2026/3/31
AI自動化 AI Agent n8n API串接如何用 n8n 打造 AI Agent 專屬記憶庫？Logging 實戰 | (EP.7) n8n 自動化 API 串接教學
為什麼 AI 需要 Logging？告別「金魚腦」的專屬黑盒子當我們將 LINE 等通訊軟體與 AI 結合時，常常會遇到一個災難現場：AI 沒有記憶。它無法記住上一秒的對話，導致每次回覆都像初次見面，甚至引發錯誤（Error）。 Logging 的本質，就是系統的專屬「黑盒子」。一句話講完：Logging 就是為了讓你在事後「看得懂發生過什麼事」。 在 n8n 或任何自動化流程中，Log 不僅僅是無聊的資料，它是拯救開發者的五大超能力： 除錯 (Debug)： 沒紀錄只能瞎猜，有紀錄就能精準抓蟲。 重現 (Reproduce)： 還原當下觸發錯誤的 Prompt。 監控 (Monitor)： 追蹤系統的成功率與 API 呼叫狀況。 優化 (Optimize)： 作為未來訓練 AI 的精華資料。 稽核 (Audit)： 有紀錄才有證據，知道哪個環節出錯。 記憶的進化：從「給人看」到「給 AI 看」Logging 的應用可以分為兩個階段： 階段一：只做 Logging（給人看）為了事後查看、稽核執行結果。我們開始把資料寫入 Google Sheets，方便我們進行 Debug 與狀態確認。 階段二：Logging + 給 AI 查（AI 也要看）當 AI 需要記得前文、參考歷史紀錄，或是做進階的資料檢索（RAG）時，Log 就直接升級成了 AI 的 Context（上下文）。這能讓 AI 瞬間恢復記憶，甚至做到個人化預測與專屬知識庫的搭建。 踩雷警告！為什麼讓 AI 自動撈資料（Tool Calling）是一場災難？很多新手會有一個致命誘惑：「既然 AI 這麼聰明，不要在 Workflow 查了，直接寫個 Tool 讓 AI 自己去 Google Sheet 撈資料（Tool Calling）不是更簡單？」 想法很完美，但對於新手與固定規則的任務來說，這是一個巨大的陷阱！ 失控的可控性： AI 可能亂查太多的資料、查錯條件，甚至決定「不查了」，看它心情做事。 成本超級高： 先讓 LLM 判斷 → 呼叫工具 → 再回傳 LLM，速度極慢且狂燒 Token。 除錯大地獄： 出錯時你根本不知道是 Prompt 寫壞、工具沒寫好，還是 AI 邏輯當機。 架構大 PK：Workflow 先查 vs. AI Agent 自己撈 比較項目 Workflow 先查 (Pre-fetch / 固定 Context) AI Agent 自己撈 (Tool Calling / 動態查詢) 適用情境 固定規則（例：每次都查最新 3 筆對話） 動態條件（例：查閱特定主題的歷史紀錄） 穩定度 極高 (100% 執行) 較低（看 AI 心情決定是否呼叫） 除錯難度 簡單清晰 複雜地獄 花費成本 低 高 專家建議： 在進入 AI 節點前，先由 Workflow 流程預先整理好必要資訊（固定 Context），確保 AI 每次都有穩定、可控的上下文。只有在遇到「不確定需求」或「延伸問題」時，才交由 Agent 進行動態查詢。 完整 Workflow 架構解析本次實作的完整流程共分為 三大區段，以下逐一拆解。 區段一：接收與解析 LINE 訊息1Webhook1 → Edit Fields1 Webhook1 接收 LINE Messaging API 傳入的 POST 請求（路徑：line-0324）。 Edit Fields1 負責從 LINE 事件結構中提取三個關鍵欄位： 欄位 來源路徑 說明 input_text body.events[0].message.text 使用者輸入的訊息 userId body.events[0].source.userId 識別使用者身份 replyToken body.events[0].replyToken LINE 回覆用的一次性 Token 區段二：建立固定 Context（Pre-fetch 記憶）1Get User History → Build History Context → Debug History Preview 這是整個架構的靈魂——在 AI 介入前，由 Workflow 自行整理好歷史記憶。 Get User History：從 Google Sheets 的 logging 工作表中讀取所有紀錄。 Build History Context：透過 Code 節點對資料進行篩選與格式化： const current = $('Edit Fields1').first().json; const currentUserId = current.userId || ''; const rows = $input.all().map(item => item.json); // 只取同一位使用者、狀態為 success 的最近 3 筆紀錄 const filtered = rows .filter(row => row.userId === currentUserId && row.status === 'success') .sort((a, b) => { const ta = new Date(a.timestamp || 0).getTime(); const tb = new Date(b.timestamp || 0).getTime(); return tb - ta; }) .slice(0, 3); const historyContext = filtered.length ? filtered.map((row, idx) => { return `${idx + 1}.\n時間：${row.timestamp || ''}\n輸入：${row.input_text || ''}\n摘要：${row.summary || ''}\n分類：${row.category || ''}\n關鍵字：${row.keywords || ''}`; }).join('\n\n') : '無歷史紀錄'; return [ { json: { ...current, history_context: historyContext, history_count: filtered.length } } ]; 核心邏輯： 過濾條件為「userId 相同」且 status === 'success'，排除失敗紀錄後，取最新 3 筆，確保注入 AI 的都是可靠的高品質記憶。 Debug History Preview：在此節點新增 debug_ 前綴欄位（debug_userId、debug_history_count、debug_history_context 等），讓你在 n8n 執行面板中可以直接確認「AI 即將收到的歷史資料長什麼樣子」，是開發初期排查問題的透明窗口。 區段三：AI 分析、回覆 LINE 與寫入 Log1AI Agent1 → HTTP Request1 → Prepare Log1 → Google Sheets Log1 AI Agent1（搭配 Google Gemini）接收完整的 Context 後進行分析。 Prompt 設計如下： 請讀取以下內容，輸出摘要、主題分類、3 個關鍵字。 本次使用者輸入：{{$json.input_text}} 以下是此使用者最近的互動紀錄，僅供理解上下文與延續語意。 若與本次輸入無關，請以本次輸入為主： {{$json.history_context}} System Message 明確規範 AI 行為，防止幻覺與格式失控： 你是資料整理助手。 規則： 1. 使用繁體中文。 2. 不要捏造未提供的資訊。 3. 請只輸出 JSON。 4. 欄位必須包含 summary、category、language、keywords。 5. 若有歷史互動紀錄，僅可用來補足上下文，不可把過去內容誤當成這次輸入內容。 6. 若本次輸入與歷史紀錄無明顯關聯，請忽略歷史紀錄。 7. 若資訊不足，也必須輸出合法 JSON。 Structured Output Parser 確保 AI 輸出符合以下 JSON Schema，強制欄位驗證，防止格式亂跑： { "type": "object", "properties": { "summary": { "type": "string" }, "category": { "type": "string", "enum": ["AI工具", "程式開發", "商業", "教育", "其他"] }, "keywords": { "type": "array", "items": { "type": "string" } }, "language": { "type": "string" } }, "required": ["summary", "category", "keywords", "language"], "additionalProperties": false } HTTP Request1 呼叫 LINE Reply API，將 AI 分析結果回傳給使用者。 Prepare Log1 + Google Sheets Log1 將本次執行的完整資料寫回 Google Sheets，包含以下欄位： 欄位 說明 timestamp 執行時間（$now） workflow Workflow 名稱 status 執行狀態（success） executionId n8n 執行 ID userId / replyToken 使用者識別資訊 input_text 本次輸入 summary / category / language / keywords AI 分析結果 history_count 本次帶入的歷史筆數 history_context 實際注入 AI 的歷史文字 設計亮點： 記錄 history_count 與 history_context 讓你未來可以回溯「AI 當時看到的是什麼」，是除錯 Hallucination 的關鍵利器。 🎁 附錄：完整 n8n Workflow JSON 腳本你可以直接複製以下 JSON 程式碼，並匯入至你的 n8n 專案中進行測試。匯入後請記得將 Google Sheets 文件 ID 替換為你自己的試算表 ID，並重新設定 Google Sheets 與 LINE Bearer Token 的憑證（Credentials）。 { "nodes": [ { "parameters": { "httpMethod": "POST", "path": "line-0324", "options": {} }, "type": "n8n-nodes-base.webhook", "typeVersion": 2.1, "position": [-1392, -288], "id": "07a2efae-2d4c-4b63-ab6d-38366b22f782", "name": "Webhook1", "webhookId": "a6ff766a-b5f5-4d36-9066-963fc0e4407f" }, { "parameters": { "assignments": { "assignments": [ { "id": "820ce329-eb3e-46b7-8264-c13e6bab20e1", "name": "input_text", "value": "={{ $json.body.events[0].message.text }}", "type": "string" }, { "id": "b9d8194d-1c76-4ad3-a2ab-95fc0db6a001", "name": "userId", "value": "={{ $json.body.events[0].source.userId || '' }}", "type": "string" }, { "id": "6fbbf8c4-4044-41a6-9721-4f11ec8b0001", "name": "replyToken", "value": "={{ $json.body.events[0].replyToken || '' }}", "type": "string" } ] }, "options": {} }, "type": "n8n-nodes-base.set", "typeVersion": 3.4, "position": [-1152, -288], "id": "d03c1de9-2b49-4ed0-98a3-d79d0cf0bb96", "name": "Edit Fields1" }, { "parameters": { "documentId": { "__rl": true, "value": "YOUR_GOOGLE_SHEET_ID", "mode": "list", "cachedResultName": "google sheet logging" }, "sheetName": { "__rl": true, "value": "gid=0", "mode": "list", "cachedResultName": "logging" }, "options": {} }, "type": "n8n-nodes-base.googleSheets", "typeVersion": 4, "position": [-912, -288], "id": "0ff96efd-5db8-45c3-a43e-0b1db98e31b3", "name": "Get User History" }, { "parameters": { "jsCode": "const current = $('Edit Fields1').first().json;\nconst currentUserId = current.userId || '';\n\nconst rows = $input.all().map(item => item.json);\n\nconst filtered = rows\n .filter(row => row.userId === currentUserId && row.status === 'success')\n .sort((a, b) => {\n const ta = new Date(a.timestamp || 0).getTime();\n const tb = new Date(b.timestamp || 0).getTime();\n return tb - ta;\n })\n .slice(0, 3);\n\nconst historyContext = filtered.length\n ? filtered.map((row, idx) => {\n return `${idx + 1}.\\n時間：${row.timestamp || ''}\\n輸入：${row.input_text || ''}\\n摘要：${row.summary || ''}\\n分類：${row.category || ''}\\n關鍵字：${row.keywords || ''}`;\n }).join('\\n\\n')\n : '無歷史紀錄';\n\nreturn [\n {\n json: {\n ...current,\n history_context: historyContext,\n history_count: filtered.length\n }\n }\n];" }, "type": "n8n-nodes-base.code", "typeVersion": 2, "position": [-672, -288], "id": "fe67f1ce-515a-471c-8fda-cdabfe30b00b", "name": "Build History Context" }, { "parameters": { "assignments": { "assignments": [ { "name": "debug_userId", "value": "={{ $json.userId }}", "type": "string" }, { "name": "debug_input_text", "value": "={{ $json.input_text }}", "type": "string" }, { "name": "debug_history_count", "value": "={{ $json.history_count }}", "type": "string" }, { "name": "debug_history_context", "value": "={{ $json.history_context }}", "type": "string" } ] }, "includeOtherFields": true, "options": {} }, "type": "n8n-nodes-base.set", "typeVersion": 3.4, "position": [-432, -288], "id": "61c5f27f-f9e9-4eb1-93eb-3f18ea2b586f", "name": "Debug History Preview" }, { "parameters": { "promptType": "define", "text": "=請讀取以下內容，輸出摘要、主題分類、3 個關鍵字。\n\n本次使用者輸入：{{$json.input_text}}\n\n以下是此使用者最近的互動紀錄，僅供理解上下文與延續語意。若與本次輸入無關，請以本次輸入為主：\n{{$json.history_context}}", "hasOutputParser": true, "options": { "systemMessage": "=你是資料整理助手。\n\n規則：\n1. 使用繁體中文。\n2. 不要捏造未提供的資訊。\n3. 請只輸出 JSON。\n4. 欄位必須包含 summary、category、language、keywords。\n5. 若有歷史互動紀錄，僅可用來補足上下文，不可把過去內容誤當成這次輸入內容。\n6. 若本次輸入與歷史紀錄無明顯關聯，請忽略歷史紀錄。\n7. 若資訊不足，也必須輸出合法 JSON。" } }, "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent", "typeVersion": 3.1, "position": [-176, -288], "id": "e969d51a-4654-4d55-85ae-4c8efe0c3fa0", "name": "AI Agent1" }, { "parameters": { "options": {} }, "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini", "typeVersion": 1, "position": [-224, -64], "id": "8454dd71-055e-43b5-b445-5289f37fc7f8", "name": "Google Gemini Chat Model1" }, { "parameters": { "schemaType": "manual", "inputSchema": "{\n \"type\": \"object\",\n \"properties\": {\n \"summary\": { \"type\": \"string\" },\n \"category\": {\n \"type\": \"string\",\n \"enum\": [\"AI工具\", \"程式開發\", \"商業\", \"教育\", \"其他\"]\n },\n \"keywords\": {\n \"type\": \"array\",\n \"items\": { \"type\": \"string\" }\n },\n \"language\": { \"type\": \"string\" }\n },\n \"required\": [\"summary\", \"category\", \"keywords\", \"language\"],\n \"additionalProperties\": false\n}" }, "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured", "typeVersion": 1.3, "position": [16, -64], "id": "b9638a0d-bfc5-4af6-8dbc-91f225223b3a", "name": "Structured Output Parser1" }, { "parameters": { "method": "POST", "url": "https://api.line.me/v2/bot/message/reply", "authentication": "genericCredentialType", "genericAuthType": "httpBearerAuth", "sendHeaders": true, "headerParameters": { "parameters": [{ "name": "Content-Type", "value": "application/json" }] }, "sendBody": true, "specifyBody": "json", "jsonBody": "={\n \"replyToken\":\"{{ $('Webhook1').item.json.body.events[0].replyToken }}\",\n \"messages\":[\n {\n \"type\": \"text\",\n \"text\": \"【summary】{{ $json.output.summary }} \\n【category】{{ $json.output.category }} \\n【language】{{ $json.output.language }} \\n【關鍵字】{{ $json.output.keywords.join('、') }}\"\n }\n ]\n}", "options": {} }, "type": "n8n-nodes-base.httpRequest", "typeVersion": 4.4, "position": [208, -288], "id": "371bad55-6ecb-4cc0-8ef2-3a8a0d9ffdc7", "name": "HTTP Request1" }, { "parameters": { "assignments": { "assignments": [ { "name": "timestamp", "value": "={{ $now }}", "type": "string" }, { "name": "workflow", "value": "={{ $workflow.name }}", "type": "string" }, { "name": "status", "value": "success", "type": "string" }, { "name": "executionId", "value": "={{ $execution.id }}", "type": "string" }, { "name": "userId", "value": "={{ $('Webhook1').item.json.body.events[0].source.userId || '' }}", "type": "string" }, { "name": "replyToken", "value": "={{ $('Webhook1').item.json.body.events[0].replyToken || '' }}", "type": "string" }, { "name": "input_text", "value": "={{ $('Edit Fields1').item.json.input_text || '' }}", "type": "string" }, { "name": "summary", "value": "={{ $('AI Agent1').item.json.output.summary || '' }}", "type": "string" }, { "name": "category", "value": "={{ $('AI Agent1').item.json.output.category || '' }}", "type": "string" }, { "name": "language", "value": "={{ $('AI Agent1').item.json.output.language || '' }}", "type": "string" }, { "name": "keywords", "value": "={{ $('AI Agent1').item.json.output.keywords ? 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