n8n AI Agents

n8n AI Agents เป็นฟีเจอร์สำหรับสร้าง autonomous AI agents บน n8n workflow automation platform โดยใช้ LangChain เป็น framework หลัก ช่วยให้คุณสามารถสร้าง agents ที่สามารถตัดสินใจ ใช้ tools ต่างๆ และรักษา context ในการสนทนาได้

จุดเด่นของ n8n AI Agents คือการใช้ Visual Workflow Builder ทำให้ไม่ต้องเขียน code มากนัก แต่ยังมีความยืดหยุ่นสูงด้วยการรองรับ custom code nodes

ทำไมต้องใช้ n8n AI Agents?

• Self-hostable - รันบน server ของคุณเอง ควบคุม data ได้เต็มที่
• 500+ Integrations - เชื่อมต่อกับ apps และ services ต่างๆ ได้มากมาย
• LangChain Native - รองรับ LangChain components ครบถ้วน
• Visual Builder - Drag-and-drop สร้าง workflow ได้ง่าย
• Production Ready - รองรับ Queue Mode สำหรับ horizontal scaling

n8n ใช้ hierarchical node system ที่แยก root nodes (cluster nodes) จาก sub-nodes ที่ให้ capabilities เฉพาะทาง:

1 Docker Compose สำหรับ Production

สร้างไฟล์ .env และ docker-compose.yml:

DOMAIN_NAME=yourdomain.com
SUBDOMAIN=n8n
GENERIC_TIMEZONE=Asia/Bangkok
POSTGRES_PASSWORD=your-secure-password
N8N_ENCRYPTION_KEY=your-32-character-encryption-key

version: '3.8'

services:
  postgres:
    image: postgres:15
    restart: unless-stopped
    environment:
      - POSTGRES_USER=n8n
      - POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}
      - POSTGRES_DB=n8n
    volumes:
      - postgres-data:/var/lib/postgresql/data
    healthcheck:
      test: ['CMD-SHELL', 'pg_isready -U n8n']
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

  n8n:
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - DB_TYPE=postgresdb
      - DB_POSTGRESDB_HOST=postgres
      - DB_POSTGRESDB_DATABASE=n8n
      - DB_POSTGRESDB_USER=n8n
      - DB_POSTGRESDB_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}
      - N8N_HOST=${SUBDOMAIN}.${DOMAIN_NAME}
      - N8N_PORT=5678
      - N8N_PROTOCOL=https
      - WEBHOOK_URL=https://${SUBDOMAIN}.${DOMAIN_NAME}/
      - N8N_ENCRYPTION_KEY=${N8N_ENCRYPTION_KEY}
      - N8N_RUNNERS_ENABLED=true
      - GENERIC_TIMEZONE=${GENERIC_TIMEZONE}
      - TZ=${GENERIC_TIMEZONE}
    volumes:
      - n8n-data:/home/node/.n8n
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy

volumes:
  postgres-data:
  n8n-data:

# Start n8n
docker compose up -d

# Check status
docker compose ps

# View logs
docker compose logs -f n8n

4 ขั้นตอนสร้าง AI Agent

คุณเป็นผู้ช่วย AI ที่ช่วยตอบคำถามและดำเนินการต่างๆ
เมื่อผู้ใช้ถามเกี่ยวกับข้อมูล ให้ใช้ tools ที่มีอยู่
ตอบเป็นภาษาไทยเสมอ

OpenAI Configuration

ก่อนอื่นเพิ่ม API Credential ใน Settings → Credentials:

{
  "model": "gpt-4",
  "options": {
    "temperature": 0.7,
    "maxTokens": 2000,
    "frequencyPenalty": 0.0,
    "presencePenalty": 0.0
  }
}

Anthropic Claude Configuration

{
  "model": "claude-3-sonnet-20240229",
  "options": {
    "temperature": 0.7,
    "maxTokens": 4096
  }
}

Memory nodes ช่วยให้ AI Agent จำการสนทนาได้ ทำให้สามารถตอบโต้แบบ multi-turn conversation ได้อย่างมี context

Window Buffer Memory

{
  "sessionKey": "={{ $json.sessionId }}",
  "contextWindowLength": 10
}

contextWindowLength: 10 = เก็บ 10 ข้อความล่าสุดใน conversation history

Vector Store Memory (RAG)

สำหรับ long-term memory และ RAG applications:

• Pinecone - Managed vector database
• Qdrant - Self-hosted vector database
• Simple Vector Store - In-memory (for testing)

Tools ขยายความสามารถของ Agent ให้สามารถเรียก APIs, query databases, และ execute custom logic ได้

Built-in Tools

HTTP Request Tool Example

{
  "name": "get_user_data",
  "description": "ดึงข้อมูลผู้ใช้จาก API ใช้เมื่อต้องการข้อมูล user",
  "method": "GET",
  "url": "https://api.example.com/users/{{ $json.userId }}",
  "options": {
    "timeout": 30000,
    "retry": {
      "maxTries": 3,
      "waitBetweenTries": 1000
    }
  }
}

Queue Mode Architecture

สำหรับ horizontal scaling ให้ใช้ Queue Mode ที่แยก main instance จาก workers:

services:
  redis:
    image: redis:7-alpine
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'redis-cli', 'ping']
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

  n8n-main:
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest
    environment:
      - EXECUTIONS_MODE=queue
      - QUEUE_BULL_REDIS_HOST=redis
      - QUEUE_BULL_REDIS_PORT=6379
      # ... other config
    depends_on:
      - redis
      - postgres

  n8n-worker:
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest
    command: worker
    environment:
      - EXECUTIONS_MODE=queue
      - QUEUE_BULL_REDIS_HOST=redis
      # ... other config
    deploy:
      replicas: 3
    depends_on:
      - redis
      - postgres

Best Practices