关注AI圈的小伙伴应该注意到了，最近有个叫做『N8N』的AI项目突然火了起来，目前在GitHub上的start已经突破100K，成为当前开源AI工具类的No.1，非常的牛批！
N8N之所以能这么受欢迎，是因为它被称之为史上最强AI工作流，它的出现不管是对于打工者，还是创作者来说，只要玩转了，都能直接让效率起飞！
它有点类似于大家所熟知的Dify，Coze。但与Dify和Coze相比，N8N的定位更偏向于全能工作流自动化引擎，易用性强，灵活性高，拥有更强大的工作流自动化能力和更广泛的节点集成，并且也支持私有化部署。
🔺N8N 是一款开源的工作流自动化工具，旨在帮助用户通过连接不同的应用程序和服务来实现任务自动化。
项目的GitHub官网主页地址：https://github.com/n8n-io/n8n
它主要的功能特点包括：
可视化流程设计：用户可以通过拖拽节点的方式构建自动化流程，无需编写复杂的代码。
广泛的集成支持：支持许多不同的API、服务和平台，比如数据库、云服务、Webhooks、社交媒体等。
自定义能力强：可以编写自定义的节点或扩展功能，满足特定的自动化需求。
数据处理：支持数据的收集、转换和传输，从而实现复杂的业务流程自动化。
开源免费：作为开源项目，用户可以自主部署在本地或自己的服务器上，享受高自由度和控制权。
简单来说，N8N是一款非常灵活且易用的自动化的工作流项目，我们通过它里面的AI智能体，来自动执行以前需要人工完成的一系列复杂操作或者任务。
举个通俗的例子：N8N其实就是相当于我们智能家居控制系统（比如说智能音箱），我们可以在里面创建一个智能场景（工作流），比如说回家开启智能锁之后，家里的空调自动打开，电视自动打开，氛围灯打开，窗帘自动关闭 ，然后电饭锅自动开启煮饭模式。而这一切其实我们根本就没动手，通过智能家居控制系统就能搞定，便捷性可想而知！
使用场景
n8n 常被拿来与 Excel 作类比：Excel 作为一个通用工具，它不关心数据的具体内容，只负责处理数据，比如个人和小型公司常用 Excel 做数据处理或者排班管理。n8n 的工作方式是类似的：典型的使用场景是从一个 trigger node 来启动工作流并传入初始数据开始的，之后每个 node 都可以基于这些数据进行操作而无需在意数据的性质。
n8n 的 node 分为两类：trigger node 和 general node。前者负责启动工作流，后者用于转换和处理数据。Trigger node 进一步可以分为两类。一种基于时间，比如在特定时间点执行某个操作；另一种基于外部事件，比如在 Pipedrive 中出现新的潜在客户，在 Typeform 收到新的表单，有人访问某个特定 URL，或者 RabbitMQ、Kafka 等接收到了新消息。
工作流启动后，general node 会执行具体的操作：某些 node 被设计为处理特定任务，例如在 Pipedrive 中创建新的潜在交易，或者发送 Kafka 消息；有些更通用的 node 则拥有更强的灵活性，它们可以在任何工具中执行操作；用户也可以为自身的特定需求创建新的 node。这些 node 既可以发送标准的 HTTP 请求，也可以通过 Webhook 接收外部事件，从而启动或转换数据。
Webhook 是一种事件驱动、轻量级的 http 回调机制，可以让一个应用在特定事件发生时自动向另一个应用发送数据，来进行实时通知或触发后续流程。
得益于架构的灵活性，n8n 已经可以覆盖大约 95% 的使用场景，n8n 的设计理念就是让尽可能多的人能够使用 n8n。目前客户用 n8n 构建的应用非常多样。比如有一家大型旅行社用 n8n 构建并很快上线了一个客服 chat agent，自动处理了 70% 的客户咨询，这个 chat agent 随时在线，支持多种语言，并掌握客户完整的 context，客户对答案的满意度提高了约 15%。
使用demo
先用docekr部署 具体网上搜
不过遗憾的是目前n8n并不支持中文，好在它实在是太火了，所以已经有国内的大佬为其提供了对应的汉化编译，这也是为什么前面我在部署命令中指定镜像版本的原因。可以github上找
N8N目前最复杂的点就在于工作流的搭建，而且在加上每个人的需求不一样，所以搭建的方式也完全不同。
我这里只简单的说说思路，而且我目前也还在学习中，只懂得皮毛，所以想深入了解的可以自己参考官方教程：
官方文档：https://docs.n8n.io/
官方博客：https://blog.n8n.io/
国内中文 n8n 学习社区：https://n8n.akashio.com
🔺首先是"社区节点"，可以简单的理解为应用或服务，我们直接在社区里根据自己的需求直接安装即可。
🔺这里演示安装一个deepseek的节点，我们在官方节点库【https://www.npmjs.com/search?q=keywords:n8n-community-node-package】中找到"n8n-nodes-deepseek"节点，在详情页面复制安装代码。
🔺然后回到n8n节点安装页面，粘贴代码，勾选"我理解...风险"，直接点"安装"按钮即可，这样我们就在n8n中加入了deepseek节点
🔺接下来我们所以创建一个最基本的实例来检验下deepseek工作流的连通性。点击右上角"创建工作流程"。
🔺选择"手动触发"。
🔺在选择"数据转换"中的Edit Fields。
🔺下一个点击AI节点，选择我们刚下来下来的deepseek节点（直接搜索即可）。
🔺在deepseek节点参数设置页面选择"创建新凭证"。
🔺输入deepseek 的API Key，没有问题页面会显示"连接测试成功"的提示。
🔺凭证搞定之后依次选择Model(deepseek -chat)，随意在Prompt下面填写个问题，点击"执行步骤"。不出意外就会有返回结果。
🔺以上就是我们不到一分钟创建的一个检测deepseek连通性的工作流，点击"执行工作流"之后，每个模块都能通过就说明没有问题。
进阶操作：
前面说过n8n的工作流部署还是有些繁琐，并且还有很多坑。因为它目前还不支持中文，所以我们上手起来确实要略费时间。
好在n8n不管是官方，还是第三方，以及国内学习平台（比如B站），目前有大量的工作流模版我们可以直接套用，省去了我们大量的时间。