基于邮箱域自动分配Zammad用户到组织的工作流

节点作为工具和HTTP请求工具是n8n的新功能，扩展了自定义工作流工具并简化了设置。我们在之前的Telegram模板中使用工作流工具来调用Dalle-3模型。

在新版本中，我们使用HTTP请求工具和Telegram节点工具实现了类似的结果。主要区别在于Telegram机器人变得更加灵活。LangChain代理节点可以决定使用哪个工具以及何时使用。在之前的版本中，自定义工作流工具内的所有步骤都是按顺序执行的。

⚠️ 请注意，您需要选择工具代理才能使用新工具。

在启动模板之前，请确保设置好您的OpenAI和Telegram凭据。

以下是新Telegram机器人的工作方式：

Telegram触发器监听指定Telegram聊天中的新消息。该节点在收到消息后激活工作流的其余部分。

AI工具代理接收输入文本，使用OpenAI模型处理并回复用户。它会按名称称呼用户，并在请求图像时发送图像链接。

OpenAI GPT-4o模型生成上下文感知的响应。您可以配置模型参数或完全替换此节点。

窗口缓冲区内存有助于在对话中保持上下文。它存储最后10次交互，并确保代理可以在会话内访问先前的消息。来自不同用户的对话存储在不同的缓冲区中。

HTTP请求工具与OpenAI的DALL-E-3 API连接，根据用户提示生成图像。当用户请求图像时调用此工具。

Telegram节点工具将生成的图像发送回Telegram聊天中的用户。它从DALL-E-3模型返回的URL中检索图像。然而，这不会直接发生。HTTP请求工具的响应首先存储在代理的草稿本中（可以将其视为短期记忆）。在下一次迭代中，代理将更新的响应再次发送到GPT模型。然后GPT模型将创建一个新的工具请求将图像发送回用户。为了传递图像URL，该工具使用新的$fromAI()表达式。

发送最终回复节点将代理创建的最终响应消息发送回Telegram上的用户。即使图像已经传递给用户，代理总是以来自专用输出的最终响应结束。

⚠️ 请注意，代理可能不会在100%的情况下遵循相同的操作顺序。例如，有时它可能会跳过通过Telegram节点工具发送文件，而是只在最终回复中发送URL。如果您有一系列较长的预定义步骤，使用”旧”自定义工作流工具可能更好。

此模板是构建AI代理工作流的完美起点。请查看另一个可以处理文本和语音消息的代理Telegram AI模板。