模块一：n8n 基础认知与入门

1.1 AI 自动化的分级与应用，以及 n8n 所处的环节

• L1 - 基础自动化 (Basic Automation)
  • 定义：基于固定规则的流程自动化（RPA），处理重复、明确规则的任务。
  • 应用：财务报销流程中自动识别发票信息并填入系统。
  • 局限：缺乏灵活性，无法处理非结构化数据和异常情况。
• L2 - 增强自动化 (Enhanced Automation)——结合 AI 能力
  • 定义：在基础自动化之上集成 NLP 等 AI 能力，可处理半结构化或非结构化数据。
  • 应用：自动读取音频转录为文字，并总结会议纪要。
  • 局限：AI 能力偏工具化，流程主逻辑仍由预设规则驱动。

• L3 - 认知自动化 (Cognitive Automation)——RAG 赋能

  • 定义：结合 ML/DL，系统可学习、预测和决策，具备一定“认知”能力。
  • 应用：智能客服理解意图并基于知识库历史数据回复；风控根据行为模式预测欺诈。
  • 局限：多为特定领域认知，跨领域通用能力有限。
    

• L4 - 自主智能体 (Autonomous Agents)——母 Agent 调度、子 Agent 执行

  • 定义：具备目标设定、自主规划、工具调用、执行反思和长期记忆，像虚拟员工。
  • 应用：给定“为下周的团队夏威夷之旅制定一个预算不超过$5000的行程计划”这样的目标，AI Agent 能自主上网搜索航班、预订酒店、规划活动、整合信息并生成一份完整的计划。
    

• n8n 的定位：AI 时代的“中枢神经系统”

  • 贯穿 L2–L4 的核心编排层。
  • L2：连接和调度不同 AI 工具（OCR、NLP 等）。
  • L3：将模型预测结果接入流程并触发业务动作（如高流失风险自动邮件关怀 + 客户经理提醒）。
  • L4：充当 Agent 的“神经网络”。LLM 负责思考规划，n8n 通过节点调用具体工具（如 Gmail 节点）完成动作，粘合各类 API/服务以执行复杂任务。

1.2 n8n 是什么？

• 核心概念：源代码可用的工作流自动化平台，低代码/可视化拖拽，连接应用/服务/API，实现自动化、数据集成、AI 流程编排；支持自托管与云部署。
• 基础特点
  • 生态丰富：400+ 内置节点 + HTTP 任意 Web 服务。
  • 操作简单：可视化编辑器，支持条件、分支、循环、批处理等。
  • 提高上限：支持自定义 JavaScript。
  • 深度结合 AI：内置 AI 节点，原生集成 LangChain。
  • 使用方式多元：自托管、云端、企业版可选。
  • 适配企业：安全、版本控制、团队协作、错误处理等。
• 稳定性机制
  • 错误处理：错误触发器 + 备用流程（通知、记录日志等）。
  • 调试机制：Executions 记录，逐步查看每步输入输出。
  • 自动重试：节点可配置失败重试次数与间隔。
  • 版本控制：自动保存历史，可随时回滚。

1.3 为什么学习 n8n 而不是其他工作流软件？

• n8n 与核心竞对
  • n8n：定制/可拓展强，需要一定学习成本与逻辑思维。
  • Coze：适配国内平台，可拓展性弱，海外适配低，上手简单。
  • Dify：功能多且开源，体验与能力略弱于 n8n。
  • Zapier：老牌工作流，生态成熟，AI 支持弱于 n8n。

• 开源优势的商业价值
  • 数据主权：可私有化部署，数据留在企业内。
  • 定制能力：自定义节点接入内部系统。
  • 成本控制：自托管以固定服务器成本支撑高并发。
• AI 时代的独特价值：成为 AI Agent 的“神经网络”，越强的 LLM 只会增强 n8n 的编排能力。
• 母公司概况：ARR 约 4000 万美元，25 年搜索量 10 倍增长，累计融资数亿欧元，投资方 Accel 等。
  • n8n 最新的投资者 Accel Partners 是 X 的早期投资者，投资 X 收益超千倍，资本看好的 AI 平台级机会。