## 工作流概述
这个n8n工作流演示了如何创建一个具有弹性的AI代理，当主要语言模型失败时能够自动回退到备用模型。这种设计对于处理API错误、速率限制或模型中断非常有用，能够确保您的自动化流程不会因单一模型故障而中断。
## 工作原理
### 状态初始化
– **Agent Variables节点**：初始化一个`fail_count`计数器，设置为0。这个计数器用于跟踪已经尝试过的模型数量。
### 动态模型选择
– **Fallback Models节点**（LangChain代码节点）：充当路由器角色。它接收所有连接的AI模型列表，并根据当前的`fail_count`值选择要使用的模型（0表示第一个模型，1表示第二个，依此类推）。
### 代理执行
– **AI Agent节点**：使用路由器选择的模型尝试运行您的提示。
### 回退循环机制
– **成功情况**：工作流成功完成。
– **错误处理**：如果AI Agent节点失败，会触发其”On Error”输出。这个路径会循环回到Agent Variables节点，将`fail_count`增加1。然后流程重复，导致Fallback Models路由器选择列表中的下一个模型。
– **最终失败**：如果所有连接的模型都尝试过但仍然失败，工作流将以错误停止。
## 设置步骤
**设置时间**：约3-5分钟
1. **配置凭据**：确保您在n8n实例中配置了必要的凭据（例如OpenAI、Google AI等）。
2. **定义模型链**：
– 将您想要使用的AI模型节点添加到画布中（例如OpenAI、Google Gemini、Anthropic等）。
– 将它们连接到Fallback Models节点。
– **重要提示**：您连接模型的顺序决定了回退顺序。首先创建/连接的模型节点将首先被尝试。
3. **设置提示**：打开AI Agent节点并输入您想要执行的提示。
4. **测试**：运行工作流。要测试回退逻辑，您可以暂时禁用First Model节点或配置无效凭据来强制产生错误。
## 节点配置说明
### Fallback Models节点
这个节点基于先前失败次数选择要使用的AI模型。
**设置模型步骤**：
1. 将所需的AI模型节点添加到画布（OpenAI、Gemini、Anthropic等）
2. 将它们连接到**此**节点的`ai_languageModel`输入
**重要提示**：您连接它们的**顺序**就是它们将被尝试的顺序。
### AI Agent节点
在此节点中输入AI代理的提示或任务。它将动态使用`Fallback Models`节点逐个提供的模型。如果失败，它将自动使用链中的下一个模型重试。
### Agent Variables节点
此节点管理重试循环。它初始化并在每次`AI Agent`失败时递增`fail_count`变量，这告诉`Fallback Models`节点尝试列表中的下一个模型。此处无需配置。
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