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title: "用 n8n 和 LangBot 构建多平台 AI 聊天机器人"
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description: "用 n8n 和 LangBot 构建多平台 AI 聊天机器人"
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本文同步自 LangBot Blog。 [阅读 Blog 原文](https://langbot.app/zh/blog/n8n-multi-platform-ai-chatbot).
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发布于 2025-12-03 · 作者：LangBot Team
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将 n8n 的可视化工作流自动化与 LangBot 的多平台机器人框架相结合，可以在 QQ、微信、Discord、Telegram、Slack 等平台上以无代码方式部署 AI 聊天机器人。本教程演示如何在几分钟内完成集成。
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## 你需要准备
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- 已安装 Python 3.8+
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- 已安装 Node.js 18+
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- 可用的 npm 或 npx
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- 15 分钟时间
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## 三行命令部署 LangBot
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LangBot 是一个生产级的机器人框架，支持连接多种消息平台和 AI 服务，包括 Dify、FastGPT、Coze、OpenAI、Claude 和 Gemini。一键部署：
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```bash
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cd your-workspace
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mkdir -p langbot-instance && cd langbot-instance
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uvx langbot@latest
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```
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首次启动时 LangBot 会自动初始化。在浏览器打开 `http://127.0.0.1:5300`。
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按提示注册管理员账号。注册成功后进入控制台，可以管理机器人、模型、流水线和集成。
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## 搭建 n8n 工作流自动化
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n8n 是一个开源自动化平台，拥有 400+ 集成和强大的 AI 能力。本地启动：
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```bash
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cd your-workspace
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mkdir -p n8n-data
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export N8N_USER_FOLDER=$(pwd)/n8n-data
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npx n8n
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```
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访问 `http://127.0.0.1:5678` 创建你的主账号。
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## 构建 AI 工作流
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在 n8n 中创建新工作流。你需要两个核心节点：
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### 添加 Webhook 触发器
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点击画布上的 "+" 添加 **Webhook** 节点。配置如下：
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- **HTTP Method**：POST
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- **Response Mode**：Streaming（启用实时聊天响应）
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- **Authentication**：None（生产环境请调整）
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### 添加 AI Agent
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按 Tab 键，导航到 "AI" 分类，选择 **AI Agent**。
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**配置对话模型**：点击 "Chat Model" 选择 "OpenAI Chat Model"。添加凭据：
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- **API Key**：你的 OpenAI API key（或兼容服务的 key）
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- **Base URL**：如果使用 Claude、Gemini 或本地模型等其他提供商，更新为对应的 endpoint
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**关键步骤 - 修复 Prompt 来源**：默认情况下 AI Agent 期望 Chat Trigger 节点，这与 webhook 不兼容。修复方法：
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1. 在 AI Agent 设置中找到 "Source for Prompt (User Message)"
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2. 从 "Connected Chat Trigger Node" 改为 "Define below"
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3. 切换到 "Expression" 模式
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4. 输入：`{{ $json.body }}`
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这个表达式从 webhook 请求体中提取用户消息。
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### 激活并获取 Webhook URL
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保存工作流并切换右上角的激活开关。切换到 "Production URL" 标签页，复制 webhook URL：
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```
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http://localhost:5678/webhook/{your-webhook-id}
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```
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## 连接 LangBot 到 n8n
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回到 LangBot 控制台，进入 **Pipelines** 页面，点击默认的 "ChatPipeline"。
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切换到 **AI** 标签页，在 Runner 下拉菜单中选择 "n8n Workflow API"。配置：
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- **Webhook URL**：粘贴你的 n8n 生产环境 webhook URL
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- **Authentication Type**：None（与 n8n webhook 设置保持一致）
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- **Timeout**：120 秒
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- **Output Key**：response
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点击 **Save** 保存。
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## 测试一下
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在 Pipeline 编辑器中点击左侧边栏的 "Debug Chat"。发送测试消息如 "What is LangBot?"
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如果一切正常，你会看到 LangBot 将消息发送到 n8n，AI Agent 处理后将响应流式返回。
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## 故障排查
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**错误："Expected to find the prompt in an input field called 'chatInput'"**
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这意味着 AI Agent 仍配置为 Chat Trigger 节点。修复：
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1. 打开 AI Agent 配置
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2. 将 "Source for Prompt (User Message)" 设为 "Define below"
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3. 切换到 Expression 模式
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4. 输入：`{{ $json.body }}`
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**直接测试 Webhook**
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用 curl 验证 webhook 是否工作：
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```bash
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curl -X POST http://localhost:5678/webhook/your-webhook-id \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"body": "Hello, can you introduce yourself?"}'
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```
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你应该收到包含 AI 响应的流式 JSON。
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## 集成工作原理
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完整流程如下：
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1. 用户通过 QQ、微信、Discord、Telegram、Slack、LINE 或任何 LangBot 支持的平台发送消息
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2. LangBot 的 Pipeline 接收消息并调用 n8n Workflow API
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3. n8n 的 Webhook 节点捕获请求并传递给 AI Agent
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4. AI Agent 使用 OpenAI、Claude、Gemini 或你配置的 LLM 生成回复
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5. n8n 将响应流式返回给 LangBot
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6. LangBot 将回复送达用户原来的平台
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## 为什么这套组合很强大
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**LangBot + n8n** 解锁了强大的能力：
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1. **无代码 AI 逻辑**：在 n8n 中以可视化方式设计对话流程，无需触碰代码
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2. **多平台覆盖**：同时在 QQ、微信、Discord、Telegram、Slack、LINE、钉钉、飞书部署相同的 AI
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3. **灵活的 AI 模型**：在 OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini、Coze、Dify、本地模型等之间自由切换
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4. **丰富的集成**：连接 n8n 的 400+ 集成——数据库、API、Notion、Airtable、Google Sheets、Slack 等
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5. **工具调用 Agent**：AI Agent 可以触发 n8n 工具，如数据库查询、API 调用或自定义函数
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6. **工作流扩展**：添加预处理、内容审核、日志记录或自定义业务逻辑
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**适合场景**：
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- 企业客服机器人
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- 知识库问答系统
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- 多平台社群管理
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- 任务自动化助手
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- 团队统一聊天界面
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## 下一步
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进一步扩展你的机器人：
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- 集成 Dify 或 FastGPT 实现高级 RAG（检索增强生成）
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- 添加向量数据库节点（Pinecone、Qdrant、Weaviate）实现知识检索
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- 连接业务 API 获取实时数据
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- 实现对话记忆和上下文追踪
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- 添加内容过滤和审核工作流
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- 使用 Langflow 或 Coze 进行额外的 AI 编排
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这套集成为你提供了基于代码的 AI 框架（如 LangChain）的灵活性，以及可视化工作流构建器的简洁性——同时覆盖所有主流消息平台。
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准备好部署你的多平台 AI 助手了吗？立即开始使用 LangBot 和 n8n。
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