Chat Trigger · 把 Agent 接入真实入口
第 5 章 · 第 6 节
到现在你的 Agent 还只能在 n8n 编辑器里聊。最后一节：把它推出去——接到 Slack、Telegram、WhatsApp，或者嵌在你自己的网站上。
4 种入口方式
Section titled “4 种入口方式”| 方式 | 节点 | 适合 |
|---|---|---|
| n8n Chat UI | Chat Trigger | 内部使用、原型 demo |
| 嵌入网站 | Chat Trigger + 前端 SDK | 给客户用的对外 Bot |
| Slack / Discord / Teams | App Trigger（Slack Trigger 等） | 团队内 Bot |
| Telegram / WhatsApp | Telegram Trigger / WhatsApp Trigger | 个人助手 |
方式 1 · n8n 自带 Chat UI
Section titled “方式 1 · n8n 自带 Chat UI”Chat Trigger 节点生成一个公开的聊天页面 URL。打开就能聊：
💬 chat-trigger-config.txt
Chat Trigger 节点参数：
Make Chat Publicly Available: ON (要打开)
Authentication: None / Basic / n8n User Auth
Initial Messages: "你好！我能帮你查公司手册。问吧。"
Allowed Origins (CORS): * (任意网站可嵌)
Title: "AI 助手"
激活 workflow 后，节点会显示两个 URL:
- Chat URL（直接打开就是聊天界面）
- Webhook URL（前端 SDK 用）
直接把 Chat URL 发给同事就能用了——零前端代码。
方式 2 · 嵌入自己的网站
Section titled “方式 2 · 嵌入自己的网站”n8n 提供了一个 npm 包 @n8n/chat，几行代码嵌到任意网页：
🌐 embed-chat.txt
<!-- 你网站的 HTML -->
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/style.css" />
<script type="module">
import { createChat } from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/chat.bundle.es.js';
createChat({
webhookUrl: 'https://n8n.example.com/webhook/<chat-trigger-id>',
mode: 'window', // 或 'fullscreen'
initialMessages: ['你好！'],
});
</script>
效果：网页右下角出现聊天泡泡，点开就能跟你的 Agent 对话。
方式 3 · Slack / Discord 集成
Section titled “方式 3 · Slack / Discord 集成”替换 Chat Trigger 为 Slack Trigger，输出接 Slack 发消息节点：
💼 slack-bot.txt
[Slack Trigger] 监听 @AI-Bot 的提及
Trigger Event: App Mention
↓
[AI Agent]
Chat Model: OpenAI
Memory: Postgres Chat Memory
Session Key: ={{ $json.user }} Slack 用户 ID 作为会话 key
Tool: Vector Store Tool / HTTP Tool / etc.
Prompt: ={{ $json.text }} 剥掉 @ 后的纯消息
↓
[Slack - Send Message]
Channel: ={{ $('Slack Trigger').item.json.channel }} 回到原频道
Text: ={{ $json.output }}
Thread: ={{ $('Slack Trigger').item.json.ts }} 回成 thread
设置好后，团队在任何 Slack 频道 @AI-Bot 帮我查... 就触发 Agent，回答会以 thread 形式回复。
方式 4 · Telegram Bot（最简单的个人助手）
Section titled “方式 4 · Telegram Bot（最简单的个人助手）” 📱 telegram-bot.txt
步骤：
1. 找 @BotFather 在 Telegram 里创建一个 bot，拿到 token
2. 在 n8n 配 Telegram Credentials，填 token
3. workflow:
[Telegram Trigger]
Updates: Messages
↓
[AI Agent]
Memory Session Key: ={{ $json.message.chat.id }}
Prompt: ={{ $json.message.text }}
↓
[Telegram - Send Message]
Chat ID: ={{ $('Telegram Trigger').item.json.message.chat.id }}
Text: ={{ $json.output }}
4. 激活 workflow 后，给你的 bot 发消息，就回你了。
成本：只要 OpenAI API 钱 + n8n 部署成本，自己用足够了。
流式输出（Streaming）
Section titled “流式输出（Streaming）”默认 Agent 是”等全部生成完了一次性返回”。如果想要 ChatGPT 那种一字一字蹦的效果：
- Chat Trigger 自带的 UI 已支持流式输出——开 Agent 的 “Enable Streaming” 即可
- 嵌入式 chat（@n8n/chat） 同上
- Slack / Telegram 不支持流式（API 本身不支持），只能等完整答案
处理用户上传文件
Section titled “处理用户上传文件”Chat Trigger 支持用户上传图片/文件：
📎 file-handling.txt
Chat Trigger 配置：
Allow File Uploads: ON
Max File Size: 10 MB
Allowed Mime Types: image/*, application/pdf
用户在 chat 里上传文件后，workflow 收到：
$json.chatInput 文字部分
$json.files 上传的文件数组
下游可以：
- 图片 → 加 Vision 节点（OpenAI gpt-4o vision）
- PDF → 走 5.5 节那套 RAG ingest 流程
实战：把 5.5 节的 RAG 助手接到 Telegram
Section titled “实战：把 5.5 节的 RAG 助手接到 Telegram” 🎯 rag-on-telegram.txt
workflow: "RAG Telegram Bot"
[Telegram Trigger]
↓
[AI Agent]
Chat Model: OpenAI gpt-4o-mini
Memory: Postgres Chat Memory (Session Key = chat.id)
Tool: Vector Store Tool (pinecone "my-knowledge-base")
Prompt: ={{ $json.message.text }}
↓
[Telegram - Send Message]
Chat ID: ={{ $('Telegram Trigger').item.json.message.chat.id }}
Text: ={{ $json.output }}
效果：在 Telegram 跟 bot 聊天，它能就你 5.5 节灌进去的员工手册回答问题，
跨设备记忆持久化（Postgres）。
本节要点回顾（也是整个第 5 部分回顾）
Section titled “本节要点回顾（也是整个第 5 部分回顾）”- 4 种入口：n8n Chat UI / 嵌入网站 / Slack-Discord / Telegram-WhatsApp
- Slack & Telegram 接入：Trigger 节点 → AI Agent → Send Message
- Memory Session Key 用各自的用户 ID（chat.id / user.id）
- 流式输出：Chat UI / 嵌入式支持，IM 平台不支持
- 文件上传：Chat Trigger 直接支持，下游接 Vision / RAG ingest
- 生产前配 Auth、Rate Limit、PII 过滤
至此你已学完前 5 部分——核心能力已经够你独立设计大多数复杂工作流了。
下一部分 Part 6 · 实战案例集 —— 24 个真实场景的完整 workflow，每个含可视化 + 可复制 JSON。