智能对话助理（AI Conversational Agent）
该工作流构建了一个智能对话代理，利用OpenAI的先进语言模型，实现用户输入的聊天消息处理。通过结合上下文记忆和外部知识工具，如Wikipedia和SerpAPI，代理能够实时检索信息并生成精准回答。它有效解决了传统聊天机器人在上下文管理和信息来源方面的不足，适用于客服自动应答、知识问答系统及教育辅导等多种场景，显著提升用户体验和交互智能。
流程图
工作流名称
智能对话助理（AI Conversational Agent）
主要功能和亮点
该工作流基于先进的OpenAI GPT-4o-mini模型，构建了一个智能对话代理，能够接收用户手动输入的聊天消息，结合上下文记忆和多种外部知识工具（如Wikipedia和SerpAPI）进行信息检索和回答生成。工作流通过内置的窗口缓冲记忆保存最近20条对话，确保上下文连续且回答更精准。代理能够灵活调用多种工具，实现多维度智能问答。
解决的核心问题
解决了传统聊天机器人上下文记忆有限、信息来源单一、回答准确度不足的问题。通过结合强大的语言模型、记忆管理和实时网络搜索，显著提升了对复杂问题的理解和回答能力，满足用户对智能交互的高质量需求。
应用场景
- 客服自动应答，提升用户体验和响应速度
- 智能知识问答系统，辅助员工快速获取信息
- 教育辅导机器人，提供精准且上下文相关的学习帮助
- 任何需要结合动态外部数据与上下文记忆的对话场景
主要流程步骤
- 用户通过“On new manual Chat Message”节点手动输入聊天内容触发流程
- 输入文本传递给“AI Agent”智能代理节点
- 代理调用“Chat OpenAI”节点，利用GPT-4o-mini模型生成语言理解与回复能力
- 同时，代理可调用“Wikipedia”和“SerpAPI”两个工具节点，实时获取网络和百科信息
- 通过“Window Buffer Memory”节点，保存最近20条对话上下文，辅助回答的连贯性和准确性
- 最终将综合处理后的智能回复返回给用户
涉及的系统或服务
- OpenAI GPT-4o-mini（语言模型）
- Wikipedia（知识检索工具）
- SerpAPI（实时搜索引擎接口）
- n8n内置窗口缓冲记忆（对话上下文管理）
适用人群或使用价值
本工作流适用于需要构建智能问答、客服机器人、知识管理助理的企业和开发者。通过灵活调用多源知识和保持对话上下文，显著提升交互智能和用户满意度，降低人工客服压力，提高业务效率。