Workflow-Übersicht
Dieser n8n Workflow ist darauf ausgelegt, einen Conversational Agent zu erstellen, der Informationen zu einem Standort gegen abgerufen und das aktuelle Wetter bereitstellt. Der Agent nutzt sowohl die Wikipedia API als auch eine Wetter-API, um relevante Daten bereitzustellen.
Step-by-Step Node Erklärung
1. Sticky Note4
- Typ: Sticky Note
- Beschreibung: Dient zur Visualisierung wichtiger Informationen im Workflow.
- Parameter:
- Breite: 300
- Höhe: 205
- Inhalt: „The conversation history(last 20 messages) is stored in a buffer memory“
2. On new manual Chat Message
- Typ: Manual Chat Trigger
- Beschreibung: Startet den Workflow, wenn eine neue Chat-Nachricht manuell empfangen wird.
- Parameter: Keine besonderen Einstellungen.
3. Wikipedia
- Typ: Tool Wikipedia
- Beschreibung: Verwendet, um relevante Informationen von Wikipedia abzurufen.
- Parameter: Keine besonderen Einstellungen.
4. Sticky Note3
- Typ: Sticky Note
- Beschreibung: Visuelle Notiz über die Werkzeuge, die der Agent verwenden kann.
- Parameter:
- Breite: 300
- Höhe: 205
- Inhalt: „Tools which agent can use to accomplish the task“
5. Sticky Note6
- Typ: Sticky Note
- Beschreibung: Hinweis darauf, dass der Agent verfügbare Werkzeuge nutzen wird.
- Parameter:
- Breite: 422
- Höhe: 211
- Inhalt: „Conversational agent will utilise available tools to answer the prompt.“
6. Window Buffer Memory
- Typ: Memory Buffer Window
- Beschreibung: Speichert den Verlauf der letzten 20 Nachrichten.
- Parameter:
- contextWindowLength: 20
7. AI Agent
- Typ: Agent
- Beschreibung: Der Hauptagent, der die Anweisungen und Anfragen verarbeitet.
- Parameter:
- Text: „={{ $json.input }}“ (Empfängt die Eingabe vom Benutzer)
- Optionen:
- systemMessage: „You are a helpful assistant, with weather tool and wiki tool…“ (Definiert die Rolle des Agenten)
- promptType: „define“
8. Weather HTTP Request
- Typ: HTTP Request
- Beschreibung: Holt sich die aktuellen Wetterdaten anhand der gegebenen Koordinaten.
- Parameter:
- URL: „https://api.open-meteo.com/v1/forecast“
- sendQuery: true
- parametersQuery:
- latitude: (übergeben von AI Agent)
- longitude: (übergeben von AI Agent)
- forecast_days: „1“ (Anzahl der Vorhersagetage)
- hourly: „temperature_2m“ (benötigte Wetterdaten)
9. Ollama Chat Model
- Typ: Language Model Chat
- Beschreibung: Führt Gespräche mithilfe eines AI-gesteuerten Modells (z.B. Llama 3.2).
- Parameter:
- Modell: „llama3.2:latest“
10. Sticky Note
- Typ: Sticky Note
- Beschreibung: gibt wichtige Informationen über das System-Messaging.
- Parameter:
- Farbe: 4
- Höhe: 240
- Inhalt: Definiert die Systemnachricht für den Agenten.
Ergebnis
Nach dem Ausführen des Workflows kann der Benutzer Informationen über einen Ort und das aktuelle Wetter anfordern. Der Agent verwendet dazu die Wikipedia und die Wetter-API, um die gewünschten Informationen bereitzustellen.