自動化已經成為現代軟件開發與運維中不可或缺的一部分。從在不同工具之間同步數據,到觸發複雜的業務流程,團隊越來越依賴工作流自動化平台來減少人工操作與錯誤。n8n(讀作 “n-eight-n”)是一款強大的開源工作流自動化工具,可用於連接各類應用、服務和 API,構建靈活、可擴展的自動化流程。
與許多無代碼或低代碼自動化工具不同,n8n 對開發者非常友好,高度可定製,並且支持自託管,讓你能夠完全掌控自己的數據與基礎設施。無論你是獨立開發者、初創團隊,還是大型企業,n8n 都可以成為你自動化體系的核心支柱。
文章核心要點
- n8n 是一款開源工作流自動化工具,通過可視化流程連接應用、API 與服務。
- 支持自託管,適合注重隱私與合規的企業級場景。
- 支持複雜邏輯、分支控制、錯誤處理以及自定義代碼。
- 非常適合開發者、DevOps 團隊以及 AI / ML 工作流。
- 相比 Zapier 等工具,n8n 更靈活,長期使用成本更低。
什麼是 n8n?
n8n 是一個基於節點(node)的開源工作流自動化平台,工作流中的每一步都以一個節點表示。它與 Zapier 等工具類似,但在靈活性和對高級、AI 驅動自動化流程的支持方面更強。如果你在日常工作中還沒有使用 AI 自動化工具,很可能正在錯失巨大的效率提升機會。
通過 n8n,你可以輕鬆連接各種應用、服務與 API。藉助 DigitalOcean 的一鍵應用(1-Click App),你可以在安全、可擴展的 DigitalOcean Droplet 雲服務器上快速部署 n8n,無需複雜配置。可視化工作流編輯器讓你能夠高效創建自定義自動化流程。
每個節點都可以觸發動作、處理和轉換數據、調用 API 或執行邏輯,從而構建端到端的強大自動化流程。
n8n 可以用於各種自動化場景,例如:
- 自動化重複性任務
- 集成多個應用
- 編排複雜的後端工作流
- 構建自動化流水線,而無需開發完整應用
n8n 的工作方式(How n8n Works)
n8n 的工作流以可視化方式構建,並按順序或條件執行。成功登錄後,你可以從零開始創建自動化流程,也可以直接嘗試 AI 工作流。
核心組件(Core Components)
觸發節點(Trigger Nodes)
觸發節點用於啓動工作流。你可以選擇不同類型的觸發器,例如:
- 啓動一個工作流
- 應用事件觸發
- 定時觸發
- 聊天消息觸發
你可以將其視為工作流的起點,一旦觸發器被激活,後續所有關聯操作都會被執行。
動作節點(Action Nodes)
動作節點是工作流中的“執行者”,用於完成具體操作,例如發送數據、創建記錄、更新數據庫、調用 API 或觸發外部服務。
觸發節點負責啓動流程,動作節點負責真正幹活。
示例:
- 發送郵件
- 在表單提交後創建記錄
- 將表單數據寫入 Excel
- 創建數據庫記錄
- 調用 REST API
邏輯節點(Logic Nodes)
邏輯節點用於控制工作流的行為,決定走哪條路徑、如何組合數據,以及某些步驟何時執行。
示例:
- IF 條件
- Switch
- Merge
- Filter
- 循環(Loop)
示例邏輯:
如果 orderAmount > 5000 → 發送高端客户郵件
否則 → 發送普通郵件
它的工作方式是這樣的:
- 獲取輸入數據
- 判斷條件
- 將工作流拆分為 True / False 兩條路徑
代碼節點(Code Nodes)
代碼節點允許你在工作流中編寫自定義 JavaScript 或 Python。當內置節點無法滿足複雜邏輯或數據處理需求時,就可以使用代碼節點。
適用於:
- 數據轉換
- 自定義邏輯
- 高級計算
什麼時候該用代碼節點?
- Set 節點不夠用
- IF / Switch 難以表達複雜條件
- 需要循環、數學計算或複雜格式化
- API 返回的數據需要大量重構
如果 Set 或 IF 節點就能解決問題,應儘量避免使用代碼節點(越簡單的流程越易維護)。
示例數據結構:
{
"json": {
"name": "Shaoni",
"score": 82
}
}
在 DigitalOcean 上快速部署 n8n
1、登錄並創建新用户,如果你沒有 DigitalOcean 的賬號,可訪問 digitalocean.com 註冊,僅需郵箱和信用卡(或支付寶)即可。如註冊遇到問題,可諮詢 DigitalOcean 中國區獨家戰略合作伙伴卓普雲 AI Droplet(aidroplet.com)。
2、以 root 用户 SSH 登錄 Droplet,具體可參考卓普雲官網更多教程
3、創建非 root 用户並授予 sudo 權限
adduser <username>
usermod -aG sudo <username>
4、配置 SSH key 並使用新用户登錄
5、克隆 n8n Docker 配置
git clone https://github.com/n8n-io/n8n-docker-caddy.git
cd n8n-docker-caddy
6、創建 Docker 卷
sudo docker volume create caddy_data
sudo docker volume create n8n_data
7、配置 DNS 與防火牆
sudo ufw allow 80
sudo ufw allow 443
8、配置 n8n 與 Caddy
nano .env
nano caddy_config/Caddyfile
9、啓動 n8n
sudo docker compose up -d
10、在瀏覽器中訪問你的子域名並登錄,即可獲得一個帶 HTTPS 與持久化數據的自託管 n8n 實例。
在 n8n 中使用預構建的工作流模板
訪問 n8n 網站: 前往 n8n 官網,打開"產品"下拉菜單。在這裏,您將找到大量預構建的工作流自動化模板。
瀏覽或搜索模板: 您可以滾動瀏覽可用的模板,或使用搜索欄查找與您特定用例匹配的模板。
選擇模板: 點擊一個模板以查看其詳細信息。例如,名為“使用 Telegram、Gemini AI 和 Google Sheets 的營養追蹤與餐食記錄器”的模板。
查看連接的應用程序: 每個模板都清晰地展示了它連接了哪些應用程序和服務。在此例中,該工作流使用了 Telegram、Gemini AI 和 Google Sheets。
瞭解工作流結構: 打開模板,查看其完整的工作原理描述。您可以放大和縮小,以檢查每個工作流組件,並瞭解數據如何在節點之間流動。
利用預構建邏輯節省時間: 從頭開始構建此類工作流可能耗時且需要高級技能。這些模板允許您複用經過驗證的自動化邏輯,從而快速開始。
使用模板: 點擊“免費使用”開始導入模板。
複製模板: 選擇“複製模板到剪貼板”,將工作流配置複製到剪貼板。
粘貼到您的 n8n 儀表板: 打開您自託管的 n8n 儀表板,將複製的模板直接粘貼到您的工作流畫布中。
遵循模板指南: 每個模板都附有用户指南。請仔細閲讀並按照説明逐步配置工作流。
配置所需的 API 密鑰: 這些高級工作流通常需要多個 API 密鑰和憑據。請按照指示添加它們以完成設置。
建議將這些 API 密鑰添加到您的帳户中,以便真正開始無故障地運行工作流。
部署方式
| 部署方式 | 説明 |
|---|---|
| n8n Cloud | 官方託管服務,無需運維,適合個人和小團隊 |
| 自託管 | 在虛擬機、Docker 或 Kubernetes 上部署,完全掌控安全與數據 |
使用 n8n 的最佳實踐
保持工作流模塊化與可複用性: 將工作流設計為小巧、獨立的單元,每個單元只承擔單一職責。隨着自動化體系的擴展,模塊化工作流更易於複用、測試和維護。
使用描述性節點名稱: 為節點重命名,清晰描述其功能,以保持工作流的可讀性和易於理解。這在重新審閲工作流或與他人協作時尤為有幫助。
記錄關鍵步驟以便調試: 在工作流的關鍵階段記錄重要的輸入和輸出信息,以便快速定位問題所在。這能使故障排查更快捷、更可靠。
為生產環境啓用錯誤工作流: 使用錯誤工作流來自動捕獲和處理生產環境中的故障。這有助於告警、監控,並防止發生靜默的工作流故障。
避免硬編碼憑證: 始終使用 n8n 的憑證系統來存儲 API 密鑰和機密信息,而非將其直接嵌入工作流中。這能提升安全性並簡化憑證管理。
儘可能對工作流進行版本控制: 將工作流導出並存儲在 Git 等版本控制系統中,以便追蹤變更並在需要時安全地回滾更新。
常見問題
Q:n8n 是免費的嗎? 是的,開源版本可免費自託管;雲版本為訂閲制。
Q:需要編程基礎嗎? 基礎流程不需要,但複雜邏輯建議具備 JavaScript / API 知識。
Q:與 Zapier 有何不同? n8n 更靈活,支持自託管與深度定製,適合複雜場景,長期成本更低。
Q:能處理大規模工作流嗎? 可以,支持隊列與橫向擴展,適合企業級場景。
Q:n8n 安全嗎? 在正確部署下是安全的,支持憑證加密與自託管。
Q:能用於 AI / LLM工作流嗎? 完全可以,適合 RAG、AI Agent 編排、批量推理等場景。
Q:支持 Webhook 嗎? 支持,是核心功能之一。
Q:能否擴展自定義節點? 可以,開發者可編寫自定義節點。
Q:適合非技術團隊嗎? 基礎可用,但複雜流程更適合有開發支持的團隊。
Q:常見使用場景?
- 初創公司
- SaaS 平台
- DevOps 團隊
- AI / ML 基礎設施
- 數據工程流水線
n8n 是一款強大、靈活、以開發者為中心的自動化平台,填補了無代碼工具與完全定製開發之間的空白。其開源特性、可擴展性與深度定製能力,使其成為構建嚴肅自動化工作流的理想選擇,尤其適用於現代 AI 驅動與雲原生環境。