引言：当自动化遇上 AI
在数字化浪潮中，两个工具正悄然改变着我们处理工作的方式：n8n，一个强大且灵活的开源自动化平台；以及 ComfyUI，一个拥有大量预训练模型的 AI 生成引擎。
然而，对国内用户而言，直接使用它们面临三重挑战：海外服务的网络障碍、API 调用的高昂成本、以及模型私有化部署的技术门槛。本指南旨在展示如何在国内网络环境下，将 n8n 与私有 AI 模型完美融合，打造出一个完全属于你自己的智能自动化中枢。
为什么选择 n8n + 私有 AI 模型？
- n8n 的优势：视觉化工作流设计，无需深厚编程功底即可构建复杂流程；支持 HTTP Request 节点与任何本地 API 交互；自托管确保数据隐私与安全。
- 私有 AI 模型的价值：告别按 Token 付费的商业模式；不再局限于商业大模型，可自由选择文本、图像等各类模型；数据完全私有，支持微调以适应特定任务。
二者结合，n8n 作为'大脑'负责决策协调，私有 AI 模型作为'感官'负责理解创造，便能构建出能够自动执行任务的数字员工。
零成本部署实战
1. 获取云服务器并完成基础配置
国内用户实现低成本部署，首选利用云服务商提供的免费试用套餐或轻量应用服务器。
- 系统选择：推荐 Ubuntu 20.04/22.04 LTS，社区支持更完善。
- 安全组配置：务必放行以下端口：
22：SSH 连接。5678：n8n 默认访问端口。7860：ComfyUI 常用 API 端口。
- 连接方式：使用 Terminal 或 SSH 客户端（如 PuTTY）连接服务器。
2. 部署核心服务
推荐使用 Docker 管理环境依赖，让部署变得轻松。
启动 n8n
docker run -d --name n8n -p 5678:5678 -v ~/.n8n:/home/node/.n8n n8nio/n8n
首次访问需完成基础初始化设置。
启动 ComfyUI
docker run -d --name comfyui -p 7860:7860 -v ~/models:/models ghcr.io/comfyanonymous/comfyui:latest
启动后通过浏览器访问对应 IP 和端口即可进入界面。
3. 在 n8n 中调用私有 AI 模型
奇迹往往发生在细节处。n8n 成功地将提示词发送给了本地部署的 AI 模型，并获取处理返回结果。现在你拥有了一条完全私有、免费、自动化的 AI 文本生成流水线。
在 n8n 中新建工作流，添加 HTTP Request 节点，目标地址指向 ComfyUI 的 API 接口（通常为 http://localhost:7860/prompt），输入 JSON 格式的 Prompt 数据，即可触发模型生成。
高级技巧与保活秘籍
进程保活
上述命令在 SSH 断开后可能停止。建议使用 systemd 守护进程。
创建服务文件：
[Unit]
Description=My AI Model API Service
After=network.target
[Service]
Type=simple
=root
=/usr/bin/python3 /path/to/your/app.py
=/path/to/your/
=always
=multi-user.target
