n8n AI聊天缓冲工作流 - 通过延迟回复优化用户体验
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这个n8n工作流展示了一种简单的方法，通过延迟AI代理的回复来改善聊天用户体验，适用于用户发送一系列部分消息和短时间突发消息的情况。

工作原理
Twilio webhook接收用户的消息，这些消息被记录在由Redis支持的消息堆栈中。
执行立即暂停5秒钟，然后再次检查消息堆栈中的最新消息。
这个检查的目的是让我们知道用户是否在发送更多消息，或者他们是否在等待回复。
如果堆栈上的最新消息与传入消息不同，则执行中止；如果它们相同，则继续。
对于后者，代理接收缓冲的消息，并能够以单一回复响应它们。

要求
一个Twilio账户和启用SMS的电话号码来接收消息。
用于消息堆栈的Redis实例。
用于语言模型的OpenAI账户。

自定义工作流
这个工作流应该适用于其他常见的消息平台，如Whatsapp和Telegram。

5秒太长还是太短？调整等待阈值以适应您的客户需求。

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