n8n：从入门到精通的开源自动化平台

数字格局正在迅速演变，自动化和人工智能（AI）处于其前沿，正在改变个人和企业管理工作流的方式。KDnuggets 最近发布了一份名为《使用 n8n 进行自动化：一份自学路线图》的自学路线图，承诺引导学习者穿越这个复杂的领域，从基本的拖放自动化到复杂的、企业级的AI驱动解决方案。

n8n 的核心是一个多功能的工作流自动化平台，它独特地弥合了无代码的简单性与代码的精确性之间的鸿沟。它提供了一个可视化编辑器，用于直观的拖放式工作流创建，使编程经验有限的人也能轻松使用，同时又为技术团队提供了在需要时集成自定义 JavaScript 或 Python 代码的灵活性。这种混合方法使其日益普及，成为寻求简化运营的企业和个人的首选。

该路线图可能概述了一个渐进的过程，涵盖了 n8n 与人工智能的深度集成，这是该平台在 2024 年和 2025 年的重点和增长领域。n8n 大幅增强了其AI能力，支持多种大型语言模型（LLM），包括 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini、Groq 和 DeepSeek，为用户提供了充足的灵活性，可以根据其特定用例选择最佳模型。这意味着学习者可以期待深入构建复杂的 AI 代理，这些代理能够规划多步骤操作并在复杂任务中保持上下文，远远超越了基本自动化。最近新增的功能，如聊天触发器（Chat Trigger）、改进的画布聊天、新的 AI 模型（AI Models）、外部向量存储（External Vector Stores）和专用 AI 节点（如 AI 转换节点和 AI 应用工具），旨在使工作流更智能、更高效，从而更轻松地处理、生成和分析数据。该平台甚至提供了一个自托管 AI 入门套件，使团队能够在自己的基础设施上运行 AI 工作流和 LLM，以增强数据隐私。

对于那些旨在实现企业级自动化的用户，该路线图无疑会涵盖 n8n 专为可扩展性和复杂的组织需求而设计的强大功能。n8n 支持自托管，通过 Docker 提供对数据和部署的完全控制，其整个源代码在 GitHub 上可用，培养了一个拥有超过 20 万成员的强大社区。企业级功能包括多代理编排，它能够创建在路由器或主管代理下协同工作的专用代理，以及用于组织大型复杂工作流的工具。2025 年的最新更新进一步增强了其企业就绪性，引入了子工作流（Subworkflows）以模块化流程，文件夹（Folders）以更好地组织，以及工作流共享（Workflow Sharing）以在云版本上实现无缝团队协作。此外，AI 评估（AI Evaluations）等新功能允许用户跟踪和改进 AI 驱动的分类和内容标记的准确性，这类似于为自动化设置了 QA 流程。该平台现在还通过 MCP 服务器和客户端支持外部 AI 触发器，使外部 AI 代理能够启动 n8n 工作流。

凭借其开源性质、与专有解决方案相比的成本效益以及强大的社区支持，n8n 因其增强敏捷性和促进多样化 AI 工具和模型实验的能力而日益受到认可。正如 n8n 的 2024 年评审和 2025 年计划所强调的那样，该公司致力于“AI 优先自动化”战略，重点关注改进可观察性、团队协作、安全性以及增强对大型数据集的处理。这种全面的方法确保了使用 n8n 的自学之旅不仅能让学习者掌握技术技能，还能理解前沿的行业实践。