告别繁琐的 API 胶水代码！我用云托管+n8n 搭建了一个强大的 AI 工作流引擎

在构建现代应用，尤其是 AI 应用时，我们开发者常常需要扮演“胶水工程师”的角色：从 A 服务的 API 获取数据，根据数据调用 B 模型的接口，再将结果处理后发送给 C 服务... 这个过程充满了琐碎、重复的逻辑代码，不仅开发效率低，而且后期维护和迭代也异常痛苦。

有没有一种更优雅的方式？

答案是肯定的， n8n 这个强大的开源工作流自动化工具，就是为此而生。它让我们可以通过拖拽节点的方式，可视化地编排复杂的业务逻辑，将 API、数据库、AI 模型像乐高积木一样轻松组合起来。

但是，n8n部署在哪里最合适呢？自建服务器运维麻烦，官方云版本又可能在功能和成本上有所限制。

今天，我们将介绍一种近乎完美的方案：使用腾讯云开发云托管（CloudBase Run）来部署 n8n。既能使用 n8n 的完整功能，又享受弹性扩容、按需付费和免运维的优势。

成果展示：我们将构建一个什么样的“超级助理”？

在开始动手之前，先来看看我们最终要实现的成果。我们将构建一个智能路由 Agent，它能像一个聪明的调度员，接收用户的提问，并根据问题的复杂性，将其分发给不同的“专家”处理。 这个智能助理的核心，就是下面这个在 n8n 中设计的 Workflow：

工作流程

1.Webhook 节点:作为入口，接收来自云开发 AI Bot 或其他应用的 HTTP 请求。

2.Router 节点:进行智能判断。如果是简单的日常对话，就交给一个轻量级的 LLM 快速回答。如果是一个需要专业知识的复杂问题（例如：“帮我搜索一下云托管最近有什么更新”），就交给 Primary AI Agent 节点处理。

3.Primary AI Agent 节点:调用我们预先部署好的云开发搜索工具（MCP），检索相关资料, 将检索到的资料和原始问题一起，由更强大的 LLM 进行总结、润色和回答。

4.Secondary LLM 节点:快速回答简单问题，可以选择成本低速度快的模型。

5.Webhook 响应:最后，将处理好的答案通过 Webhook 返回给提问者。

整个过程清晰、可控，并且可以随时通过增删节点来扩展它的能力。

为什么是“云托管 + n8n”？—— 架构解析

这个方案的强大之处，在于云托管与 n8n 的完美结合，以及对云开发生态的无缝利用。让我们通过一张架构图来理解它的工作原理：

核心优势

• 极致的部署体验n8n 官方提供了 Docker 镜像。我们只需在云托管控制台填入镜像地址，即可一键部署，彻底告别服务器采购、环境配置和网络设置的烦恼。
• 无与伦比的成本效益云托管的“按需付费”与“缩容到 0”能力，与 n8n 的 Webhook 触发模式是天作之合。没有工作流执行时，服务可以自动缩容到 0，不产生任何计算费用。这对于个人项目、初创团队和有明显波峰波谷流量的应用来说，是巨大的成本节约。
• 强大的生态联动n8n 部署在云托管上，可以作为中枢，轻松、低延迟地调用同在云开发生态下的云函数、数据库和 MCP 工具集。这种内网级别的通信，远比跨公网调用要高效和安全，真正形成了 1+1>2 的效果。

实战演练：四步构建你的 AI 超级助理

第 1 步：在云托管上部署 n8n 服务

首先，我们需要一个运行 n8n 的环境。

1. 登录 云开发控制台，进入云托管页面。
2. 在创建服务中选择“通过容器镜像部署”，并填入 n8n 官方镜像：n8nio/n8n，端口配置为 5678。
3. 点击创建，稍等片刻，云托管就会为你启动一个 n8n 服务，并提供一个默认的访问域名。

重要提示：关于数据持久化 (生产环境必读)

• 本文演示的部署方式：为了快速体验，我们直接使用了 n8n 镜像的默认配置。它会将您的工作流、凭证和执行记录保存在一个内置的 SQLite 文件中。这种方式非常适合快速测试和功能验证，但不适用于生产环境，因为任何重启都会导致数据丢失。
• 生产环境推荐配置：为了确保数据安全和持久化，您必须为 n8n 配置一个外部数据库。n8n 官方推荐使用 PostgreSQL。您可以通过在云托管服务中配置以下环境变量，将 n8n 连接到外部数据库（例如 腾讯云数据库 PostgreSQL）：

第 2 步：为 n8n 准备“工具箱”

我们的 AI 助理需要一些强大的工具来完成任务。

• 工具一：部署 MCP 搜索工具
  1. 在云开发控制台，进入 AI+ -> MCP -> 创建 MCP server。
  2. 选择 云开发 AI 能力 模板，鉴权方式选择 云开发 API key 授权，开始部署。

  

  1. 部署完成后，进入详情页，复制 MCP server URL，并在 配置 MCP 标签页中根据指引获取 API key。这两个值我们稍后会用到。

  

• 工具二：创建函数型智能体 我们的 n8n workflow 是通过一个“函数型智能体”来接收和响应请求的。这个智能体的作用就是调用 n8n 的 Webhook。
  1. 将模板仓库中的代码克隆到本地：n8n-agent
  2. 复制 .env.example 文件为 .env，我们将在下一步获取 Webhook 信息后填充它。

第 3 步：设计并配置 n8n Workflow

现在，让我们打开 n8n 的画布，开始像搭乐高一样构建我们的工作流。

1.访问部署好的 n8n 服务域名，完成初始化设置。

2.下载模板中的 Workflow 配置文件 Agent_for_cloudbase.json。

3.在 n8n 界面中，选择 Import from File，将该文件导入，即可看到我们预设好的工作流。

4.配置 Webhook 节点:

• 点击 Webhook 节点，在右侧配置面板中复制 Test URL 下的 Webhook URL。这就是你的 <your-webhook-url>。 注意： 这里复制的 URL 域名部分是 localhost 或者 127.0.0.1 的，需要替换为你之前部署的 n8n 服务域名。
• 为了安全，还可以配置 Authentication 为 Header Auth，新建一个 Credential，设置 Name 为 Authorization，Value 为 Bearer <your-token>（<your-token>替换为你自己的安全令牌）。 

5.配置模型节点:

• 点击名为 Primary AI Agent 的节点，选择你喜欢的 LLM（本例为 DeepSeek）。
• 新建 Credential，填入你从 DeepSeek 官网 获取的 API Key。

6.配置 MCP 节点:

• 点击 Call MCP Search Tool 节点。
• SSE endpoint填入第二步获取的 MCP server URL填入第 2 步获取的 MCP server URL。
• 鉴权方式选择 Bearer token，Credential 填入第 2 步获取的 MCP server API key。

7.激活 Workflow:点击右上角的 Active 开关，让工作流生效

第 4 步：部署并测试我们的智能体

1.进入第 2 步下载的函数型智能体代码目录，打开 .env 文件，将上一步获取的 <your-webhook-url> 和 <your-token> 填入。

2.部署函数型智能体，推荐使用 CloudBase CLI 进行部署

# 安装 CloudBase CLI
npm install-g @cloudbase/cli

# 登陆
npm run login

# 部署，根据提示输入你的云开发环境 ID 和服务名
npm run deploy

注意：服务名需要符合 ibot-<bot-name> 的格式。

3.创建云开发 AI Bot

• 进入 云开发控制台，点击左侧菜单栏的 AI+ -> Agent -> 创建 -> 函数型 Agent。
• 选择 空白 Agent，在标识中填入上一步的 <bot-name> 和 <bot-tag>，点击 创建。

创建成功后，我们就可以通过对话来触发 n8n 工作流了。测试完成以后，可以参考接入指引，将智能体接入到小程序或者 Web 应用。

实战小结

通过本文，我们不仅学会了如何集成 n8n 和云开发 AI Bot，更重要的是，我们掌握了一种全新的应用构建模式：

以云托管为核心，部署像 n8n 这样的中枢应用，用它来编排和调度云函数、AI 模型、数据库等周边能力，从而构建出强大而灵活的解决方案。

今天的例子只是抛砖引玉。你还可以让 n8n：

• 连接到你的企业微信，监控 Github 提交，自动生成团队周报。
• 连接到你的电商数据库，当有新订单时自动调用 AI 生成感谢邮件。
• 定时抓取行业资讯，通过 AI 总结后推送到你的个人微信。

云托管（CloudBase Run）

云托管是腾讯云开发CloudBase推出的容器化应用托管服务，它让开发者可以无需关心服务器运维，专注于业务逻辑开发。

核心特性

零运维：无需购买服务器，无需配置网络和负载均衡，一键部署即可获得生产级服务

弹性伸缩：根据实际访问量自动扩缩容，支持缩容到 0 实例，真正做到按需付费

不限语言：开发者可使用任意自己喜爱的语言和框架，包括 Node.js、Python、Java、Go 等

成本优势

相比传统的云服务器部署方式，云托管的成本优势明显：

按需计费：只为实际使用的计算资源付费，空闲时间零成本

免运维成本：无需专人负责服务器维护、安全更新等

快速迭代：支持灰度发布、版本回滚，降低发布风险

适用场景

Web 应用：前后端分离的应用、API 服务、管理后台等

工具服务：如本文的 n8n 等开源工具的托管

微服务架构：将单体应用拆分为多个独立的微服务

本文所有代码和 workflow 配置文件已开源在https://github.com/TencentCloudBase/awesome-cloudbase-examples，点击阅读原文下载使用！

立即访问云开发云托管，让你零成本上手体验！加入我们的开发者交流群 社群二维码或链接，与更多开发者一起探索 AI 应用的无限可能！