教程｜用 n8n和PPIO零代码构建自动化工作流驱动的AI Agent

工作流（workflow）在 AI Agent 系统中扮演着重要角色，决定了智能体如何感知、思考、行动并适应复杂任务。

n8n 是一个工作流自动化平台，它为技术团队提供了代码般的灵活性和无代码般的速度，GitHub 超 89.9k star。其关键能力包括：

• 按需编写代码：编写 JavaScript/Python 代码，添加 npm 包，或使用可视化界面
• 原生 AI 平台：基于 LangChain 构建基于本地数据和模型的 AI 代理工作流
• 完全掌控：自主托管，使用公平代码许可，或使用云服务
• 企业级就绪：高级权限管理、单点登录（SSO）和离线部署
• 活跃社区：400 多种集成和 900 多个现成可用的模板

现在，通过 n8n 调用 PPIO派欧云提供的高性能大模型 API 服务，能够构建强大的自动化流程，同时完全掌控数据和部署。

PPIO × n8n 配置教程

前置工作：获取 PPIO API Key

要想将 PPIO API 接入 n8n（以及其他各种AI平台），需要准备三个基本信息：Base URL、Model ID 以及 API Key（密钥）。

其中，Base URL 是 API 服务的根地址，API Key是用于身份验证和权限访问控制的密钥，Model ID 则是用于指定调用的具体模型资源。

（1）获取并保存【API key】

首先，注册登录PPIO派欧云，登录地址为：https://ppinfra.com/?utm_source=official_segment。如果你是新用户，现在填写邀请码【SEGMEN】注册还可以得 15 元代金券。

然后，打开 API 密钥管理页面，点击【创建】按钮，输入自定义密钥名称，生成 API 密钥。

❗️❗️❗️注意：密钥在服务端是加密存储，请在生成时保存好秘钥（比如记录在备忘录里）；若遗失密钥，可以在控制台上删除并创建一个新的密钥。

（2）获取 【Base URL】PPIO 的 Base URL

固定地址为：https://api.ppinfra.com/v3/openai

（3）获取需要使用的模型 ID，包括：

deepseek/deepseek-r1-turbo
deepseek/deepseek-v3-turbo
deepseek/deepseek-v3-0324
qwen/qwq-32b

此外，在模型广场点击任一模型后，可以从 API 接入指南获取 Base URL 以及模型 ID。更多信息比如最大上下文及价格可参考模型列表：https://ppinfra.com/pricing

在 n8n 中集成 PPIO API，构建聊天 AI Agent

准备工作：注册n8n

n8n有两种使用方式。

一是本地下载安装，使用 n8n 的开源代码许可。开源地址：https://github.com/n8n-io/n8n?tab=readme-ov-file

二是直接使用在线的云服务。本文将以云服务的方式进行演示如何使用 n8n 来构建一个简单的聊天 AI Agent。

创建一个新的工作流

如果你是一个新用户，首先打开 n8n 网址 https://n8n.io 进行注册。注册完成后进入 n8n 的主界面，会看到一个空白的工作流；如果你是一个 n8n 老用户，可以直接创建一个新的工作流。

添加触发节点（trigger node）

每个工作流程都需要一个起点。在 n8n 中，这些被称为“触发节点”。我们从聊天节点开始。

选择“添加第一步”或按 Tab 打开节点菜单。

搜索“聊天触发器（Chat Trigger）”。n8n 会显示与搜索相匹配的节点列表。

选择聊天触发器（Chat Trigger）将节点添加到画布，节点详细信息可以选择默认。

选择“返回画布”后，添加聊天节点成功。

添加AI Agent节点

AI Agent节点是将 AI 添加到工作流程的核心。

选择添加节点 ，触发节点上的连接器调出节点搜索。

输入“AI”并选择AI Agent节点来添加它。

现在将显示AI Agent的编辑视图。有一些字段可以更改。由于我们使用的是Chat Trigger节点，因此提示的来源和规范的默认设置无需更改。

选择返回画布，添加AI Agent节点成功。

添加 PPIO API 凭证

AI Agent 需要附加聊天模型来处理输入的提示。

单击 AI 代理节点上的聊天模型的加号添加聊天模型。随即会出现“语言模型”的搜索对话框。这些是 n8n 内置支持的大模型。我们拉到最下方，选择 OpenAI Chat Model，以此来添加 PPIO 的模型（跟OpenAI API 协议兼容）。

打开节点编辑器，为 PPIO 模型添加凭证，以此来让 n8n 与 PPIO 模型建立通信连接。此处的凭证，就是前面准备的 PPIO Base url 以及 API key。

到了最关键的一步：新凭证可自定义名称，然后将提前准备好的 PPIO API Key 以及 Base URL 填写进去并保存。保存之后会弹出连接成功的提示。

返回上一步，此时会看到在模型list里出现PPIO支持的模型列表。我们选择 DeepSeek R1 作为演示实例。

返回画布，此时看到聊天模型已经添加成功。

测试节点

现在节点已连接到聊天触发器和聊天模型，我们可以点击 Open chat 测试工作流程。输入问题后，聊天模型的响应出现在消息下方，日志窗口显示 AI 代理的输入和输出。 当回答成功之后，工作流会显示绿色，

到此，一个简单的聊天机器人Agent就配置完成了！

更改节点设置

除了最基本的配置之外，还有更个性化的参数设置。比如，聊天机器人默认的角色是一位“乐于助人的助手”，通过在AI Agent节点的“系统消息（System Message）”里设置，可以改变聊天机器人的初始设置，来实现不同风格的聊天。

将其改为“你是一位才华横溢的诗人，总是用押韵的对句回复”。

当我再次问“你好吗”，效果是这样的：

添加记忆功能

聊天模型现在为我们提供了有用的输出，但是其中存在一些问题，比如，当你告诉聊天模型你的名字，例如“嗨，我叫路易”，等模型回复你之后，你再次询问“我叫什么名字？”，AI无论如何都无法回答你。

这是因为 n8n 的 AI Agent 工作流默认没有保存上下文——AI Agent 没有记忆。

为了记住对话中发生的事情，AI Agent 需要保存上下文。我们可以通过在 AI Agent 节点中添加内存来实现这一点。

在 AI Agent 节点底部的记忆节点点击 + 号。在出现的面板中，选择“简单内存”。这将使用运行 n8n 实例的内存，通常足以满足简单使用需求。

参数不用修改，默认为5次交互，然后返回画布。

此时，当你告知模型你的名字后，他就会记住。

最后，在离开之前保存工作流。至此，将 PPIO API 集成到 n8n 工作流的方式已经完成了，赶快去体验吧！