n8n 自动化入门：从安装到第一个 AI 工作流

学习目标

完成后你将能够：

独立部署一套属于自己的 n8n 实例
看懂并改造别人分享的工作流模板
搭建「定时触发 → 抓取数据 → 大模型处理 → 消息推送」的完整自动化链路
用错误处理与重试机制，让工作流长期稳定运行

为什么选 n8n

开源自托管：数据在自己的机器上，敏感信息不出内网
节点生态全：400+ 集成覆盖常用 SaaS、数据库、IM
AI 节点原生：可直接调用主流大模型，也能挂自定义 Agent
低成本：一台最低配 VPS 或家里闲置的 NAS 就能跑

前置准备

Docker 20+（推荐方式），或 Node.js 18+
一个能收通知的渠道（企业微信/飞书/Telegram 任选）
可选：一个大模型 API Key

步骤 1：Docker 部署 n8n

docker volume create n8n_data

docker run -d \
  --name n8n \
  --restart unless-stopped \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  -e GENERIC_TIMEZONE="Asia/Shanghai" \
  -e TZ="Asia/Shanghai" \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

启动后浏览器打开 http://localhost:5678，注册本地管理员账号即可使用。

数据都在 n8n_data 卷里。升级版本只需拉新镜像重建容器，卷不动数据就在。

步骤 2：四个核心概念

| 概念 | 说明 | 类比 | |------|------|------| | 节点 (Node) | 一个动作单元：读接口、调模型、写数据库 | 函数 | | 触发器 (Trigger) | 工作流的入口：定时、Webhook、邮件、手动 | main 入口 | | 凭据 (Credential) | 集中管理的密钥，节点引用而不硬编码 | 环境变量 | | 表达式 (Expression) | {{ $json.xxx }} 引用上游数据 | 模板变量 |

理解了这四个东西，n8n 的所有工作流你都能看懂：触发器启动 → 数据以 JSON 在节点间流动 → 每个节点加工一次。

步骤 3：第一个工作流（不接 AI）

目标：每天早上 8 点抓取一个 RSS 源，把最新 5 条推送到通知渠道。

1. 新建工作流，添加 Schedule Trigger 节点，设为每天 08:00 2. 添加 RSS Read 节点，填入 RSS 地址 3. 添加 Limit 节点，只保留前 5 条 4. 添加通知节点（如 Telegram/飞书），消息体用表达式拼装标题与链接 5. 点 Execute Workflow 手动跑一次，确认输出

步骤 4：接入大模型

在 RSS 与通知之间插入 AI 处理：

1. 添加 AI Agent 或 Basic LLM Chain 节点（AI 分类下） 2. 凭据中填入模型 API Key 3. 系统提示词示例：

你是科技资讯编辑。我会给你多条 RSS 条目（标题+摘要），
请输出一段 200 字以内的中文早报，按重要性排序，
每条格式为：〔分类〕标题 - 一句话点评。
分类只能取：产品 / 技术 / 行业。

4. 把模型输出字段接到通知节点的消息体

这样「AI 早报」就完成了：每天自动抓取、自动总结、自动推送。

步骤 5：分支、循环与错误处理

IF / Switch 节点：按条件分流，比如分类为「技术」的推到技术群，其余推到综合群
Split In Batches：把大列表分批处理，避免一次请求超限
错误工作流：在设置里指定 Error Workflow，任何节点失败都会触发告警
节点级重试：HTTP 类节点在 Settings 里开启 Retry On Fail，设置 2~3 次与等待时间

生产铁律：所有调用外部 API 的节点都要有超时、重试和失败告警，三者缺一迟早出事。

步骤 6：表达式速查

{{ $json.title }}                    当前节点输入的字段
{{ $node["RSS Read"].item.json.title }}   指定上游节点的字段
{{ $json.title.substring(0, 20) }}   内置字符串方法
{{ new Date().toISOString() }}       当前时间
{{ $items().length }}                上游条目数量

调试技巧：每个节点执行后都有输入/输出面板，表达式先在面板里预览结果，确认再激活。

步骤 7：激活与运维

右上角切换 Active，工作流开始按触发器自动运行
Executions 页面可查看每次运行的历史与报错，是排障第一入口
定期导出工作流 JSON 备份（或用 Git 管理导出文件）
公网暴露时务必配置 HTTPS 与强密码，Webhook 地址不要泄露

常见错误

| 错误现象 | 原因 | 解决方法 | |----------|------|----------| | 定时任务没触发 | 时区不对 | 设置 GENERIC_TIMEZONE=Asia/Shanghai | | Webhook 外网 404 | 未配置 WEBHOOK_URL | 环境变量设为公网域名并配反代 | | 凭据连接失败 | Key 错误或权限不足 | 核对 Key 与服务商白名单 | | 长流程莫名中断 | 外部 API 限流 | 分批 + Wait 节点限速 + 重试 | | 升级后数据丢失 | 未挂载卷 | 挂载 /home/node/.n8n 后再升级 |

进阶扩展

子工作流：把通用逻辑抽成子流程，多处复用
AI Agent 节点：挂工具（HTTP/代码/数据库），实现真正会动手的自动化
代码节点：复杂转换写 JS，比拖十个节点更清晰
与 MCP 结合：用 HTTP 节点调用自建 MCP Server，把内网系统接入自动化

参考资源

n8n 官方文档 - 安装、节点说明与教程
n8n GitHub 仓库 - 源码与 Issue
本站词条 [AI 智能体](/keywords/ai-agent)、[MCP](/keywords/mcp)
本站教程 [MCP Server 开发实战](/learn/mcp-server-development)

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