Cách dùng node AI Agent trên n8n: Chat Model, Memory, Tool

Node AI Agent trong n8n là root node nhận câu hỏi, dùng một Chat Model để suy luận rồi tự chọn Tool cần gọi, như Google Sheets hay HTTP Request. Từ n8n 1.82.0, mọi node AI Agent chạy theo kiểu Tools Agent và phải nối ít nhất một Tool. Bài này là trang tổng của cụm “Tích hợp và chatbot” trên blog Tino: cấu hình từng thành phần, chọn model, MCP, rồi dẫn tới bài chi tiết cho Telegram, Zalo, Messenger. Nếu mới làm quen, đọc trước n8n là gì.

Node AI Agent trong n8n là gì?

Node AI Agent là node gốc (root node) của nhóm Advanced AI trong n8n. Node nhận đầu vào từ trigger, gửi câu hỏi cùng System Message và danh sách Tool cho Chat Model, chạy Tool mà model yêu cầu, rồi trả câu trả lời ở trường output. Các sub-node gắn vào ba cổng bên dưới node: Chat Model, Memory và Tool. Tài liệu n8n ghi rõ: “You must connect at least one tool sub-node to an AI Agent node” (docs.n8n.io, node AI Agent, đọc 22/10/2026).

AI Agent nói chung là hệ thống tự ra quyết định và hành động để đạt mục tiêu; phần khái niệm có ở bài AI Agent là gì. Trong n8n, khái niệm đó gói gọn trong một node kéo thả, nên bạn không cần viết vòng lặp gọi model bằng code.

Node AI Agent khác node OpenAI ở đâu?

Node OpenAI gửi một yêu cầu và nhận một kết quả; node AI Agent điều phối nhiều bước, model có thể gọi Tool, đọc kết quả rồi mới trả lời.

Cách lấy API key và cấu hình node OpenAI riêng có ở bài kết nối API OpenAI vào n8n.

Một AI Agent trong n8n cần những thành phần nào?

Một AI Agent trong n8n cần tối thiểu ba thứ: trigger cung cấp câu hỏi, một Chat Model làm “bộ não” và ít nhất một Tool. Memory và Output Parser là tuỳ chọn, nhưng chatbot nhiều lượt gần như luôn cần Memory để hiểu câu hỏi nối tiếp.

Simple Memory lưu lịch sử trong bộ nhớ của n8n và không dùng được trong workflow chạy thật khi n8n bật queue mode, vì các lượt gọi có thể rơi vào worker khác nhau (docs.n8n.io, Simple Memory). Khi chạy nhiều worker, chuyển sang Postgres Chat Memory hoặc Redis Chat Memory.

Cách tạo AI Agent đầu tiên trên n8n

Cách nhanh nhất để thử node AI Agent là dựng workflow 5 node: Chat Trigger, AI Agent, một Chat Model, Simple Memory và một Tool Google Sheets chứa bảng câu hỏi thường gặp. Bạn chat thử ngay trong editor, không cần webhook công khai. Các bước dưới đây áp dụng cho n8n 2.x (bản stable 2.44.5 ngày 21/10/2026 theo GitHub n8n-io/n8n).

1. Bước 1: Tạo workflow và thêm Chat Trigger. Bấm Create Workflow, nhấn dấu +, chọn On chat message. Để tắt Make Chat Publicly Available trong lúc dựng.
2. Bước 2: Thêm node AI Agent. Nhấn + sau Chat Trigger, tìm “AI Agent”. Mục Source for Prompt để Take from previous node automatically để agent đọc trường chatInput của Chat Trigger.
3. Bước 3: Gắn Chat Model. Nhấn + ở cổng Chat Model, chọn nhà cung cấp, tạo credential bằng API key rồi chọn model trong danh sách. Hướng dẫn lấy key: OpenAI, Google Gemini.
4. Bước 4: Gắn Memory. Nhấn + ở cổng Memory, chọn Simple Memory. Khi dùng Chat Trigger, để Session ID mặc định theo phiên chat; Context Window Length là số lượt trước model được xem, bắt đầu với 5–10.
5. Bước 5: Gắn Tool và chạy thử. Nhấn + ở cổng Tool, chọn Google Sheets, operation Get Row(s), trỏ tới sheet câu hỏi thường gặp (credential: xác thực Google trên n8n). Bấm Open chat, gõ câu hỏi và xem tab Logs để biết agent đã gọi Tool nào.

Workflow chạy thử trong editor bằng Execute workflow hoặc khung chat. Muốn chatbot nhận tin khi bạn đóng trình duyệt, bấm Publish; ở n8n 2.x nút này thay cho công tắc Active/Inactive cũ.

System Message là gì và viết thế nào?

System Message là đoạn hướng dẫn gửi cho model trước mọi câu hỏi, quy định vai trò, giọng văn và khi nào phải dùng Tool. Thêm bằng Add Option → System Message trong node AI Agent. Một System Message tốt nêu rõ phạm vi trả lời và việc cần làm khi thiếu dữ liệu.

Bạn là trợ lý chăm sóc khách hàng của cửa hàng ABC.
- Luôn tra Tool "FAQ" (Google Sheets) trước khi trả lời về giá, phí ship, đổi trả.
- Không tìm thấy trong FAQ thì nói chưa có thông tin và xin số đơn hàng, không tự đoán.
- Trả lời tiếng Việt, tối đa 4 câu.

Model chỉ biết Tool qua tên và mô tả. Khi agent bỏ qua Tool, sửa mô tả Tool cho cụ thể và ghi trong System Message lúc nào phải gọi. Tham số Tool có thể để model tự điền bằng $fromAI(); số vòng gọi tối đa đặt ở Max Iterations, mặc định 10 (docs.n8n.io, Tools Agent).

Nên chọn Chat Model nào cho AI Agent?

Chat Model nên chọn theo việc agent phải làm: tra cứu và trả lời ngắn dùng model nhỏ, rẻ; suy luận nhiều bước hoặc gọi nhiều Tool dùng model lớn hơn. Tên model đổi rất nhanh, nên chọn trong danh sách mà sub-node Chat Model hiển thị, đối chiếu trang model chính thức trước khi đưa vào chạy thật.

Nguồn để kiểm lại: OpenAI Models, OpenAI Deprecations, Anthropic Models overview, Gemini API Models, Gemini deprecations. Workflow cũ còn ghi gpt-3.5-turbo hay models/gemini-2.0-flash sẽ báo lỗi model không tồn tại: mở sub-node và chọn lại model.

MCP Client Tool trong n8n dùng để làm gì?

MCP Client Tool là sub-node Tool biến node AI Agent thành MCP client: agent dùng được các tool mà một MCP server bên ngoài cung cấp, như tra cứu tài liệu, đọc ticket hay truy vấn cơ sở dữ liệu, mà không phải dựng từng HTTP Request. MCP (Model Context Protocol) là chuẩn mở để model gọi công cụ; khái niệm có ở bài MCP là gì.

• Endpoint: điền địa chỉ SSE của MCP server cần nối.
• Xác thực: Bearer, header chung, nhiều header hoặc OAuth2; chọn None nếu server không yêu cầu.
• Tools to Include: All, Selected hoặc All Except. Chỉ mở những tool agent thật sự cần để giảm rủi ro gọi nhầm.

Thông số theo docs.n8n.io, MCP Client Tool (đọc 22/10/2026). Chiều ngược lại, node MCP Server Trigger biến workflow n8n thành MCP server cho Claude hay ChatGPT gọi vào.

Đưa AI Agent lên kênh chat nào?

AI Agent của n8n trả lời được trên mọi kênh có webhook hoặc trigger: Telegram có node chính thức, Messenger nối qua Webhook và Graph API, Zalo nên đi đường chính thức bằng Zalo Bot hoặc Zalo OA. Phần AI Agent giữ nguyên; chỉ trigger ở đầu và node gửi tin ở cuối thay theo kênh.

Với Zalo, tránh node cộng đồng đăng nhập tài khoản cá nhân bằng mã QR: đó không phải API của Zalo và tài khoản có thể bị khoá. Với Messenger, chatbot chỉ trả lời tự do trong 24 giờ kể từ tin gần nhất của khách.

Cho AI Agent đọc và ghi dữ liệu ở đâu?

Tool dữ liệu quyết định AI Agent trả lời đúng hay “bịa”: agent nên tra giá, chính sách, đơn hàng từ nguồn thật thay vì trí nhớ của model. Các nguồn dưới đây đều là node có sẵn dùng được làm Tool; thêm ý tưởng ở bài tích hợp AI vào n8n.

• Google Sheets, Drive, Gmail: nguồn dễ bắt đầu nhất; xem cách xác thực credential Google.
• Airtable: bảng có kiểu dữ liệu rõ hơn Sheets, hợp làm CRM nhỏ; xem Airtable là gì.
• WordPress: đọc bài, tạo nháp qua REST API; xem kết nối WordPress với n8n và workflow viết bài tự động.
• Xử lý media: cắt, ghép, đổi định dạng video bằng FFmpeg trên n8n tự host; xem FFmpeg là gì.

Lấy dữ liệu từ website

HTTP Request và HTML node đủ để đọc trang công khai; quy trình có ở bài crawl dữ liệu website với n8n. Chỉ thu thập trang được phép theo robots.txt và điều khoản của website. Không thu email, số điện thoại hay dữ liệu cá nhân khác khi chưa có căn cứ theo Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Lỗi thường gặp khi chạy AI Agent

Phần lớn lỗi AI Agent nằm ở credential của Chat Model, hạn mức API hoặc cấu hình Tool, không phải ở node AI Agent. Xem tab Logs của node để biết lỗi xảy ra ở vòng gọi model hay ở Tool.

Các lỗi kết nối API khác trong n8n (timeout, SSL, 403, 500) được gom ở lỗi kết nối API thường gặp trong n8n.

Chạy AI Agent 24/7: n8n Cloud hay tự host?

AI Agent trả lời khách cần n8n chạy liên tục và có địa chỉ HTTPS công khai để nhận webhook. n8n Cloud lo phần hạ tầng; n8n tự host trên VPS cho bạn cài node cộng đồng, chạy Ollama, đặt dữ liệu ở máy chủ mình chọn.

So sánh đầy đủ ở bài n8n self-host và n8n Cloud. Cách cài ở cài đặt n8n trên VPS; cấu hình máy chủ cho agent và model ở VPS chạy AI Agent và VPS n8n.

Muốn chạy n8n 24/7 mà không tự cài? VPS n8n của Tino cài sẵn n8n trên VPS NVMe đặt tại Việt Nam; bạn vẫn có quyền root để cấu hình. Xem cấu hình và giá trên trang sản phẩm.

Khi nào không nên dùng AI Agent?

AI Agent không hợp khi quy trình đã cố định và cần kết quả giống nhau mọi lần: model có thể trả lời khác nhau cho cùng câu hỏi và tốn token mỗi lần chạy.

• Quy trình rẽ nhánh rõ ràng (đơn trên 1 triệu thì gửi email A): dùng node If hoặc Switch; nền tảng ở tạo workflow n8n cơ bản.
• Việc cần số liệu đúng đến từng đồng (tính lương, xuất hoá đơn): tính bằng node Code hoặc công thức, chỉ dùng AI để diễn giải.
• Dữ liệu nhạy cảm chưa được phép gửi cho nhà cung cấp model: dùng model tự host hoặc ẩn danh dữ liệu trước.
• Tool có thể gây hại (gửi tin hàng loạt, xoá bản ghi): gắn bước Human review để người duyệt trước khi Tool chạy.

Câu hỏi thường gặp về node AI Agent trong n8n