对话式AI代理节点

对话代理能够进行类似人类的对话。它可以掌握上下文，理解用户意图并提供相关答案。这类代理通常用于构建聊天机器人、虚拟助手和客户支持系统。

对话代理会在系统提示符中描述工具，并解析 JSON 响应以进行工具调用。如果您首选的 AI 模型不支持工具调用，或者您正在处理更简单的交互，那么此代理是一个不错的通用选项。它比工具代理更灵活，但准确性可能较低。

有关AI 代理节点本身的更多信息，请参阅AI 代理。

您可以将此代理与聊天触发器节点一起使用。附加一个内存子节点，以便用户可以进行包含多个查询的持续对话。内存不会在会话之间持久化。

节点参数

使用以下参数配置对话代理。

迅速的

选择您希望节点如何构建提示（也称为用户的查询或来自聊天的输入）。

选择：

自动从前一个节点获取：如果选择此选项，则该节点需要从名为的前一个节点获取输入。
在下面定义：如果选择此选项，请提供静态文本或动态内容的表达式作为提示（用户消息）字段中的提示。

需要特定的输出格式

此参数控制是否希望节点要求特定的输出格式。启用后，n8n 会提示您将以下输出解析器之一连接到节点：

节点选项

使用以下选项优化对话代理节点的行为：

人性化讯息

告诉代理它可以使用的工具并为用户的输入添加上下文。

您必须包含这些表达式和变量：

：一个 LangChain 表达式，提供已连接到 Agent 的工具字符串。提供一些关于谁应该使用这些工具以及如何使用这些工具的背景信息或说明。
：一个 LangChain 表达式，提供您连接的输出解析器节点的架构或格式。由于指令本身就是上下文，因此您无需为此表达式提供上下文。
：包含用户提示的 LangChain 变量。此变量会填充Prompt参数的值。请提供一些上下文信息，表明这是用户的输入。

以下是如何使用这些字符串的示例：

例子：

TOOLS
------
Assistant can ask the user to use tools to look up information that may be helpful in answering the user's original question. The tools the human can use are:

{tools}

{format_instructions}

USER'S INPUT
--------------------
Here is the user's input (remember to respond with a markdown code snippet of a JSON blob with a single action, and NOTHING else):

{{input}}

系统消息

如果您想在对话开始前向代理发送消息，请输入您想要发送的消息。

使用此选项来指导代理的决策。

最大迭代次数

输入模型应运行的次数，以尝试根据用户的提示生成好的答案。

默认为。

返回中间步骤

选择是否在最终输出中包含代理采取的中间步骤（打开）或不包含（关闭）。

这可能有助于根据代理所采取的步骤进一步改进其行为。

模板和示例

请参阅主 AI 代理节点的模板和示例部分。

常见问题

有关常见问题或问题以及建议的解决方案，请参阅常见问题。

人工智能词汇表

完成：完成是由 GPT 等模型生成的响应。
幻觉：人工智能中的幻觉是指 LLM（大型语言模型）错误地感知到不存在的模式或物体。
向量数据库：向量数据库存储信息的数学表示。与嵌入和检索器一起使用，可以创建一个供您的 AI 在回答问题时访问的数据库。
向量存储：向量存储，或称向量数据库，用于存储信息的数学表示。与嵌入和检索器结合使用，可以创建一个供 AI 在回答问题时访问的数据库。