AI Agent

Создание автономных AI агентов в n8n с инструментами и памятью

Что такое AI Agent?

AI Agent — это автономная система, которая:

Получает задачу от пользователя
Разбивает её на шаги
Использует инструменты для выполнения
Возвращает результат

Создание AI Agent

Добавьте AI Agent ноду

В панели нод найдите “AI Agent”
Подключите Chat Model

Добавьте модель (OpenAI, Anthropic, Ollama)
Добавьте инструменты (опционально)

Calculator, HTTP Request, Code Tool, MCP
Настройте память (опционально)

Buffer Memory, Window Memory
Настройте System Prompt

Определите поведение агента

Конфигурация Agent

Основные параметры

Параметр	Описание
System Message	Инструкции для агента
Human Message	Шаблон запроса пользователя
Max Iterations	Максимум итераций (default: 10)
Return Intermediate Steps	Показывать шаги рассуждения

System Prompt

Ты полезный ассистент. Отвечай на русском языке.

Твои возможности:
- Поиск информации в интернете
- Математические вычисления
- Анализ данных

При ответе:
1. Сначала проанализируй запрос
2. Используй доступные инструменты
3. Дай структурированный ответ

Подключение Chat Model

Model: gpt-4-turbo
Temperature: 0.7
Max Tokens: 4096

Model: gpt-3.5-turbo
Temperature: 0.7
Max Tokens: 2048

Anthropic Claude

Model: claude-3-5-sonnet
Temperature: 0.7
Max Tokens: 4096

Ollama (локально)

Base URL: http://localhost:11434
Model: llama3.2
Temperature: 0.7

Инструменты (Tools)

Calculator

Математические вычисления:

Input: "Посчитай 15% от 1500"
Agent: Использую Calculator...
Output: 225

HTTP Request Tool

Запросы к API:

Параметр	Пример
URL	`https://api.example.com/data`
Method	GET
Description	”Получить данные о пользователях”

Code Tool

Выполнение JavaScript:

// Description: Форматирование даты
const date = new Date(input);
return date.toLocaleDateString('ru-RU');

Workflow Tool

Вызов другого workflow:

Параметр	Описание
Workflow	Выберите workflow
Description	”Отправка email пользователю”

MCP Client

Подключение MCP серверов:

Файловая система
База данных
Web browsing
И другие

Memory (Память)

Buffer Memory

Хранит всю историю в памяти:

✅ Простая настройка
✅ Быстрый доступ
❌ Теряется при перезапуске
❌ Не масштабируется

Window Buffer Memory

Скользящее окно последних N сообщений:

Параметр	Описание
Window Size	Количество сообщений (default: 5)

✅ Ограниченное использование памяти
✅ Актуальный контекст
❌ Теряет старый контекст

Postgres Chat Memory

Персистентное хранение:

Параметр	Описание
Session ID	Идентификатор сессии
Connection	PostgreSQL credential
Table Name	Таблица для хранения

✅ Персистентность
✅ Масштабируется
✅ Можно шарить между инстансами

Примеры

Customer Support Bot

System Prompt:

Ты агент поддержки компании X.

Твои задачи:
1. Ответить на вопрос из базы знаний
2. Создать тикет если не можешь помочь
3. Найти информацию о клиенте в CRM

Всегда:
- Будь вежливым
- Отвечай на русском
- Предлагай связаться с оператором при сложных вопросах

Research Assistant

Data Analyst

Отладка Agent

Return Intermediate Steps

Включите для просмотра рассуждений:

{
  "thought": "Пользователь спрашивает о погоде. Нужно использовать Weather API.",
  "action": "http_request",
  "action_input": { "city": "Moscow" },
  "observation": "Temperature: 15°C"
}

Логирование

В Code Tool:

console.log('Tool input:', $json);
console.log('Processing...');
const result = processData($json);
console.log('Tool output:', result);
return result;

Лучшие практики

Чёткий System Prompt — определите роль и ограничения
Описания инструментов — агент выбирает по описанию
Ограничьте итерации — установите разумный Max Iterations
Fallback — добавьте обработку когда агент не справляется
Мониторинг токенов — следите за потреблением
Тестируйте edge cases — проверяйте нестандартные запросы

Следующие шаги

LangChain — цепочки обработки
RAG — работа с документами
MCP — Model Context Protocol