气工具并汇总天气信息。
5. Send Email：
6. 把整理后的内容发送到邮箱。

3.2 创建 Schedule Trigger¶

设置为每天早上 8 点执行。

3.3 配置 AI Agent¶

添加 AI Agent 节点：

使用 DeepSeek 作为 Chat Model，把天气工具拖进来。

双击 AI Agent 节点，配置提示词。

一个更实用的 User Prompt 可以类似这样：

查询北京天气，最终只需要输出汇总后的天气情况，格式清晰、简洁、适合邮件阅读。

System Message 的核心思路是说明：

• 这是一个在 n8n 工作流中运行的 AI Agent；
• 它必须优先调用工具；
• 对复杂任务，结构化工作流比单纯 Agent 推理更可靠。

四、配置邮箱发送¶

示例里使用的是 QQ 邮箱。

先去邮箱后台开启 SMTP 能力并准备授权码，然后回到 n8n 里配置 Send Email 节点。

配置好后，把 AI Agent 的输出绑定到邮件正文里即可。

4.1 最终工作流¶

五、为什么这个例子适合练手¶

因为它把 n8n 和 AI 的关键组合方式展示得很清楚：

• 用节点控制时机；
• 用 Agent 做语言理解；
• 用工具拿外部数据；
• 用传统节点做结果投递。

这也是很多企业自动化智能体的基本形态。