【AI智能体】N8N Data table实现自定义表单数据增删改查实战详解

一、前言

二、N8N介绍

[2.1 n8n 是什么](#2.1 n8n 是什么)

[2.2 n8n 核心特点](#2.2 n8n 核心特点)

[2.3 n8n 主要应用场景](#2.3 n8n 主要应用场景)

[三、N8N 配置自定义表单实现Data Table增删改查操作过程](#三、N8N 配置自定义表单实现Data Table增删改查操作过程)

[3.1 Data Table介绍](#3.1 Data Table介绍)

[3.1.1 Data Table是什么](#3.1.1 Data Table是什么)

[3.1.2 Data Table核心特点](#3.1.2 Data Table核心特点)

[3.1.3 Data Table适用场景](#3.1.3 Data Table适用场景)

[3.2 创建Data Table并初始化数据](#3.2 创建Data Table并初始化数据)

[3.2.1 创建一个DataTable](#3.2.1 创建一个DataTable)

[3.2.2 添加字段](#3.2.2 添加字段)

[3.3 配置N8N工作流](#3.3 配置N8N工作流)

[3.3.1 添加表单触发节点](#3.3.1 添加表单触发节点)

[3.3.2 增加Data table节点](#3.3.2 增加Data table节点)

[3.3.3 增加一个条件分支节点](#3.3.3 增加一个条件分支节点)

[3.3.4 增加一个判断节点](#3.3.4 增加一个判断节点)

[3.3.5 增加一个Data table数据增加节点](#3.3.5 增加一个Data table数据增加节点)

[3.3.6 增加一个Data table数据查询节点](#3.3.6 增加一个Data table数据查询节点)

[3.3.7 效果测试](#3.3.7 效果测试)

[3.4 Data table 使用场景补充](#3.4 Data table 使用场景补充)

四、写在文末

一、前言

2025年是AI大模型广泛使用的一年，随着大模型的能力日渐完善，基于大模型的其他周边的能力也逐步被开发出来，也在更广泛的领域中开始使用，比如结合低代码+工作流的AI智能体平台，基于传统的互联网应用的各自人工智能客服系统，各种助手等，因此大模型的边界得到了很大的拓展。在国内，比如典型的具有代表性的像Coze ，国外的Dify 等智能体平台，就是很好的将大模型的能力发挥到极致的代表，本文以智能体平台中非常核心的一个模块，工作流为例，来聊聊另一个近期非常火热的融合大模型与各种插件的流程编排工具，n8n。

二、N8N介绍

2.1 n8n 是什么

n8n 是一个开源的工作流自动化工具，它允许用户通过可视化的方式创建、执行和自动化各种任务，这些任务可以是数据处理、文件操作、API 调用等。n8n 支持多种节点（nodes），每个节点代表一个特定的操作或服务，例如读取数据库、发送电子邮件、与第三方服务API交互等。官网：

https://n8n.io/

假设你是一名运营人员，每天需要在社交媒体平台上发布内容，同时还要将相关数据记录到表格中。使用n8n，你可以创建一个工作流，当你在WordPress上发布新文章时，n8n自动将文章分享到Twitter、Facebook等社交媒体平台，同时把文章的标题、发布时间等信息同步到Google Sheets表格中，这一系列操作一气呵成，大大节省了你的时间和精力。

又或者你是一名开发人员，需要定期从GitHub上获取更新的issues和pull requests信息，并发送邮件通知相关人员。利用n8n，你可以轻松设置一个定时任务，让它每周自动从GitHub获取相关信息，然后通过Gmail发送邮件通知，无需手动去查看和发送。

除了多平台集成，n8n还提供了丰富的触发器选项，你可以根据时间（定时任务）、特定事件（如收到新邮件、文件上传等）来触发工作流程。

2.2 n8n 核心特点

n8n 具有如下核心特点：

开源与可自托管
- n8n 采用公平代码（Fair-code）许可，允许用户免费使用、修改甚至自托管，适合注重数据隐私的企业或个人。
- 企业版提供云托管选项（需付费）
可视化工作流编辑器
- 通过拖放节点（nodes）构建自动化流程，每个节点代表一个应用或操作（如 HTTP 请求、数据库查询、AI 工具调用等）。
广泛的集成支持
- 支持 600+ 应用和服务（如 Slack、GitHub、Google Sheets、OpenAI、Telegram 等），也支持自定义 API 调用。
- 社区贡献的节点可通过 n8n.nodes 库扩展功能。
灵活的执行方式
- 可手动触发、定时触发或通过 Webhook 触发。
- 支持条件分支、错误处理、数据转换等高级逻辑。
开发者友好
- 支持 JavaScript/Python 代码片段嵌入，满足定制化需求。
- 可导出/导入 JSON 格式的工作流，便于版本控制和共享。

从技术角度来看，n8n采用了先进的节点式架构。每个节点代表一个独立的操作，比如发送邮件、触发API、数据过滤等。用户可以通过简单的拖拽方式，将不同的节点连接起来，构建出复杂的自动化工作流。这种模式不仅便于非技术人员上手使用，同时也为高阶开发者提供了足够的灵活性，他们可以通过JavaScript或Python代码自定义节点逻辑，来满足更复杂的业务需求。

2.3 n8n 主要应用场景

了解了n8n的能力后，你可以将它应用到许多实际场景中：

客户支持自动化：自动分析客户反馈邮件的情感倾向，并根据情绪积极或消极，将其自动路由至不同的处理团队。
智能内容生成：构建一个工作流，根据热点话题自动检索资料，并调用AI模型生成社交媒体帖子或视频脚本，最后发布到指定平台。
数据同步与处理：定期从数据库或API中提取数据，进行清洗和转换后，将结果汇总并发送到指定的Slack频道或生成报告。
构建RAG助手：搭建一个检索增强生成（RAG）AI客服代理，它能够根据你提供的内部文档（如产品手册）知识，智能地回答用户问题。

三、N8N 配置自定义表单实现Data Table增删改查操作过程

3.1 Data Table介绍

3.1.1 Data Table是什么

n8n的Data Table功能是一个内置的数据表系统，允许用户无需依赖外部数据库（如飞书表格或Google Sheets）就能在n8n内部存储、管理和查询结构化数据。

它通常用于工作流中处理中间数据、存储任务状态或记录历史信息，可以显著提升数据处理速度和简化工作流设计。

3.1.2 Data Table核心特点

n8n的Data Table在设计时包含以下一些特点

内置集成
- 开箱即用：无需配置外部数据库，安装n8n即可使用。
- 无缝工作流集成：通过专用节点操作，无需处理API连接认证。
数据操作
- 基础CRUD：支持插入、获取、查询、更新、删除行等操作。
- 自动时间戳：每行数据自动生成 createdAt（创建时间）和 updatedAt（最后更新时间）字段。
存储与性能
- 高速访问：数据存储在n8n实例本地，读写速度通常快于连接外部云服务。
- 存储限制：单个Data Table有50MB的存储上限，适合中小型数据集。
易用性
- 可视化操作：可通过UI界面直接创建、设计表结构，管理数据。
- 数据映射直观：在工作流节点中，可直观地将上游数据字段映射到表格列。
设计约束
- 不支持文件存储：仅能存储文本、数字等结构化数据，不能存图片、视频等文件。
- 列名限制：官方建议使用英文命名列，使用中文可能引发兼容性问题。