آموزش اتوماسیون هوش مصنوعی با n8n؛ از مبتدی تا پیشرفته

آیا از انجام کارهای تکراری در کسب‌وکارتان خسته شده‌اید؟ با اتوماسیون هوش مصنوعی در n8n می‌توانید فرایندهای وقت‌گیر را هوشمندانه خودکار و در زمان و انرژی خود صرفه‌جویی کنید. این مقاله به آموزش n8n می‌پردازد و به شما یاد می‌دهد که چگونه بدون نیاز به کدنویسی، ربات‌هایی بسازید که وظایف پیچیده را برایتان انجام دهند. اگر به‌دنبال افزایش بهره‌وری و ساخت یک سیستم هوشمند و خودکار هستید، این مقاله را از دست ندهید.

n8n چیست و چرا برای اتوماسیون AI اهمیت دارد؟

n8n یک پلتفرم متن‌باز و قابل توسعه برای طراحی و اجرای فرایندهای خودکار (Workflows) است که با استفاده از یک رابط بصری «کشیدن و رهاکردن» (drag‑and‑drop) این امکان را فراهم می‌کند تا بدون نیاز به کدنویسی سنگین یا با حداقل کد (low‑code) گره‌های (Nodes) مختلف را به هم متصل و جریان داده را بین سرویس‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی به‌راحتی مدیریت کنید.

هر گره یک عملکرد مشخص دارد، مثل فراخوانی یک API، ارسال ایمیل، تبدیل داده یا پردازش هوشمند متن توسط مدل‌هایی مانند GPT از طریق گره‌های اختصاصی OpenAI و Google Gemini؛ و خروجی هر گره به ورودی گره بعدی منتقل می‌شود تا یک زنجیره خوداجرا به‌وجود آید.

اهمیت یادگیری و آموزش n8n در اتوماسیون AI هم ناشی از چند ویژگی کلیدی است:

1. قابلیت یکپارچه‌سازی گسترده با هزاران سرویس و مدل هوش مصنوعی اعم از گره‌های آماده و یا گره عمومی HTTP Request که امکان اتصال به هر API را می‌دهد؛
2. امکان میزبانی خودکار (self‑hosted) یا بهره‌برداری از سرویس مدیریت‌شده n8n Cloud که متناسب با نیاز به کنترل داده و مقیاس‌پذیری بالای پروژه‌های AI انتخاب می‌شود؛
3. پشتیبانی از فرایند «انسان در حلقه» (Human‑in‑the‑Loop) که با انتظار برای تأیید یا بازخورد انسانی در میانه جریان، کیفیت و اخلاق‌مداری سیستم‌های هوشمند را تضمین می‌کند؛
4. ساختار متن‌باز و قیمت‌گذاری به‌صرفه که اجرای حجم انبوه درخواست‌های AI را با هزینه زیرساخت به‌جای هزینه هر فراخوان API ممکن می‌سازد.

تمامی این ویژگی‌ها اهمیت یادگیری و آموزش n8n در اتوماسیون AI را نشان می‌دهند و باعث می‌شوند n8n به‌عنوان یک سکوی قدرتمند و منعطف برای توسعه و استقرار راهکارهای اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی در سطوح مختلف فنی و تجاری مطرح باشد.

هوش مصنوعی چیست؟

پیش‌نیازهای لازم برای شروع کار با n8n

در آموزش n8n باید بدانید که برای شروع کار با این پلتفرم، هم از منظر نرم‌افزاری و هم از منظر دانش عملی، چند پیش‌نیاز اصلی وجود دارد:

پیش‌نیاز	توضیحات
زیرساخت اجرای n8n	n8n Cloud: ثبت‌نام در سرویس مدیریت‌شده Self‑Hosted: Docker / npm (Node.js ≥14) / Kubernetes
دسترسی به سرویس‌های AI	حساب در ارائه‌دهندگان AI (OpenAI, Google Gemini, …) تولید و ذخیره امن API Key در Credentials
دانش فنی پایه	آشنایی با REST API و JSON مقدمات JavaScript برای Code Node درک جریان داده بین Nodes
ابزار و محیط کار	مرورگر مدرن (Chrome, Firefox) اینترنت پایدار نسخه‌بندی Workflowها با Git (Self‑Hosted)

با تأمین این پیش‌نیازها، شما آماده‌اید با آموزش n8n، اولین Workflowهای بصری و خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی را در n8n بسازید و گِردآوری، پردازش و اقدام خودکار را به‌سادگی و با انعطاف کامل مدیریت کنید.

نصب و راه‌اندازی اولیه n8n

برای نصب و راه‌اندازی n8n به‌صورتی که همخوان با نیازهای شما باشد، دو مسیر کلی پیش رو دارید:

1. استفاده از سرویس ابری n8n Cloud؛
2. راه‌اندازی خودمیزبان (Self‑Hosted).

در هر دو حالت، ابتدا باید با یادگیری هوش مصنوعی n8n، با مفاهیم پایه آشنا شوید و سپس دستورات مربوطه را اجرا کنید. در ادامه، ابتدا فرایند به‌صورت شرح کلی ارائه شده است و سپس دستورات در بلوک‌های مجزا قرار گرفته‌اند تا بتوانید به‌سادگی آن‌ها را کپی-پیست کنید.

۱. شروع سریع با n8n Cloud

برای آن‌هایی که می‌خواهند بدون دردسر سرور و پیکربندی، سریعاً وارد دنیای اتوماسیون شوند، n8n Cloud بهترین گزینه است. تنها کافی است:

1. به سایت n8n Cloud بروید؛
2. با ایمیل یا اکانت GitHub/Google ثبت‌نام کنید؛
3. پس از ورود به داشبورد، روی “Create Workflow” کلیک کنید و اولین گردش‌کار خود را بسازید.
4. در این حالت همه زیرساخت‌ها توسط خود n8n مدیریت می‌شود و شما نیازی به نصب محلی ندارید.

۲. راه‌اندازی Self‑Hosted با Docker

این روش برای افرادی مناسب است که می‌خواهند کنترل کامل روی داده، امنیت و هزینه‌های عملیاتی داشته باشند. دستورات زیر را در بخش ترمینال وارد کنید:

مرحله اول: نصب Docker روی سرور

sudo apt update
sudo apt install -y docker.io
sudo systemctl enable --now docker

این سه دستور به ترتیب سیستم را به‌روزرسانی، نرم‌افزار Docker را نصب و سپس سرویس Docker را فعال و به‌صورت خودکار اجرا می‌کنند. این مرحله برای آماده‌سازی بستر اجرای n8n ضروری است.

مرحله دوم: آماده‌سازی پوشه محلی برای ذخیره‌سازی داده‌ها

mkdir -p ~/.n8n

این دستور یک پوشه محلی به نام .n8n ایجاد می‌کند تا داده‌ها و تنظیمات n8n به‌صورت پایدار در آن ذخیره شوند.

مرحله سوم: اجرای کانتینر n8n

docker run -d \
--name n8n \
-p 5678:5678 \
-v ~/.n8n:/home/node/.n8n \
n8nio/n8n:latest

این دستورات، کانتینر n8n را با استفاده از Docker اجرا و آن را به‌گونه‌ای پیکربندی می‌کنند که از پورت ۵۶۷۸ در دسترس باشد. همچنین، پوشه محلی ایجادشده را به کانتینر متصل می‌کنند تا داده‌ها ذخیره و حفظ شوند.

مرحله چهارم: بررسی وضعیت کانتینر

docker ps | grep n8n

این دستور وضعیت کانتینرهای فعال را نمایش می‌دهد و بررسی می‌کند که آیا کانتینر n8n در حال اجراست یا خیر.

چت جی پی تی فارسی یک دستیار هوشمند متنی است که با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به پرسش‌های شما پاسخ دهد و در انجام کارهای مختلف کمک کند. این ابزار می‌تواند اطلاعات مفیدی درباره ایجنت‌های هوش مصنوعی و نحوه کار با آن‌ها در اختیار شما قرار دهد. در ویدیوی زیر با نحوه کار با این ابزار آشنا خواهید شد:

۳. راه‌اندازی Self‑Hosted با npm

اگر ترجیح می‌دهید بدون Docker کار کنید، کافیست Node.js را نصب و n8n را به‌صورت گلوبال نصب کنید:

نصب Node.js:

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_16.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs build-essential

نصب n8n:

npm install n8n -g

اجرای اولیه n8n:

n8n

پس از اجرای این دستور، n8n در پورت ۵۶۷۸ بالا می‌آید و از طریق http://localhost:5678 در دسترس است.

۴. پیکربندی امنیتی (اختیاری اما توصیه‌شده)

برای اضافه کردن لایه احراز هویت پایه، دستورات زیر را اجرا کنید:

export N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
export N8N_BASIC_AUTH_USER=yourUsername
export N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=yourPassword

۵. افزودن API Keyهای هوش مصنوعی

برای این کار:

1. در رابط n8n به بخش Credentials بروید؛
2. روی Create New Credential کلیک کنید؛
3. سرویس موردنظر (مثل OpenAI) را انتخاب و کلید API را در فرم مربوطه Paste کنید؛
4. Save بزنید تا کلید به‌صورت امن ذخیره شود.

پس از این مراحل، n8n شما آماده ساخت جریان‌های خودکار متصل به مدل‌های هوش مصنوعی است. با این راهنمای گام‌به‌گام آموزش n8n می‌توانید در هر محیطی (چه سریعاً در Cloud و چه کنترل‌شده در سرور خودتان) شروع به کار کنید.

API هوش مصنوعی

آشنایی کامل با محیط کاربری n8n

در آموزش n8n همیشه با هنرجویان می‌گوییم که محیط کاربری n8n یک رابط بصری و مدرن است که طراحی آن بر پایه سادگی و دسترسی سریع به تمام ابزارهای لازم برای ساخت و مدیریت گردش‌کارهای خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی تأکید دارد. پس از ورود به پنل n8n، در سمت چپ صفحه یک نوار کناری ثابت مشاهده می‌کنید که شامل چندین بخش کلیدی است:

• Workflows: برای فهرست و ایجاد گردش‌کارهای جدید؛
• Credentials: برای مدیریت امن کلیدهای API سرویس‌های خارجی؛
• Executions: جهت نظارت بر تمام اجرای قبلی و لاگ‌های مربوطه؛
• Templates: برای دسترسی به الگوهای آماده؛
• Settings: برای پیکربندی سطح‌سیستم و تنظیمات کاربری.

با کلیک روی هر یک از این بخش‌ها، فهرستی از موارد مربوط نمایش داده می‌شود و انتخاب هر آیتم، پنل مرکزی را به آن اختصاص می‌دهد.

بخش اصلی صفحه را کانواس (Canvas) تشکیل می‌دهد؛ جایی که نودها (Nodes) را با کشیدن از پنجره نودها (در سمت چپ بالای کانواس) به داخل بوم اضافه می‌کنید و با اتصال خطوط بین آن‌ها، مسیر داده را طراحی می‌کنید. هر نود نشان‌دهنده یک عملیات مشخص (مانند فراخوانی یک مدل OpenAI، ارسال HTTP Request یا ذخیره داده در Google Sheets) است. اتصال بین نودها با کشیدن فلش از خروجی یک نود به ورودی نود بعدی صورت می‌گیرد و جریان منطقی گردش‌کار را شکل می‌دهد.

زمانی که نودی را انتخاب می‌کنید، در سمت راست پنل تنظیمات (Node Settings) فعال می‌شود. این پنل شامل فیلدهای ورودی، منوی انتخاب credentials، پارامترهای مربوط به رفتار نود و امکان افزودن Expressions برای پویاسازی مقادیر است. تغییرات در این پنل بلافاصله روی نود اعمال می‌شود و با یک علامت ستاره کنار نام گردش‌کار به شما یادآوری می‌کند که تغییرات ذخیره نشده وجود دارد.

در بالای کانواس، نوار ابزار (Toolbar) قرار دارد که شامل دکمه‌های ذخیره (Save)، فعال/غیرفعال کردن گردش‌کار (Activate/Deactivate)، دسترسی به تاریخچه اجرای اخیر و گزینه‌های انتشار یا اشتراک‌گذاری workflow است. همچنین می‌توانید نمای کلی گردش‌کار را با زوم‌این و زوم‌اوت تنظیم کنید یا از نمای درختی (List view) برای پیمایش سریع‌تر استفاده کنید.

در ادامه آموزش n8n باید بدانید که پس از اجرای یک گردش‌کار (چه از طریق Trigger نودهایی مانند Webhook یا Cron و چه از طریق دکمه Execute Workflow) پنل Executions در پایین صفحه باز می‌شود و نمایش گرافیکی وضعیت هر نود، ورودی و خروجی آن، زمان اجرا و پیام‌های خطا را به صورت لحظه‌ای ارائه می‌کند. این قابلیت Debugging بسیار دقیقی را برای عیب‌یابی و بهینه‌سازی فرایندها فراهم می‌آورد.

در نهایت، بخشی تحت عنوان Templates & Community دسترسی سریع به الگوهای آماده و لینک به مستندات رسمی و فروم n8n را فراهم می‌کند تا بتوانید از تجربیات دیگران استفاده کنید. با تمام این امکانات (از مدیریت امن API Keys در بخش Credentials گرفته تا ساخت جریان‌های پیچیده با نودهای شرطی و حلقه‌ای) محیط کاربری n8n تجربه‌ای یکپارچه برای توسعه‌دهندگان و کاربران غیرتخصصی ارائه می‌دهد که آموزش n8n و ساخت، آزمایش و استقرار اتوماسیون‌های هوشمند را به فرآیندی ساده ولی قدرتمند تبدیل می‌کند.

هوش مصنوعی هوشا یک پلتفرم هوشمند ایرانی است که با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین، خدمات متنوعی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این سامانه مجهز به دستیارهای هوشمند مختلفی مانند مترجم، آشپز، مشاور سرمایه‌گذاری، مشاور مسافرتی، معلم و بسیاری دیگر برای انجام کارهای گوناگون است.

اتصال n8n به ابزارهای هوش مصنوعی

اتصال n8n به ابزارهای هوش مصنوعی نقطه‌ای است که ترکیب انعطاف‌پذیری این پلتفرم با قدرت مدل‌های یادگیری عمیق را ممکن می‌سازد. پس از یادگیری و آموزش n8n و نصب و راه‌اندازی آن و تعریف اصولی Credentialهای خود، گام اول، احراز هویت و دسترسی ایمن به سرویس‌های AI است. برای این کار، ابتدا در پنل هر ارائه‌دهنده (مانند OpenAI یا Google AI Studio) یک API Key تولید می‌کنید و در n8n از طریق بخش Credentials آن را به‌صورت رمزنگاری‌شده ذخیره می‌کنید. این کلیدها تنها یک‌بار نمایش داده می‌شوند و n8n با نگهداری آن‌ها در پایگاه داده‌ی امن خود، از انتشار ناخواسته جلوگیری می‌کند.

وقتی Credential‌ها آماده شد، اتصال به ابزارهای هوش مصنوعی در دو سطح مختلف انجام می‌گیرد:

۱. گره‌های اختصاصی AI (Dedicated AI Nodes)

n8n برای سرویس‌های محبوب مثل OpenAI و هوش مصنوعی گوگل گره‌های پیش‌ساخته ارائه می‌دهد. با کشیدن یک گره OpenAI روی بوم، می‌توانید در پنل تنظیمات مدل موردنظر (مثلاً gpt-3.5-turbo یا gemini‑pro)، نوع Resource (Chat، Completion، Embedding) و پارامترهای دقیق مانند پیام‌های سیستم و کاربر (system/user) را تعیین کنید. سپس Credential خود را از منوی کشویی انتخاب و جریان داده را با استفاده از Expressions‌ای مثل

{{ $node[“HTTP Request”].json.data }}

به‌صورت داینامیک به گره منتقل می‌کنید. خروجی مدل (متنی خلاصه، پرسش‌وپاسخ یا embedding) در فرمت JSON برگردانده می‌شود و برای پردازش یا ذخیره در گره بعدی قابل دسترس است.

۲. گره عمومی HTTP Request (Universal Connector)

اگر سرویسی اختصاصی در n8n ندارد، گره HTTP Request به‌عنوان رابط جهانی شما عمل می‌کند. کافیست مستندات REST API مدل موردنظر را مطالعه و در تنظیمات گره کنید:

1. URL و Method (POST برای اغلب درخواست‌های AI) را وارد کنید؛
2. Headers شامل Authorization: Bearer {{ $credentials.apiKey }} و Content-Type: application/json را تنظیم کنید؛
3. Body را با ساختار JSON مشخص کنید و متغیرهای ورودی را توسط Expressions به‌کار بگیرید.

این انعطاف‌پذیری به شما امکان می‌دهد که به هر مدل داخلی یا ابری (از Anthropic Claude گرفته تا Cohere و Perplexity) متصل شوید.

در آموزش n8n برای تضمین کیفیت و کنترل هزینه هم معمولاً توصیه می‌شود قبل از هر فراخوان AI:

• داده‌ها را در گره‌های Set یا Code آماده کنید؛
• با گره‌های If منطق شرطی را اعمال و تنها موارد ضروری را به مدل ارسال کنید؛
• برای پردازش حجم بالای داده از Split In Batches و Merge بهره ببرید تا تعداد درخواست‌ها بهینه شود.

در پایان، پس از اجرای Workflow، پنل Executions تمام ورودی‌ها، خروجی‌ها و وضعیت گره‌ها را نمایش می‌دهد. این لاگ دقیق به شما امکان می‌دهد تا عملکرد هر فراخوان AI را ارزیابی کنید و در صورت نیاز پارامترها را تنظیم یا بهبود دهید. با این چارچوب، n8n نه‌تنها به‌عنوان ابزاری برای اتصال به مدل‌های هوش مصنوعی، بلکه به‌مثابه یک سیستم لوله‌کشی قابل کنترل، مقیاس‌پذیر و امن برای پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوشمند عمل می‌کند.

بهترین هوش مصنوعی برای برنامه نویسی

ساخت اتوماسیون‌های کاربردی هوش مصنوعی با n8n و مثال عملی

با n8n می‌توانید اتوماسیون‌های هوش مصنوعی را به‌سادگی و بدون نیاز به کدنویسی سنگین بسازید. تنها کافیست با یک Trigger (مثل Start یا Cron) گردش‌کار را آغاز کنید، داده‌های ورودی را با گره‌های Set یا Code آماده‌سازی کنید، سپس از یک گره AI (مثلاً OpenAI یا Google Gemini) برای تولید خروجی هوشمند بهره ببرید و در نهایت نتیجه را با گره‌های HTTP Request یا اختصاصی (مثل Google Sheets، Slack) ذخیره یا منتشر کنید.

مثال عملی: برای این موضوع در آموزش n8n، تولید ایده‌های کلیدواژه SEO را مثال می‌زنیم. مثلا در این سناریو، هدف تولید ۲۰ کلیدواژه مرتبط با یک موضوع مشخص و ذخیره آن‌ها در یک Google Sheet است. برای این کار:

• با Start Node گردش‌کار را دستی آغاز می‌کنید؛
• یک Set Node ایجاد می‌کنید تا متغیر seoTopic (مثلاً «تکنولوژی‌های کشاورزی شهری پایدار») را تعریف کند؛
• سپس یک Google Gemini Node فراخوانی می‌شود تا بر اساس ورودی، کلیدواژه‌ها را تولید کند؛
• گره Split In Batches لیست کاما‌جداشده‌ی خروجی را به آیتم‌های مجزا تقسیم می‌کند؛
• در نهایت، با Google Sheets Node هر کلیدواژه را در یک ردیف جدید ذخیره می‌کنید.

این مثال در آموزش n8n نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از توان AI برای خودکارسازی سریع و مقیاس‌پذیر فرایندهای بازاریابی استفاده کرد، آن هم بدون نوشتن حتی یک خط کد پیچیده!

ترفندهای پیشرفته در n8n برای حرفه‌ای‌ها

وقتی وارد سطح حرفه‌ای n8n می‌شوید، در آموزش n8n باید فراتر از ساده‌ترین گِره‌ها بروید و با ترکیب چند قابلیت پیشرفته، اتوماسیون‌های چابک، مقیاس‌پذیر و قابل اطمینان بسازید. ابتدا گره HTTP Request را به عنوان «کانکتور جهانی» به‌خوبی بیاموزید: هر API یا سرویس هوش مصنوعی جدید را می‌توانید با تنظیم دستی URL، هدرها و بدنه‌ی JSON، به‌سادگی به گردش‌کارتان متصل کنید (مثلاً برای ادغام با مدل‌های سفارشی یا پایگاه‌های داده برداری در سناریوی RAG).

برای پیاده‌سازی Retrieval Augmented Generation (RAG)، از ترکیب گره‌های OpenAI (یا HTTP Request برای embedding) و یک Vector Database استفاده کنید؛ پرسش کاربر را ابتدا به embedding تبدیل کنید، با یک HTTP Request به پایگاه داده ارسال و قطعات مرتبط را بازگردانید، سپس همه را در یک Prompt به مدل اصلی تزریق کنید تا پاسخ‌هایی دقیق و مبتنی بر مستندات خودتان دریافت کنید.

در مدیریت جریان داده‌های حجیم، Split In Batches و Merge را با هم ترکیب کنید تا فراخوان‌های API را بهینه و هزینه را کاهش دهید. هم‌زمان از If Node برای منطق شرطی و جلوگیری از فراخوان‌های غیرضروری استفاده کنید و تنها وقتی که پیش‌شرط‌ها برقرار باشند (مثلاً تشخیص اهمیت پیام)، مدل AI را فراخوانی کنید.

برای نگهداری حرفه‌ای یک پروژه بزرگ، از قابلیت Workflow as Code بهره ببرید. فایل JSON گردش‌کار را در Git ذخیره و با برنچ‌گذاری، بازبینی و CI/CD ترکیب کنید تا نسخه‌ها، تغییرات و بازگشت به وضعیت‌های قبلی به‌راحتی ممکن شود.

نهایتاً، با کد نود (Code Node)، منطق سفارشی جاوااسکریپت را درون Workflow قرار دهید (مثلاً الگوریتم‌های تبدیل داده پیچیده یا محاسبات سریع قبل از ارسال به AI) و با Webhook‌ها ساختارهای ماژولار بسازید تا زیرجریان‌ها (sub‑workflows) را از هم تفکیک و بازیابی (reuse) کنید. این مجموعه تکنیک‌ها به شما این امکان را می‌دهد تا اتوماسیون‌های AI را در سطح سازمانی، قابل ردیابی، تست‌پذیر و کاملاً بهینه پیاده کنید.

جمع‌بندی

n8n با ارائه قابلیت‌های خود-میزبانی یا سرویس ابری، گره‌های اختصاصی AI و کانکتور جهانی HTTP Request، ابزاری منعطف برای خودکارسازی فرایندهای مبتنی بر هوش مصنوعی است. این پلتفرم با پشتیبانی از منطق شرطی، RAG، Human‑in‑the‑Loop و Workflow as Code، امکان ساخت اتوماسیون‌های مقیاس‌پذیر، امن و بهینه را فراهم می‌کند. اکنون شما در آموزش n8n با مبانی نصب، تنظیم و بهره‌برداری از Credentialها آشنا شده‌اید و آماده‌اید گردش‌کارهای هوشمند خود را در سازمان پیاده‌سازی کنید. مهارت‌هایی که آموخته‌اید، نقطه شروعی قدرتمند برای نوآوری در دنیای اتوماسیون AI خواهند بود.