【n8n教程】：Chat Trigger节点，搭建您的第一个AI聊天机器人

Chat Trigger是n8n中用于构建聊天机器人和对话式AI的关键节点。通过简单的配置，你就可以创建一个可公开访问或嵌入到网站的智能聊天界面，支持多种认证方式和会话管理功能。本教程将带你从零开始，一步步搭建你的第一个AI聊天机器人。

什么是Chat Trigger节点？

Chat Trigger是n8n提供的专门用于构建AI聊天机器人的触发节点。简单来说，它就是聊天机器人的"大门"——负责接收用户的消息，并将其传递给后续的AI处理节点。

Chat Trigger的核心作用

Chat Trigger节点的关键功能包括：

• 接收用户输入：监听来自用户的每一条消息- 提供聊天界面：n8n为你托管一个开箱即用的聊天页面，无需额外配置- 管理会话：自动追踪用户的对话历史
• 支持多种认证：可以限制访问权限，确保只有授权用户可以使用

为什么要用Chat Trigger？

与传统的Webhook触发不同，Chat Trigger专为对话式应用优化：

• 开箱即用：无需自己构建前端界面
• 自动上下文管理：内置会话追踪
• 实时流响应：支持流式输出，提供ChatGPT般的体验- 灵活部署：既可以托管在n8n（Hosted Chat），也可以嵌入到你的网站（Embedded Chat）

Chat Trigger的两种部署模式

1. Hosted Chat（托管聊天）— 最简单的选择

适用场景：快速建立AI聊天机器人原型，进行演示
工作原理：

• n8n为你创建一个公开的聊天页面- 用户可以通过URL直接访问
• 无需任何前端开发经验

配置步骤：

1. 在Chat Trigger节点中，启用 "Make Chat Publicly Available" 开关
2. 选择 Mode 为 "Hosted Chat"
3. 配置 Initial Message（初始消息） —— 用户打开页面时看到的欢迎信息
4. 设置 Title 和 Subtitle —— 自定义聊天界面的标题

优势：

• ✅ 完全无代码，点击即部署
• ✅ n8n自动处理所有前端
• ✅ 立即获得可分享的聊天链接

2. Embedded Chat（嵌入式聊天）— 更灵活的选择

适用场景：将聊天机器人集成到你的网站或应用
工作原理：

• 你需要提供自己的网站/应用
• 使用n8n提供的Widget脚本嵌入聊天界面- Chat Trigger提供Webhook URL供你调用

配置步骤：

1. 选择 Mode 为 "Embedded Chat"
2. 复制 Chat URL（Webhook地址）
3. 在你的网站中添加以下代码：

<link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/style.css" rel="stylesheet" />
<script type="module">
  import { createChat } from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/chat.bundle.es.js';
  createChat({
    webhookUrl: '你的Chat Trigger的Webhook URL'
  });
</script>

优势：

• ✅ 完全控制聊天界面的外观和行为
• ✅ 可以自定义样式、颜色、布局
• ✅ 集成到现有网站

认证与安全

Chat Trigger支持多种认证方式，让你根据需求灵活选择：

认证方式	说明	何时使用
None	不需要认证，任何人都可以访问	公开聊天机器人、演示项目
Basic Auth	使用用户名和密码	小型团队、内部使用
n8n User Auth	只有登录n8n账户的用户可访问	企业应用、私密数据

快速配置认证

在Chat Trigger节点中：

1. 找到 Authentication 选项
2. 选择你需要的认证方式
3. 对于Basic Auth，创建或选择一个包含用户名和密码的凭证
4. 保存配置

关键配置详解

Response Mode（响应模式）

Chat Trigger提供三种响应模式，影响用户如何接收答复：
1. When Last Node Finishes（等待最后节点完成）

• 等待整个工作流执行完成后再返回结果
• 适合较简单的工作流
• 用户体验：响应一次性完整显示

2. Using Response Nodes（使用响应节点）

• 使用专门的 "Respond to Chat" 或 "Respond to Webhook" 节点控制输出
• 适合需要手动控制响应内容的场景
• 更灵活但配置稍复杂

3. Streaming Response（流式响应）⭐ 推荐

• 实时流式输出AI生成的响应- 用户体验类似ChatGPT逐字显示答案
• 需要节点支持流式输出（如AI Agent节点v2.2+）
如何启用流式响应：

1. Chat Trigger节点中，设置 Response Mode 为 "Streaming response"
2. 在AI Agent节点中启用 "Enable Streaming" 选项
3. 确保n8n版本 ≥ 1.105.2

Load Previous Session（加载历史会话）

这个功能让聊天机器人能够记住之前的对话内容。
三个选项：

• Off（关闭）：每次对话都是新的，无历史记录
• From Memory（从内存）：从连接的Memory节点加载历史- From Database：从数据库加载历史（需额外配置）

最佳实践：

• 当选择 "From Memory" 时，必须同时将相同的Memory节点连接到Chat Trigger和AI Agent
• 这确保了单一的上下文来源，避免混乱

常见问题与解决方案

根据官方文档和社区反馈，以下是Chat Trigger使用中最常见的四大问题及其解决方案：

❌ 问题1：工作流无法启动错误 "workflow could not be started!"

原因：通常是内存节点配置不当
解决方案：

1. 检查Chat Trigger的 Load Previous Session 是否设置为 "From Memory"
2. 确保连接了一个Simple Memory节点到Chat Trigger的Memory连接
3. 关键：连接同一个Memory节点到AI Agent的Memory连接
4. 在Simple Memory节点中，将 Session ID 设置为 "Connected Chat Trigger Node"

❌ 问题2：无法获取之前的消息

原因：Memory节点配置不一致
解决方案：

• 同时连接Memory节点到Chat Trigger和AI Agent
• 如果从表达式中检索Session ID，确保表达式对两个节点都兼容
• 如果不兼容，使用两个独立的Memory节点，分别为每个节点自定义表达式

❌ 问题3：嵌入式聊天无法工作

原因：Webhook URL配置错误或跨域问题
解决方案：

1. 确认复制了正确的Chat URL2. 检查 Allowed Origin (CORS) 设置，添加你的网站域名3. 使用 * 允许所有来源（仅用于测试）4. 确保工作流已激活

❌ 问题4：传入数据到嵌入式Chat

原因：不知道如何传递自定义数据
解决方案：
使用 metadata 字段在JSON对象中传递额外信息：

createChat({
  webhookUrl: '你的URL',
  metadata: {
    userId: '12345',
    userEmail: 'user@example.com'
  }
});

这些数据会在Chat Trigger的输出中可用。

实战案例：构建你的第一个AI聊天机器人

场景：建立一个简单的FAQ助手

第一步：创建工作流

1. 登录n8n，点击 "+ New" 创建新工作流
2. 搜索并添加 Chat Trigger 节点
3. 在Chat Trigger中： - 启用 "Make Chat Publicly Available"
- • 选择 "Hosted Chat" 模式
- • 配置初始消息：欢迎使用FAQ助手！请输入您的问题。

第二步：添加AI Agent

1. 点击Chat Trigger节点的 "Add node" 按钮
2. 搜索并选择 AI Agent 节点3. 在AI Agent中： - Agent Type：选择 "Tools Agent"
- • Prompt：选择 "Take from previous node automatically"
- • System Prompt：输入你的机器人指令

示例System Prompt：

你是一个专业的FAQ助手。根据用户的问题，提供清晰、简洁的答案。
如果不知道答案，请诚实地说"我不确定，建议联系客服"。
始终保持友好和专业的语气。

第三步：连接Chat Model

1. 在AI Agent节点中，点击 Chat Model 连接上的 + 按钮
2. 选择一个LLM模型（如OpenAI、Google Gemini等）3. 配置模型凭证
3. 保存

第四步：添加内存支持（可选但推荐）

1. 在AI Agent节点中，点击 Add option → Memory
2. 选择 "Window Buffer Memory"（简单易用）3. 保存

第五步：激活与测试

1. 点击 Save 保存工作流
2. 点击 Activate 激活工作流
3. Chat Trigger节点会显示一个可公开访问的链接
4. 复制链接，在新标签页打开测试

第六步：分享你的聊天机器人

激活后，你会看到Chat Trigger节点上显示一个 Chat URL。这就是你的聊天机器人的公开链接，你可以：

• 复制分享给朋友
• 发送到邮件
• 嵌入到网站
• 分享到社交媒体

工作流JSON示例

以下是一个完整的可执行工作流示例，展示了Chat Trigger + AI Agent + Memory的基础结构：

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "mode": "hostedChat",
        "chatInputKey": "chatInput",
        "sessionIdKey": "sessionId",
        "authentication": "none",
        "initialMessages": "欢迎！我是您的AI助手。请问有什么我可以帮助您的吗？"
      },
      "id": "ChatTrigger",
      "name": "Chat Trigger",
      "type": "n8n-nodes-langchain.chattrigger",
      "typeVersion": 1,
      "position": [250, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "agentType": "toolsAgent",
        "systemPromptFromPreviousNode": true,
        "maxIterations": 10
      },
      "id": "AIAgent",
      "name": "AI Agent",
      "type": "n8n-nodes-langchain.agent",
      "typeVersion": 1,
      "position": [450, 300],
      "connections": {
        "input": [
          {
            "node": "ChatTrigger",
            "type": "main"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "parameters": {
        "model": "gpt-4o-mini",
        "temperature": 0.7
      },
      "id": "ChatModel",
      "name": "OpenAI Chat Model",
      "type": "n8n-nodes-langchain.lmchat",
      "typeVersion": 1,
      "position": [650, 300],
      "connections": {
        "input": [
          {
            "node": "AIAgent",
            "type": "main"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "parameters": {
        "sessionKey": "sessionId",
        "contextWindowLength": 5
      },
      "id": "Memory",
      "name": "Simple Memory",
      "type": "n8n-nodes-langchain.memorybufferwindow",
      "typeVersion": 1,
      "position": [650, 450]
    }
  ],
  "connections": {
    "ChatTrigger": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "AIAgent",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "AIAgent": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "ChatModel",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ],
      "memory": [
        [
          {
            "node": "Memory",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

如何使用这个工作流：

1. 在n8n中创建新工作流
2. 点击工作流右上角菜单 → "Import from URL" 或 "Paste Workflow"
3. 复制上面的JSON代码
4. 点击 Import 导入
5. 配置你的OpenAI API凭证
6. 点击 Activate 激活
7. 通过显示的Chat URL访问你的聊天机器人

进阶技巧

💡 Tip 1：实现流式响应（显示实时输出）

配置步骤：

Chat Trigger节点：
1. 设置 Response Mode → "Streaming response"
2. 确保n8n版本 ≥ 1.105.2

AI Agent节点：
1. 点击 "Add option"
2. 启用 "Enable Streaming"

💡 Tip 2：自定义聊天界面样式

在嵌入式聊天中，你可以自定义CSS：

<style>
  .n8n-chat-widget {
    --primary-color: #007bff;
    --background-color: #f8f9fa;
  }
</style>

💡 Tip 3：在Chat Trigger中使用变量和表达式

你可以在消息中使用n8n表达式：

{{ $now.toFormat('yyyy-MM-dd HH:mm:ss') }}  // 显示当前时间
{{ $nodeInputData.userId }}  // 显示用户ID

💡 Tip 4：监控执行情况

每条消息的执行都会消耗你的n8n执行额度。检查你的执行用量：

• n8n控制台 → Settings → Usage
• 了解你的计划允许的执行次数

总结

你现在已经了解了：

• ✅ Chat Trigger的核心概念和用途
• ✅ Hosted Chat和Embedded Chat的区别
• ✅ 如何配置认证和会话管理
• ✅ 常见问题的解决方案
• ✅ 如何构建一个完整的AI聊天机器人

• 官方文档^[1]
• n8n系列教程^[2]

引用链接

[1] 官方文档: https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-langchain.chattrigger/
[2] n8n系列教程: https://www.undsky.com/blog/?category=n8n%E6%95%99%E7%A8%8B#