一、前言
2025 年是 AI 大模型广泛普及的一年，随着大模型能力的完善，基于其周边的工具链也在快速演进。低代码结合工作流的 AI 智能体平台，以及各类集成人工智能客服系统的传统应用，都在拓展大模型的边界。国内如 Coze、国外如 Dify 等智能体平台，都是将大模型能力发挥到极致的代表。
本文以智能体平台中核心的工作流模块为例，聊聊近期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，允许用户通过可视化方式创建、执行和自动化各种任务。这些任务涵盖数据处理、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操作或服务，例如读取数据库、发送电子邮件或与第三方服务 API 交互。官网提供了丰富的节点库和详细的文档支持，方便开发者扩展功能。
2.2 n8n 核心特点
- 可视化编排：拖拽式界面降低开发门槛。
- 自托管部署：支持本地或私有云部署，保障数据安全。
- 社区生态：拥有大量社区贡献的节点模板，覆盖主流 SaaS 服务。
2.3 n8n 主要应用场景
适用于企业内部的自动化流程，如数据同步、定时任务触发、跨系统通知推送等。特别是在需要连接多个异构系统时，n8n 能充当中间层，减少硬编码工作量。
2.4 飞书多维表介绍
2.4.1 飞书多维表
飞书多维表是一种智能化的在线协作表格，支持多种视图模式，可管理项目进度、客户信息等结构化数据。
2.4.2 多维表核心功能
提供字段类型丰富、自动化规则、仪表盘分析等功能，适合非技术人员进行轻量级数据管理。
2.4.3 多维表优势
与飞书生态深度集成，支持消息通知、权限控制及移动端访问，提升团队协作效率。
2.4.4 智能体对接飞书多维表优势
通过 n8n 连接 AI 智能体与多维表，可实现自然语言驱动的数据录入与查询，让业务数据更灵活地服务于 AI 决策。
三、基于 N8N 工作流操作过程
在实际操作中，我们需要完成前置准备并配置具体的工作流节点。虽然具体步骤因环境而异，但核心逻辑通常包括创建应用、获取凭证、配置节点及测试验证。以下将简要说明关键配置思路，帮助快速上手。
