N8N 新手图文教程
从零基础开始，一步步教你用 N8N 搭建自动化工作流和 AI 聊天机器人（基于真实界面截图）
〇、启动 N8N
每次想用 N8N 之前，都要先启动它。方法有两种：
- 双击桌面或
C:UsersAdministrator 8nstart-n8n.bat文件 - 等待窗口中出现类似
Editor is now accessible via: http://localhost:5678的字样 - 打开浏览器，访问
http://localhost:5678
一、登录 N8N
第一次打开会看到登录页。输入你注册时用的邮箱和密码，点击 登录 按钮。
图 1：N8N 登录页面
二、认识主界面
登录成功后，首先看到的是 概述 页面：
图 2：概览页，这里能看到所有工作流、凭据、执行记录
2.1 界面四大区域
| 位置 | 名称 | 作用 |
|---|---|---|
| 最左边 | 侧边栏 | 切换 Overview、Templates、Insights、Help、Settings |
| 顶部 | 标签页 | 工作流、凭证、执行、变量、数据表格 |
| 中间 | 工作流列表 | 显示你已创建的所有工作流 |
| 右上角 | 创建工作流 | 新建工作流按钮 |
三、创建第一个自动化工作流
我们先做一个最简单的自动化：每天早上自动访问一个网页，获取数据。它由两个节点组成：
- Schedule Trigger：定时器，决定什么时候运行
- HTTP Request：访问网页，获取数据
3.1 新建工作流
图 3：新建工作流后，中间会出现一块「画布」，中间写着「添加第一步...」
3.2 添加第一个节点：Schedule Trigger
图 4：触发器选择面板，N8N 会问你「是什么触发这个工作流？」
schedule。
图 5：输入 schedule 后，第一个就是「Schedule Trigger」
点击后，画布上会出现一个时钟图标，右侧自动打开配置面板：
图 6：Schedule Trigger 配置面板
3.3 设置定时规则
右侧面板里有几个关键选项：
- Trigger Interval：触发间隔，可选 Minutes / Hours / Days / Weeks / Months / Custom（Cron）
- Days Between Triggers：每几天触发一次（选 Days 时才出现）
- Trigger at Hour / Minute：具体几点几分触发
3.4 添加第二个节点：HTTP Request
接下来让工作流去访问一个网页。
图 7：选中节点后按 N，会弹出「节点浏览器」提示
http request。
图 8：在节点浏览器中搜索 HTTP Request
3.5 配置 HTTP Request
点击 HTTP Request 后，右侧会打开它的配置面板。我们用它访问一个免费的测试接口：
图 9：HTTP Request 配置面板
GET 不变。https://httpbin.org/get。None 不变（因为这个测试接口不需要认证）。如果一切正常，右侧 OUTPUT 区域会出现返回值：
图 10：执行成功后，右侧会显示服务器返回的数据
args、headers、origin、url 等字段查看详情。
此时你的画布应该是这样：
图 11：一个简单的工作流：定时触发 → HTTP 请求
四、保存并发布工作流
工作流只有发布后才会按定时规则自动运行。如果只是保存但不发布，它不会自动触发。
4.1 点击发布
图 12：点击 Publish 后，需要给这个版本起个名字
初版：每日自动获取数据。
图 13：发布成功后，会提示「Workflow published」
4.2 查看执行记录
发布后，工作流会按照你设置的时间自动运行。想查看它是否正常运行，可以点击顶部标签的 执行：
图 14：Executions 页面，可查看每次运行的状态和时间
五、认识 AI Agent 工作流
前面做的是普通自动化。接下来看 N8N 的「AI Agent」功能——也就是聊天机器人。
5.1 打开示例 AI 工作流
N8N 已经内置了一个 AI Agent 示例。回到 概述 页面，可以看到一条叫 Chat with a database using AI 的工作流：
图 15：概述 中已有的 AI Agent 示例工作流
点击它，你会看到一个典型的 AI Agent 结构：
图 16：AI Agent 工作流结构
5.2 这个工作流是什么意思？
看图 16，从左边到右边依次是：
- When chat message received：聊天触发器。用户在聊天窗口发消息时，工作流开始运行。
- AI Agent：智能体大脑。它会把用户消息传给大模型，并决定是否需要调用工具。
- OpenAI Chat Model：大模型。这里用的是 OpenAI 的 GPT 模型，也可以换成 DeepSeek、Claude 等。
- Simple Memory：简单记忆。让机器人能记住对话上下文。
- Postgres：数据库工具。机器人可以通过它查询数据库内容。
5.3 配置 AI Agent 节点
双击 AI Agent 节点，可以看到它的配置面板：
图 17：AI Agent 节点配置面板
关键配置：
- Source for Prompt：提示词来源。通常选
Connected Chat Trigger Node，也就是用户发的聊天内容。 - Prompt：传给大模型的提示词。这里用表达式
{{ $json.chatInput }}引用用户输入。 - Chat Model / Memory / Tool：分别连接大模型、记忆、工具节点。
5.4 配置 OpenAI 模型
双击 OpenAI Chat Model 节点，会要求你绑定 OpenAI 的 API Key：
图 18：OpenAI Chat Model 节点需要 API Key 凭据
六、如何添加凭据（Credentials）
凭据是 N8N 存放 API Key、密码等敏感信息的地方。所有需要登录的服务都要先在这里配置。
6.1 进入凭据页面
点击 概述 顶部标签的 凭证：
图 19：凭据管理页面，第一次使用会显示空状态
6.2 新建 OpenAI 凭据
openai。
图 20：点击 创建凭证 后选择服务
图 21：搜索 OpenAI
图 22：OpenAI 凭据表单
七、测试聊天机器人
配置好大模型凭据后，回到 AI Agent 工作流，点击画布下方的 打开聊天 按钮，会弹出聊天面板：
图 23：Open chat 面板，可在这里和机器人对话测试
八、常用快捷键速查
| 快捷键 | 作用 |
|---|---|
Tab | 打开节点搜索 |
N | 选中节点后，快速添加下一个节点 |
Ctrl + S | 保存工作流 |
Ctrl + Enter | 执行工作流 |
Ctrl + Z / Ctrl + Y | 撤销 / 重做 |
Delete | 删除选中的节点 |
Ctrl + 鼠标滚轮 | 放大 / 缩小画布 |
九、下一步可以做什么
学会基础操作后，你可以尝试这些自动化场景：
- 天气邮件：每天早上 8 点自动查天气，发邮件给你
- 网页监控：每小时检查某个网页是否有更新，变了就发通知
- 表单收集：用 Webhook 接收表单提交，存入数据库并通知相关人员
- AI 客服：给 AI Agent 接入企业知识库，让它回答常见问题
- 数据库问答：让 AI Agent 能查询数据库，用自然语言获取数据
************。建议你立刻登录后，在 设置 → 个人 里重新改成自己记得住的密码。