Chat Hub

Централизованный AI-чат интерфейс для работы с моделями и агентами

Chat Hub — централизованный интерфейс для работы с AI моделями, n8n агентами и создания персональных ассистентов.

Возможности Chat Hub

Функция	Описание
Множество моделей	GPT-4, Claude, Gemini в одном интерфейсе
n8n Агенты	Доступ к вашим workflow-агентам
Персональные агенты	Создание простых агентов с кастомными инструкциями
Chat User роль	Пользователи без доступа к workflows

Как использовать

Найдите Chat в навигационной панели n8n
Выберите модель или агента из списка
Начните разговор

Персональные агенты

Персональные агенты — простые AI-ассистенты с кастомными инструкциями для повторяющихся задач.

Создание персонального агента

Нажмите Personal Agents → +New Agent
Заполните настройки
Нажмите Save

Настройки агента

Поле	Описание
Name	Название агента (видно в списке)
Description	Краткое описание назначения
System Prompt	Инструкции для AI
Model	Выбор LLM модели
Tools	Доступные инструменты

Пример системного промпта

Ты — ассистент по написанию маркетинговых текстов.

Твои задачи:
- Писать продающие заголовки
- Создавать описания продуктов
- Редактировать тексты

Правила:
- Используй активный залог
- Пиши кратко и ёмко
- Добавляй призывы к действию
- Всегда на русском языке

Workflow-агенты

Для сложных сценариев используйте n8n workflows как агентов в Chat Hub.

Требования к workflow

Нода Chat Trigger (новейшая версия)
Нода AI Agent с включённым streaming
Workflow должен быть активирован

Настройка workflow для Chat Hub

Откройте workflow с AI Agent
Откройте Chat Trigger
Включите Make Available in n8n Chat
Задайте имя и описание
В AI Agent включите Enable Streaming
Активируйте workflow

Доступ к workflow-агентам

Коллеги увидят ваш workflow-агент, если:

Workflow расшарен с ними
Они имеют доступ к проекту (минимум viewer)

Роль Chat User

Chat User — специальная роль для пользователей, которые только используют AI-функции без создания workflows.

Возможности Chat User

Может	Не может
Использовать Chat Hub	Создавать workflows
Общаться с моделями	Редактировать credentials
Использовать агентов	Видеть внутренности workflows

Когда использовать

Команды поддержки
Менеджеры
Маркетологи
Любые сотрудники без технического бэкграунда

Настройки провайдеров

Администраторы могут контролировать доступ к моделям.

Доступные настройки

Настройка	Описание
Включение/отключение моделей	Какие модели доступны пользователям
Блокировка добавления моделей	Запрет на добавление своих моделей
Default credentials	Credentials по умолчанию
Ограничение credentials	Запрет на добавление своих credentials

Как настроить

Перейдите в Settings → Chat
Отредактируйте провайдеров
Сохраните изменения

Примеры использования

Пример 1: Ассистент по документации

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Персональный агент "Docs Helper"            │
│                                              │
│ System Prompt:                               │
│ Ты — ассистент по внутренней документации.  │
│ Отвечай на вопросы о процессах компании.    │
│ Если не знаешь ответ — направь к HR.        │
│                                              │
│ Model: gpt-4o-mini                          │
│ Tools: None                                  │
└─────────────────────────────────────────────┘

Пример 2: Агент поддержки (workflow)

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Workflow "Support Agent"                     │
│                                              │
│ ┌────────────┐    ┌────────────┐            │
│ │Chat Trigger│───→│  AI Agent  │            │
│ └────────────┘    └─────┬──────┘            │
│                         │                    │
│              ┌──────────┼──────────┐        │
│              ↓          ↓          ↓        │
│         ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐   │
│         │ Model  │ │Zendesk │ │Knowledge│   │
│         │(GPT-4o)│ │  Tool  │ │  Base   │   │
│         └────────┘ └────────┘ └────────┘   │
│                                              │
│ Возможности:                                │
│ - Поиск в базе знаний                       │
│ - Создание тикетов в Zendesk               │
│ - Эскалация сложных вопросов               │
└─────────────────────────────────────────────┘

Пример 3: Анализатор данных

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Workflow "Data Analyst"                      │
│                                              │
│ Tools:                                       │
│ - PostgreSQL (чтение данных)                │
│ - Code (вычисления)                         │
│ - Google Sheets (экспорт)                   │
│                                              │
│ Команды пользователей:                       │
│ "Покажи продажи за Q4"                      │
│ "Сравни показатели с прошлым годом"         │
│ "Экспортируй топ-10 клиентов в таблицу"    │
└─────────────────────────────────────────────┘

Ограничения

Best Practices

1. Чёткие инструкции

✅ Хорошо:
"Отвечай только на вопросы о продуктах из каталога.
При вопросах о ценах — уточняй количество.
Если вопрос вне твоей компетенции — вежливо откажи."

❌ Плохо:
"Будь полезным ассистентом."

2. Выбор правильного типа агента

Задача	Тип агента
Простые ответы	Персональный агент
Работа с данными	Workflow-агент
Интеграции с внешними системами	Workflow-агент
FAQ бот	Персональный агент + RAG

3. Тестирование

Перед публикацией workflow-агента:

Протестируйте в режиме разработки
Проверьте edge cases
Убедитесь в стабильности streaming

Связанные темы

AI Agent

AI агенты — создание агентов

LLM модели

Модели — выбор модели

RAG

RAG — ответы по документам