# LangBotでのn8nの使用

Source: https://langbot.app/docs/ja/usage/pipelines/n8n

n8n を LangBot と統合し、メッセージングプラットフォーム横断の AI ボットワークフローと自動化を実現。

[n8n](https://n8n.io/)は、さまざまな自動化タスクを作成、スケジュール、実行できるオープンソースのワークフロー自動化プラットフォームです。

LangBotは現在、n8nワークフローの`Webhook`ノードを通じてワークフローをトリガーし、レスポンスを受信することをサポートしています。

## ランナーとしてのn8nの使用

既存のパイプラインの設定ページを開くか、新しいパイプライン(推奨)を作成して設定ページを開いてください。`AI`で`n8n Workflow API`をランナーとして選択します。

![ランナーとしてのn8n](https://langbot.app/docs/images/zh/deploy/pipelines/n8n/config_runner.png)

次に、以下の内容に従って他の設定を構成して入力します。

## n8nワークフロー接続の設定

![n8nワークフロー](https://langbot.app/docs/images/zh/deploy/pipelines/n8n/create_wf.png)
または
![n8nワークフロー](https://langbot.app/docs/images/zh/deploy/pipelines/n8n/create_wf01.png)

トリガーとして`Webhook`または`On chat message`を選択し、以下のように設定します:

- Webhook:
  ![n8n webhook設定](https://langbot.app/docs/images/zh/deploy/pipelines/n8n/config_webhook.png)
- On chat message:
  ![n8n on chat message設定](https://langbot.app/docs/images/zh/deploy/pipelines/n8n/config_n8n_onchatmessage.png)

> :
>
> ストリーミングレスポンスが必要な場合は、`Response Mode`を`Streaming`に設定します。
>
> ![n8nストリーミング設定](https://langbot.app/docs/images/zh/deploy/pipelines/n8n/config_response_model.png)

> :
>
> 認証は、LangBotのパイプライン設定の認証方法に対応しており、必要に応じて変更できます。
>
> ![n8nワークフロー設定](https://langbot.app/docs/images/zh/deploy/pipelines/n8n/config_auth.png)

AIモデルを呼び出すノードを`AI Agent`として設定し、以下のセットアップに従います:

> ストリーミングレスポンスの場合、赤い枠で強調表示されている項目を追加します。ストリーミングが不要な場合は、このステップをスキップできます。

![n8n AIモデル呼び出し設定](https://langbot.app/docs/images/zh/deploy/pipelines/n8n/config_call_ai.png)

n8nのワークフローレスポンスコンテンツについては、`Respond to Webhook`ノードを使用し、以下の画像に従って設定してください(`AI Agent`ノードでストリーミングレスポンスを選択した場合、このステップは不要です):

![n8nワークフローレスポンス設定](https://langbot.app/docs/images/zh/deploy/pipelines/n8n/config_respond.png)

`Response Body`のレスポンスコンテンツキー名は、LangBotのパイプライン設定の`出力キー名`と一致する必要があります。

n8nワークフロー設定の完了後、上部の`Active`をクリックしてワークフローを有効にしてください。