Οδηγός n8n AI Agents: Δημιουργία Έξυπνων Ροών Εργασίας Βήμα προς Βήμα

Οδηγός n8n AI Agents: Δημιουργία Έξυπνων Ροών Εργασίας Βήμα προς Βήμα

Το χάσμα μεταξύ «θέλω έναν πράκτορα AI» και «έχω έναν λειτουργικό πράκτορα AI» συνήθως γεμίζεται από εκατοντάδες γραμμές κώδικα Python για τη σύνδεση των επιμέρους τμημάτων. Οι πράκτορες AI του n8n καλύπτουν αυτό το κενό με έναν οπτικό επεξεργαστή ροών εργασίας, όπου σύρετε, αποθέτετε και συνδέετε πράκτορες powered by LLM που πραγματικά εκτελούν ενέργειες, αναζητούν στον ιστό, κάνουν ερωτήματα σε βάσεις δεδομένων, στέλνουν email και ενημερώνουν υπολογιστικά φύλλα. Αντί για τον boilerplate κώδικα ενός framework, γράφετε απλώς ένα prompt συστήματος.

Αυτός ο οδηγός σας καθοδηγεί στη δημιουργία δύο πραγματικών ροών εργασίας πρακτόρων από το μηδέν: ενός πράκτορα έρευνας ιστού και ενός bot εξυπηρέτησης πελατών με μνήμη. Στο τέλος, θα κατανοήσετε κάθε τύπο κόμβου που χρειάζεστε και πώς συνεργάζονται μεταξύ τους.

Τι είναι το n8n (και γιατί να το χρησιμοποιήσετε για Πράκτορες AI);

Το n8n είναι μια πλατφόρμα αυτοματοποίησης ροών εργασίας ανοιχτού κώδικα. Σκεφτείτε το ως το Zapier, αλλά με δυνατότητα self-hosting και φιλοσοφία «κώδικας όταν τον χρειάζεσαι». Συνδέει πάνω από 500 υπηρεσίες μέσω ενός οπτικού επεξεργαστή βασισμένου σε κόμβους.

Αυτό που κάνει το n8n ιδιαίτερα ενδιαφέρον για τους πράκτορες AI είναι η εγγενής ενσωμάτωση LangChain. Αντί να γράφετε κώδικα Python για το LangChain, διαμορφώνετε τις ίδιες έννοιες (πράκτορες, εργαλεία, μνήμη, μοντέλα) ως οπτικούς κόμβους. Ο κόμβος AI Agent χειρίζεται τον βρόχο συλλογισμού, εσείς απλώς ορίζετε με τι πρέπει να «σκέφτεται» και τι μπορεί να κάνει.

Γιατί να επιλέξετε το n8n αντί για καθαρό κώδικα;

• Οπτικός εντοπισμός σφαλμάτων: βλέπετε ακριβώς πού σπάει η αλυσίδα συλλογισμού του πράκτορα
• Πάνω από 500 ενσωματώσεις γίνονται άμεσα εργαλεία του πράκτορα (Slack, Gmail, Google Sheets, βάσεις δεδομένων)
• Self-host δωρεάν (Community Edition) ή χρήση του n8n Cloud ξεκινώντας από $20/μήνα
• Η υποστήριξη MCP επιτρέπει στις ροές εργασίας του n8n να γίνουν εργαλεία για εξωτερικούς πράκτορες AI και το αντίστροφο

Αν αξιολογείτε διαφορετικά frameworks πρακτόρων όπως το LangGraph, το CrewAI ή το OpenAI Agents SDK, το n8n ανήκει σε διαφορετική κατηγορία: προορίζεται για άτομα που θέλουν πράκτορες παραγωγικής χρήσης χωρίς να διαχειρίζονται ένα runtime Python.

Πώς λειτουργεί ο κόμβος AI Agent του n8n

Κάθε ροή εργασίας πράκτορα AI στο n8n έχει μια ιεραρχική δομή. Ο κόμβος Agent βρίσκεται στο κέντρο και υπο-κόμβοι συνδέονται κάτω από αυτόν για να παρέχουν δυνατότητες.

Ακολουθεί η ανατομία του:

Ο Tools Agent είναι αυτός που θα χρησιμοποιείτε στο 90% των περιπτώσεων. Είναι ο πιο ευέλικτος τύπος πράκτορα: λαμβάνει το prompt σας, συλλογίζεται ποια εργαλεία να καλέσει, τα εκτελεί και επαναλαμβάνει τη διαδικασία μέχρι να έχει μια απάντηση. Στο παρασκήνιο, εκτελεί έναν βρόχο ReAct (Reason + Act): σκέψου, δράσε, παρατήρησε, επανάλαβε.

Το n8n προσφέρει επίσης εξειδικευμένους πράκτορες, έναν SQL Agent για ερωτήματα βάσεων δεδομένων, έναν Plan and Execute Agent που χωρίζει tasks σε υπο-βήματα και έναν Conversational Agent για απλούστερες ροές chat. Ωστόσο, ο Tools Agent καλύπτει τις περισσότερες περιπτώσεις χρήσης.

Τι χρειάζεστε πριν ξεκινήσετε

Πριν χτίσετε οτιδήποτε, φροντίστε αυτά τα τρία πράγματα:

1. Ένα instance του n8n, είτε εγγραφείτε στο n8n Cloud ($20/μήνα Starter) είτε κάντε self-host με Docker:

docker run -it --rm \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

1. Ένα API key LLM, από OpenAI, Anthropic ή Google Gemini. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε το Ollama για δωρεάν τοπικά μοντέλα, αν και η απόδοση κλήσης εργαλείων varies.

2. Ένα API key εργαλείου (προαιρετικό), SerpAPI για αναζήτηση ιστού ($50/μήνα) ή Brave Search API (δωρεάν tier). Μπορείτε να δημιουργήσετε πράκτορες χωρίς αναζήτηση, αλλά είναι το πιο συνηθισμένο πρώτο εργαλείο.

Μόλις τρέξει το n8n, ανοίξτε το http://localhost:5678 (self-hosted) ή τον cloud dashboard σας. Δημιουργήστε μια νέα ροή εργασίας και είστε έτοιμοι.

Δημιουργία Πράκτορα 1: Ένας Πράκτορας Έρευνας Ιστού

Αυτός ο πράκτορας λαμβάνει ένα θέμα, αναζητά στον ιστό, διαβάζει τα αποτελέσματα και γράφει μια δομημένη περίληψη. Είναι το «hello world» των πρακτόρων AI του n8n και πραγματικά χρήσιμο για έρευνα περιεχομένου.

Βήμα 1: Προσθήκη Manual Trigger

Κάντε κλικ στο κουμπί + και αναζητήστε «Manual Trigger». Αποθέστε τον στον canvas. Αυτό σας επιτρέπει να δοκιμάσετε τη ροή εργασίας πατώντας «Test Workflow», ενώ αργότερα θα τον αντικαταστήσετε με webhook ή chat trigger.

Βήμα 2: Προσθήκη κόμβου Edit Fields

Προσθέστε έναν κόμβο Edit Fields μετά το trigger. Ορίστε ένα πεδίο με όνομα topic με μια τιμή string όπως "Latest developments in Model Context Protocol". Αυτό προσομοιώνει την εισαγωγή από τον χρήστη.

Βήμα 3: Προσθήκη του κόμβου AI Agent

Αναζητήστε «AI Agent» και προσθέστε τον. Επιλέξτε Tools Agent ως τύπο πράκτορα.

Στο πεδίο System Message, γράψτε ένα prompt που ορίζει τη συμπεριφορά:

You are a research assistant. When given a topic:
1. Search the web for the latest information
2. Read at least 3 different sources
3. Write a structured summary with:
   - Key findings (bullet points)
   - Notable quotes or data points
   - Sources used

Be specific. Include dates, names, and numbers when available.
Do NOT make up information. If search results are unclear, say so.

Στο Prompt, ορίστε το ως expression: {{ $json.topic }}, ώστε να τραβάει το θέμα από τον κόμβο Edit Fields.

Βήμα 4: Σύνδεση ενός Chat Model

Κάντε κλικ στο + κάτω από τον κόμβο Agent για να προσθέσετε έναν υπο-κόμβο. Επιλέξτε OpenAI Chat Model (ή όποιο LLM χρησιμοποιείτε).

Διαμορφώστε το:

• Model: gpt-4o (ή gpt-4o-mini για φθηνότερες εκτελέσεις)
• Temperature: 0.3 (χαμηλότερο = πιο factual, λιγότερο creative)

Επικολλήστε το API key σας στην ενότητα credentials.

Βήμα 5: Προσθήκη του Εργαλείου Αναζήτησης

Κάντε ξανά κλικ στο + για να προσθέσετε έναν υπο-κόμβο εργαλείου. Επιλέξτε SerpAPI (ή HTTP Request Tool αν θέλετε να χτυπήσετε ένα custom search API).

Για το SerpAPI:

• Προσθέστε το API key σας ως credential
• Ο πράκτορας θα καλεί αυτό το εργαλείο όποτε αποφασίζει ότι χρειάζεται αναζήτηση

Για μια δωρεάν εναλλακτική, χρησιμοποιήστε το HTTP Request Tool διαμορφωμένο να χτυπά το Brave Search API:

URL: https://api.search.brave.com/res/v1/web/search
Method: GET
Query Parameters: q={{ $fromAI("query", "search query") }}
Headers: X-Subscription-Token: YOUR_BRAVE_KEY

Το expression $fromAI() είναι η μαγεία: λέει στον πράκτορα «εσύ αποφασίζεις ποια τιμή θα περάσεις εδώ».

Βήμα 6: Δοκιμή

Κάντε κλικ στο Test Workflow. Παρακολουθήστε τον πίνακα εκτέλεσης στα δεξιά. Θα δείτε:

1. Ο πράκτορας λαμβάνει το θέμα
2. Αποφασίζει να κάνει αναζήτηση (κλήση εργαλείου)
3. Το SerpAPI επιστρέφει αποτελέσματα
4. Ο πράκτορας συλλογίζεται πάνω στα αποτελέσματα
5. Ίσως κάνει άλλη αναζήτηση για περισσότερες λεπτομέρειες
6. Παράγει μια τελική περίληψη

Αν ο πράκτορας κάνει loop χωρίς να συγκλίνει, πιθανώς το system prompt χρειάζεται πιο ξεκάθαρες οδηγίες. Πείτε του ακριβώς πότε να σταματήσει την αναζήτηση.

Δημιουργία Πράκτορα 2: Ένα Bot Εξυπηρέτησης Πελατών με Μνήμη

Ο πράκτορας έρευνας ήταν stateless: ξέχνουσε τα πάντα μετά από κάθε εκτέλεση. Ένα bot εξυπηρέτησης πελατών πρέπει να θυμάται τη συνομιλία. Εδώ μπαίνει στο παιχνίδι η μνήμη του πράκτορα.

Βήμα 1: Χρήση Chat Trigger

Αυτή τη φορά, ξεκινήστε με τον κόμβο Chat Trigger αντί για Manual Trigger. Αυτό σας δίνει το ενσωματωμένο widget chat του n8n για δοκιμή συνομιλιών.

Βήμα 2: Διαμόρφωση του Πράκτορα

Προσθέστε έναν κόμβο Tools Agent. System prompt:

You are a customer support agent for a SaaS project management tool called "TaskFlow."

Rules:
- Always greet the user by name if provided
- Check the knowledge base before answering questions
- If you cannot find an answer, say: "Let me connect you with a human agent"
- Never make up features or pricing that you don't find in the knowledge base
- Keep responses concise (2-3 sentences max unless the user asks for detail)

Available tools:
- Knowledge base search: use this for product questions
- Ticket creation: use this when the user reports a bug or requests a feature

Βήμα 3: Προσθήκη Μνήμης

Κάντε κλικ στο + στον Agent για να προσθέσετε έναν υπο-κόμβο και επιλέξτε Window Buffer Memory.

• Context Window Length: 10 (θυμάται τα τελευταία 10 ζεύγη μηνυμάτων)
• Session ID: {{ $json.sessionId }} (από το chat trigger)

Αυτή είναι η απλούστερη επιλογή μνήμης: κρατά τα_recent_ μηνύματα σε ένα sliding window. Για bots παραγωγικής χρήσης που χρειάζονται επίμονη μνήμη across sessions, χρησιμοποιήστε instead Postgres Chat Memory ή Redis Chat Memory. Ο οδηγός μας για τα καλύτερα εργαλεία μνήμης πρακτόρων AI καλύπτει τα tradeoffs μεταξύ αυτών των προσεγγίσεων.

Βήμα 4: Προσθήκη Εργαλείων

Προσθέστε δύο υπο-κόμβους εργαλείων:

Εργαλείο 1 -- Βάση Γνώσεων (Vector Store QA): Αν έχετε έγγραφα προϊόντων σε ένα vector store (Pinecone, Qdrant, Supabase), χρησιμοποιήστε το Vector Store Question Answer Tool. Αυτό είναι ουσιαστικά RAG (Retrieval-Augmented Generation) σε έναν μόνο κόμβο.

Εργαλείο 2 -- Δημιουργία Ticket (HTTP Request): Προσθέστε ένα HTTP Request Tool διαμορφωμένο να κάνει POST στο ticketing API σας:

URL: https://api.yourapp.com/tickets
Method: POST
Body (JSON):
{
  "title": "{{ $fromAI('title', 'ticket title') }}",
  "description": "{{ $fromAI('description', 'issue description') }}",
  "priority": "{{ $fromAI('priority', 'low, medium, or high') }}"
}

Βήμα 5: Δοκιμή της Συνομιλίας

Κάντε κλικ στο Test Workflow και ανοίξτε το panel chat. Δοκιμάστε μια συνομιλία πολλών turn:

• «Γεια, είμαι ο Alex. Πώς εξάγω τις εργασίες μου σε CSV;»
• «Τι γίνεται με την εξαγωγή σε PDF;»
• «Μάλιστα, η εξαγωγή PDF δεν λειτουργεί για μένα, μπορείτε να ανοίξετε ένα bug report;»

Παρακολουθήστε πώς ο πράκτορας αναζητά στη βάση γνώσεων για τις δύο πρώτες ερωτήσεις και δημιουργεί ένα ticket για την τρίτη. Ο κόμβος μνήμης διασφαλίζει ότι θυμάται το όνομα του Alex και το πλαίσιο του προβλήματος PDF.

Χρήση του MCP για Επέκταση των Πρακτόρων σας

Το n8n πλέον υποστηρίζει το Model Context Protocol (MCP) και προς τις δύο κατευθύνσεις, και εδώ τα πράγματα γίνονται ισχυρά.

Κατανάλωση MCP servers: Προσθέστε τον υπο-κόμβο MCP Client Tool στον πράκτορά σας. Δείξτε τον σε οποιοδήποτε URL MCP server και ο πράκτορας ανακαλύπτει αυτόματα και μπορεί να επικαλεστεί όλα τα εργαλεία που εκθέτει εκείνος ο server. Ένας κόμβος, δεκάδες εργαλεία.

Έκθεση ροών εργασίας ως εργαλεία MCP: Χρησιμοποιήστε τον κόμβο MCP Server Trigger για να μετατρέψετε οποιαδήποτε ροή εργασίας του n8n σε ένα εργαλείο συμβατό με MCP. Εξωτερικοί πράκτορες που τρέχουν σε Claude Desktop, Cursor ή VS Code μπορούν στη συνέχεια να ανακαλύψουν και να καλέσουν τις ροές εργασίας του n8n σας. Δημιουργήστε μία φορά μια ροή «αποστολής ειδοποίησης Slack» και κάθε πράκτορας συμβατός με MCP στο stack σας μπορεί να τη χρησιμοποιήσει.

Αυτή η αμφίδρομη υποστήριξη MCP μετατρέπει το n8n σε hub πρακτόρων: οι πράκτορες n8n καλούν εξωτερικά εργαλεία μέσω MCP και οι εξωτερικοί πράκτορες καλούν τις ροές εργασίας n8n μέσω MCP.

Πρακτικές Συμβουλές για Καλύτερους Πράκτορες n8n

Αφού έχω χτίσει δεκάδες ροές εργασίας πρακτόρων, ακολουθούν αυτά που πραγματικά έχουν σημασία:

Κρατήστε χαμηλό τον αριθμό των εργαλείων. Οι πράκτορες μπερδεύονται με περισσότερα από 5-7 εργαλεία. Αν χρειάζεστε περισσότερα, δημιουργήστε έναν «manager agent» που δρομολογεί tasks σε εξειδικευμένους «worker agents», το n8n υποστηρίζει ροές εργασίας agent-to-agent.

Να είστε περιγραφικοί στα system prompts. Μην λέτε απλώς «βοήθησε τον χρήστη». Καθορίστε ακριβείς κανόνες, μορφές εξόδου και πότε να χρησιμοποιείται κάθε εργαλείο. Όσο πιο συγκεκριμένο είναι το prompt σας, τόσο λιγότερες οι απρόβλεπτες κλήσεις εργαλείων.

Ορίστε όρια token. Στη διαμόρφωση του Chat Model, ορίστε ένα max token limit. Χωρίς αυτό, ένας μπερδεμένος πράκτορας μπορεί να κάψει τον προϋπολογισμό του API σας σε έναν μόνο βρόχο.

Χρησιμοποιήστε κόμβους χειρισμού σφαλμάτων. Προσθέστε μια ροή εργασίας Error Trigger που πιάνει τις αποτυχίες και σας ειδοποιεί μέσω Slack ή email. Διαφορετικά, οι πράκτορες αποτυγχάνουν silently.

Δοκιμάστε πρώτα με edge cases. Ρωτήστε τον πράκτορά σας κάτι που δεν θα έπρεπε να γνωρίζει. Αν κάνει hallucination αντί να πει «δεν ξέρω», το prompt σας χρειάζεται guardrails.

Καταγράψτε τα πάντα κατά την ανάπτυξη. Ενεργοποιήστε την καταγραφή εκτέλεσης (διαθέσιμη στο Pro plan ή self-hosted) ώστε να μπορείτε να replay και να debug ακριβώς πού πήγε λάθος ένας πράκτορας.

Πότε οι Πράκτορες n8n έχουν νόημα (και πότε όχι)

Το n8n είναι ιδανική επιλογή αν:

• Θέλετε πράκτορες παραγωγικής χρήσης χωρίς διαχείριση υποδομής Python
• Οι ροές εργασίας σας συνδέουν πολλαπλά SaaS εργαλεία (Slack, Gmail, Notion, βάσεις δεδομένων)
• Η ομάδα σας περιλαμβάνει μη-developers που χρειάζεται να τροποποιούν τη συμπεριφορά του πράκτορα
• Χρειάζεστε οπτικό debugging των αλυσίδων συλλογισμού του πράκτορα

Το n8n είναι πιθανώς λάθος επιλογή αν:

• Χρειάζεστε λεπτομερή έλεγχο over αρχιτεκτονικές πρακτόρων (χρησιμοποιήστε instead LangGraph ή CrewAI)
• Ο πράκτοράς σας είναι αμιγώς υπολογιστικός (ML pipeline, επεξεργασία δεδομένων) χωρίς ενσωματώσεις
• Χτίζετε ένα σύστημα έρευνας multi-agent με complex state management

Για περιπτώσεις χρήσης επιχειρηματικής αυτοματοποίησης, bots εξυπηρέτησης πελατών, πράκτορες επεξεργασίας δεδομένων, βοηθοί έρευνας, qualification leads, το n8n βρίσκει τη χρυσή τομή μεταξύ δύναμης και προσβασιμότητας.

FAQ

Ποια LLMs υποστηρίζει το n8n για πράκτορες AI;

Το n8n υποστηρίζει OpenAI (GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5), Anthropic Claude (οικογένεια Claude 3.5 και 4), Google Gemini, Mistral, Cohere, μοντέλα HuggingFace και τοπικά μοντέλα μέσω Ollama. Αλλάζετε μοντέλα αλλάζοντας έναν μόνο υπο-κόμβο, χωρίς ανάγκη αλλαγών στη ροή εργασίας.

Είναι το n8n δωρεάν για τη δημιουργία πρακτόρων AI;

Η Community Edition για self-hosting είναι εντελώς δωρεάν χωρίς όρια εκτέλεσης. Το n8n Cloud ξεκινά από $20/μήνα (Starter) με 2.500 εκτελέσεις. Θα πληρώνετε still ξεχωριστά τον πάροχο LLM σας (OpenAI, Anthropic κ.λπ.) για τις κλήσεις API.

Πώς συγκρίνεται ο AI Agent του n8n με τη συγγραφή πρακτόρων σε Python;

Το n8n ανταλλάσσει την προσαρμοστικότητα με την ταχύτητα. Ένας πράκτορας Python με LangChain σας δίνει πλήρη έλεγχο over κάθε βήμα συλλογισμού. Το n8n σας δίνει το 80% αυτής της δυνατότητας στο 20% του χρόνου, με οπτικό debugging και πάνω από 500 ενσωματωμένες ενσωματώσεις. Επιλέξτε Python για έρευνα ή novel αρχιτεκτονικές· επιλέξτε n8n για επιχειρηματική αυτοματοποίηση.

Μπορούν οι πράκτορες n8n να χρησιμοποιούν εργαλεία όπως αναζήτηση ιστού και βάσεις δεδομένων;

Ναι. Οι πράκτορες n8n μπορούν να χρησιμοποιήσουν οποιοδήποτε εργαλείο διαθέσιμο ως κόμβος: SerpAPI, Brave Search, HTTP Request (για οποιοδήποτε API), SQL databases, Google Sheets, Slack και εκατοντάδες άλλα. Τα προσθέτετε ως υπο-κόμβους κάτω από τον κόμβο Agent.

Τι είναι το MCP Client Tool στο n8n;

Το MCP Client Tool συνδέει τον πράκτορα n8n σας με εξωτερικούς servers MCP (Model Context Protocol). Ο πράκτοράς σας ανακαλύπτει αυτόματα όλα τα εργαλεία που εκθέτει εκείνος ο server και μπορεί να τα καλέσει κατά τον συλλογισμό. Είναι ένας μοναδικός κόμβος που μπορεί να解锁 δεκάδες εξωτερικά εργαλεία.

Πώς προσθέτω μνήμη σε έναν πράκτορα AI του n8n;

Προσθέστε έναν υπο-κόμβο μνήμης κάτω από τον κόμβο Agent σας. Η Window Buffer Memory είναι η απλούστερη επιλογή (κρατά τα τελευταία N μηνύματα). Για επίμονη μνήμη across sessions, χρησιμοποιήστε Postgres Chat Memory, Redis Chat Memory ή Zep Memory. Ορίστε ένα session ID για την παρακολούθηση individual συνομιλιών.

Μπορώ να συνδέσω πολλαπλούς πράκτορες στο n8n;

Ναι. Το n8n υποστηρίζει ροές εργασίας agent-to-agent όπου ένας «manager» πράκτορας αναθέτει tasks σε εξειδικευμένους «worker» πράκτορες. Χτίζετε κάθε worker ως ξεχωριστή sub-workflow και τους συνδέετε μέσω του εργαλείου Call n8n Workflow.

Ποια είναι η διαφορά μεταξύ του Tools Agent και άλλων τύπων πρακτόρων;

Ο Tools Agent χρησιμοποιεί έναν βρόχο συλλογισμού ReAct και λειτουργεί με οποιοδήποτε εργαλείο. Ο OpenAI Functions Agent χρησιμοποιεί το native API κλήσης συναρτήσεων της OpenAI (ελαφρώς γρηγορότερο αλλά μόνο για OpenAI). Ο SQL Agent είναι εξειδικευμένος για ερωτήματα βάσεων δεδομένων. Ο Plan and Execute Agent χωρίζει complex tasks σε υπο-βήματα. Για τις περισσότερες περιπτώσεις χρήσης, ξεκινήστε με τον Tools Agent.

Πώς κάνω deploy έναν πράκτορα n8n σε παραγωγή;

Για self-hosted: χρησιμοποιήστε Docker Compose με PostgreSQL και Redis, ενεργοποιήστε τη queue mode για horizontal scaling και βάλτε τον πίσω από reverse proxy με SSL. Για cloud: απλώς ενεργοποιήστε τη ροή εργασίας, το n8n χειρίζεται την υποδομή. Και στις δύο περιπτώσεις, αντικαταστήστε το Chat Trigger με ένα Webhook trigger ώστε external apps να μπορούν να καλούν τον πράκτορά σας.

Μπορούν οι πράκτορες n8n να διαχειριστούν uploads αρχείων και εικόνες;

Το n8n μπορεί να επεξεργαστεί αρχεία μέσω του binary data handling. Μπορείτε να χτίσετε πράκτορες που λαμβάνουν uploads αρχείων via webhook, εξάγουν κείμενο (χρησιμοποιώντας έναν κόμβο Code με parser PDF, για παράδειγμα) και συλλογίζονται over το περιεχόμενο. Η εγγενής ανάλυση vision/εικόνας εξαρτάται από το αν το LLM σας υποστηρίζει multimodal input (το GPT-4o το κάνει, για παράδειγμα).

Πηγές

• Τεκμηρίωση Κόμβου AI Agent του n8n
• Επισκόπηση Πλατφόρμας AI Agents του n8n
• Πλάνα Τιμολόγησης n8n
• Ενσωμάτωση MCP Server του n8n