大家好啊！我是会欧耶，专注AI工具的提效，最近在努力探索N8N智能体，希望我的分享可以帮到大家。

我发现n8n确实适合打造成一个自动化工作流中心，它帮你自动抓取信息、处理数据、发送通知。

这一切并不复杂。借助强大的开源自动化工具 n8n，你完全可以做到。

当然本文旨在教大家 n8n 环境的初始构建：带你用 Docker 快速完成 n8n 的本地部署，并搭建一个简单的 AI 应用。

别担心复杂的概念，我们将“在实践中学习”，让你立刻上手，感受自动化的魅力。本文所有操作均基于测试环境，请放心折腾。

环境准备

Windows/Mac 用户访问 Docker 官方网站下载 Docker Desktop ，启动 Docker Desktop，在终端运行 docker --version 验证安装。

官方地址：https://www.docker.com/products/docker-desktop/

✅ 步骤：

按 Win + R

输入 msinfo32 → 回车

在弹出的窗口里找：

• “处理器” 或 “系统类型”

🔍 看结果：

x64-based PC === 你的电脑是 x86_64 架构（Intel 或 AMD）✅

ARM-based PC === 你的电脑是 ARM 架构（比如高通 Snapdragon）⚙️

大家一定一定一定不要直接双击安装，不然Docker默认安装到你的C盘去了，一定会特别占用磁盘空间！

我之前就因此吃过亏，C盘天天爆满，最后只能无奈重装。

我之前C安装到C盘，天天爆，虽然安装了很多东西，但是很无奈，得删了重装

在文件上方输入这段话，就可以确保文件是安装到d盘的了

运行这个命令后就慢慢跑：Docker Desktop Installer.exe install --installation-dir="E:\docker"

接着安装好后点击close and restart（好像是这个一不小心点了就重启了，重启之后就像下面这样就是安装好）

如果版本旧的话：wsl --update

接着重启一下docker desktop，

记得重启一下，然后再点击restart

一键启动 n8n

在终端运行以下命令：

运行这段命令拉取镜像

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

这个命令会执行三个核心任务：创建用于持久化数据的数据卷、下载n8n镜像、以及启动容器并开放5678端口。其中，-v D:\docker\n8n_data:/home/node/.n8n 这部分参数是关键，通俗地说，它就是把n8n在容器里产生的数据，保存到你本地D盘的指定文件夹下，这样数据就不会丢失了。”

如果一切顺利的话，就可以通过打开 http://localhost:5678 来访问n8n。

快速上手

第一步会弹出注册窗口，本地测试的话可以任意填写。

Get paid features for free (forever) 选项也可以直接跳过。

在基本的信息填写完成后我们就来到了主界面，整个流程因为有了Docker，部署和运行还是蛮简单的。

我们先从官方提示的Demo开始n8n的“hello world”,点击 “Test a simple AI Agent example”

接着下一步开始 create workflow

映入眼帘首先是一个CloseAI的报错，二话不说，鼠标移入CloseAI的节点上面，先把它删除掉。

案例

下面是一个简单的AI对话应用，可以轻松集成其他平台AI工具

定时任务节点

选择每天晚上

浏览器节点

这里就是一个普通的http请求。可以微信公众号近30天科技的爆款选题。大家先不用管，知道是这么个事就好啦。

这快Token，这边就不展示我的了，我怕太多人用号给我封了，

需要自己去https://www.newrank.cn/通过f12控制台获取，不懂的或者有问题可以私聊我。

curl -X POST "https://gw.newrank.cn/api/aichart/nr/aichart/tool/listHotTitlesNew" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "N-Token: 3b2xxxxxxx" \
-d '{
  "platform": "公众号",
  "type": "科技",
  "secondType": "全部",
  "timeType": "近30天"
}'

运行效果：

Split out

这个节点主要是为了切分前面返回的数组的。

处理成数组类型

！！！

这块split out节点是需要的，不然会变成这样子

AI Agent节点

就会有一个Agent，直接拖拽过来即可。

点击chat Model，选择提示词，

https://platform.deepseek.com/api_keys

在这边点击选择API-key即可，和谷歌类似，Create new credential

只不过是真的便宜，几十条数据才消耗了几毛。。。

扯远啦。先回来。

效果

直接拆解了五十篇爆款文章标题

我搭建的时候看的全绿了，没问题了。

常见问题

对了如果大家遇到第二天启动报错的时候，可以安装一个claude code或者一些AI编程工具-trae、cursor、codebuddy等。

第二天重新开机的时候不知道啥情况docker就起不来了。

虽然后面他重新启动了，但是是起了一个新的服务

这是AI写的命令，可以看到直接起了一个新的n8n，旧的数据旧丢了。。。

问题的根源在于容器数据卷没有挂载到本地

docker run -d --name n8n -p 5678:5678 \
    -e DB_SQLITE_POOL_SIZE=10 \
    -e N8N_RUNNERS_ENABLED=true \
    -e N8N_BLOCK_ENV_ACCESS_IN_NODE=false \
    -e N8N_GIT_NODE_DISABLE_BARE_REPOS=true \
    n8nio/n8n:latest

上面看不懂得朋友，可以把我们这块截图发给AI，用豆包问问，总之大家遇到问题，直接问AI。

至此，我们已经成功搭建了一个能自动获取标题并让AI分析的雏形

我知道，你可能已经发现了一些可以优化的地方，比如：" 如何一次性处理所有标题，而不是只获取一条？",“怎样将分析结果自动发送到飞书或邮件？”

别急，这些正是我们进阶路上要去攻克的关卡。说实话，我也是上周才开始学习 n8n 的新手。和很多人一样，我也曾因为它看起来复杂、全是英文而把它搁置了两个月。但真正跑起来后才发现，最大的困难其实是“开始”。

欢迎在评论区分享你的想法或遇到的问题！ 让我们一起交流，把“自动化”这件事玩起来。

先完成再完美！！