Automatizacion X
工作流概述
这是一个包含6个节点的中等工作流,主要用于自动化处理各种任务。
工作流源代码
{
"id": "WCh8N9PrO0UIwrqW",
"meta": {
"instanceId": "d75abd32ee1bd9a1c6026cb545a5cf11f7e37f192955e7c01497178aadb66427",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Automatizacion X",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "a51d67d2-ef4a-47c3-8206-51f2c1067128",
"name": "When chat message received",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
0,
0
],
"webhookId": "614cd783-fbc8-44ca-8db8-820679333e75",
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "702d2f29-c9cb-46aa-bdc2-ccd68ab24a1c",
"name": "OpenAI Chat Model",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
200,
240
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4o",
"cachedResultName": "gpt-4o"
},
"options": {}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "6d65d809-e2b3-4884-ad1a-7738ac9ebbb7",
"name": "Simple Memory",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"position": [
400,
240
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "2f247c72-8f90-49f9-9982-bf94c044b8bb",
"name": "first tweet",
"type": "n8n-nodes-base.twitterTool",
"position": [
560,
240
],
"parameters": {
"text": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Text', ``, 'string') }}",
"additionalFields": {}
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "0c298eab-4a0c-4835-ab93-6ba44d81fb5c",
"name": "hilo",
"type": "n8n-nodes-base.twitterTool",
"position": [
740,
240
],
"parameters": {
"text": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Text', ``, 'string') }}",
"additionalFields": {
"inReplyToStatusId": {
"__rl": true,
"mode": "id",
"value": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Reply_to_Tweet', `Debes hacer reply justo al tweet anterior`, 'string') }}"
}
}
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "26971067-45ac-43c4-aa8c-15976de81d31",
"name": "Agente X",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
320,
0
],
"parameters": {
"options": {
"systemMessage": "=# Rol
Eres un redactor de tweets informtivos, redactados de manera amigable y entendible.
# Herramientas
- Utiliza la herramienta *first tweet* para crear el primer tuit.
- Utiliza la herramienta *hilo* para crear las respuestas a cada tuit anterior, formando un hilo coherente y continuo.
- Cada tuit (tanto el primero como las respuestas) debe tener un máximo de 270 caracteres.
- El estilo debe ser en primera persona, cercano y conversacional, como si fuera escrito por mí.
- Mantén un tono natural y único, con posibles expresiones personales y un enfoque narrativo.
- El contenido de cada tuit debe conectar de forma fluida con el anterior, para que se perciba como un hilo narrativo.
#Objetivo:
Generar un hilo atractivo y coherente, que invite a la interacción.
# Ejemplo de estructura:
Primer tuit (con first tweet):
Segundo tuit (con hilo): Responde al primer tweet
Tercer tuit (con hilo): Responde al segundo tweet
"
}
},
"typeVersion": 1.8
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "956762aa-46a5-42eb-bfcd-bf61548456ae",
"connections": {
"hilo": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "Agente X",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"first tweet": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "Agente X",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"Simple Memory": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "Agente X",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"OpenAI Chat Model": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "Agente X",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"When chat message received": {
"main": [
[
{
"node": "Agente X",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}
功能特点
- 自动检测新邮件
- AI智能内容分析
- 自定义分类规则
- 批量处理能力
- 详细的处理日志
技术分析
节点类型及作用
- @N8N/N8N Nodes Langchain.Chattrigger
- @N8N/N8N Nodes Langchain.Lmchatopenai
- @N8N/N8N Nodes Langchain.Memorybufferwindow
- Twittertool
- @N8N/N8N Nodes Langchain.Agent
复杂度评估
配置难度:
维护难度:
扩展性:
实施指南
前置条件
- 有效的Gmail账户
- n8n平台访问权限
- Google API凭证
- AI分类服务订阅
配置步骤
- 在n8n中导入工作流JSON文件
- 配置Gmail节点的认证信息
- 设置AI分类器的API密钥
- 自定义分类规则和标签映射
- 测试工作流执行
- 配置定时触发器(可选)
关键参数
| 参数名称 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| maxEmails | 50 | 单次处理的最大邮件数量 |
| confidenceThreshold | 0.8 | 分类置信度阈值 |
| autoLabel | true | 是否自动添加标签 |
最佳实践
优化建议
- 定期更新AI分类模型以提高准确性
- 根据邮件量调整处理批次大小
- 设置合理的分类置信度阈值
- 定期清理过期的分类规则
安全注意事项
- 妥善保管API密钥和认证信息
- 限制工作流的访问权限
- 定期审查处理日志
- 启用双因素认证保护Gmail账户
性能优化
- 使用增量处理减少重复工作
- 缓存频繁访问的数据
- 并行处理多个邮件分类任务
- 监控系统资源使用情况
故障排除
常见问题
邮件未被正确分类
检查AI分类器的置信度阈值设置,适当降低阈值或更新训练数据。
Gmail认证失败
确认Google API凭证有效且具有正确的权限范围,重新进行OAuth授权。
调试技巧
- 启用详细日志记录查看每个步骤的执行情况
- 使用测试邮件验证分类逻辑
- 检查网络连接和API服务状态
- 逐步执行工作流定位问题节点
错误处理
工作流包含以下错误处理机制:
- 网络超时自动重试(最多3次)
- API错误记录和告警
- 处理失败邮件的隔离机制
- 异常情况下的回滚操作