必须先建立稳定触发路径、接入可信AI节点、确保结构化输出可被下游节点消费——缺一不可,否则流程会在AI返回纯文本后直接中断;具体包括配置Schedule Trigger定时触发、HTTP Request获取中文新闻、OpenAI或AI Agent处理并强制JSON输出、IF+Code节点校验与解析、最终写入飞书多维表格。
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要在n8n中配置一个能自动运行、调用大模型并完成业务动作的AI工作流,必须先建立稳定触发路径、接入可信AI节点、确保结构化输出可被下游节点消费——缺一不可,否则流程会在AI返回纯文本后直接中断。
搭建基础触发与数据准备链路
新建工作流 → 点击 Add first step… → 搜索 Schedule Trigger → 添加并设置为每天 09:00 触发。这一步是整个自动化的时间锚点,不设定时或设错时区,后续所有AI任务都失去节奏感。
在 Schedule Trigger 后添加 HTTP Request 节点 → URL 填写 https://newsapi.org/v2/everything?q=AI&sortBy=relevancy&apiKey=your_api_key → 在 Parameters 区域勾选 “Specify Query Parameters Using JSON” → 输入以下内容:
{ "from": "{ { new Date(Date.now() - 24*60*60*1000).toISOString().split('T')[0] }}", "to": "{ { new Date(Date.now() - 24*60*60*1000).toISOString().split('T')[0] }}", "language": "zh", "pagesize": 10 }
【注意:language 必须设为 zh,否则中文新闻可能被过滤;pagesize 不宜超过 15,否则 OpenAI 节点易因 token 超限报错】
执行测试 → 确认返回状态码为 200 且 body 包含 articles 数组 → 点击 Back to canvas。
接入并配置AI核心节点
方法一:使用 OpenAI Chat Model(适合摘要、分类、翻译等确定性任务)
在 HTTP Request 节点后添加 OpenAI Chat Model 节点 → 点击 Credentials 右侧的 + 创建新凭据 → Provider 选 OpenAI → API Key 填写真实密钥 → Base URL 留空(走官方)或填国内代理地址(如 https://api.moyu.ai/v1)→ 模型选 gpt-4-turbo → 温度设为 0.3(降低幻觉)。
方法二:使用 AI Agent(适合多步推理、工具调用类任务)
添加 AI Agent 节点 → 配置相同凭据 → 在 Tools 区域点击 + 添加工具 → 选择已配置好的 HTTP Request 或 Code 节点作为可用工具 → 设置 System Prompt 为:“你是一个AI资讯分析师,只做三件事:1. 提取每条新闻标题和核心观点;2. 按技术突破、产品发布、政策动向三类打标签;3. 输出严格符合以下JSON Schema的数组:[{\"title\":\"\",\"summary\":\"\",\"category\":\"\"}]”。
【关键:AI Agent 的 Tools 必须连接到 ai_tool 端口,连错普通 output 端口将导致工具完全不可见】
解析AI输出并对接下游系统
第一步:判断AI节点输出是否为JSON
添加 IF 节点 → 条件设为 “{{ $input.first().json && typeof $input.first().json === 'object' }}” → 是分支走正常流程,否分支走 Error 处理(可接 Slack 通知或日志记录)。
第二步:结构化解析(仅当AI返回纯文本时启用)
在 IF 的“否”分支后加 Code 节点 → 输入代码:
const text = $input.first().json.text || $input.first().json;
try { return JSON.parse(text); } catch(e) { throw new Error('AI返回非JSON格式:' + text.substring(0,100)); }
第三步:写入目标系统
在解析成功分支后添加飞书多维表格节点 → 选择已授权的凭据 → 表格 ID 填入对应多维表格链接中的字符串 → 字段映射中,将 JSON 中的 title → 标题列,summary → 摘要列,category → 分类列 → 执行测试确认新增行成功。


















