KI-Agent recherchiert Hacker News Beiträge sofort
Die manuelle Suche nach spezifischen Informationen in dynamischen Quellen wie Hacker News ist zeitaufwändig und oft ungenau. Dieser Workflow setzt einen n8n KI-Agenten mit einem benutzerdefinierten Tool ein, um Hacker News-Daten sofort abzurufen und zu analysieren und präzise Antworten auf Benutzeranfragen zu liefern.
Documentation
Intelligente Hacker News Recherche mit KI-Agenten
Dieser fortschrittliche n8n-Workflow zeigt, wie man einen KI-Agenten erstellt, der intelligent Fragen zu Hacker News Beiträgen beantworten kann. Durch die Integration eines benutzerdefinierten Tools kann der Agent Echtzeitdaten abrufen und verarbeiten, um genaue und kontextbezogene Antworten zu liefern, was die Informationsbeschaffung mühelos macht.
Hauptmerkmale
- Intelligenter KI-Agent: Verarbeitet natürliche Sprachabfragen und entscheidet, wann spezifische Tools zur Datenbeschaffung eingesetzt werden.
- Integration eines benutzerdefinierten Tools: Integriert nahtlos ein benutzerdefiniertes n8n-Tool, um die Top 50 Beiträge von Hacker News abzurufen und zu verarbeiten.
- Automatisierte Datenbeschaffung: Zieht automatisch aktuelle Hacker News-Daten, um stets aktuelle Informationen für Antworten zu gewährleisten.
- Strukturierte Datenausgabe: Bereinigt Rohdaten und formatiert sie zu einem übersichtlichen JSON-String, optimiert für die KI-Verarbeitung.
Funktionsweise
Wenn eine Chat-Nachricht empfangen wird, analysiert der n8n KI-Agent, der von einem OpenAI-Sprachmodell angetrieben wird, die Benutzeranfrage. Wenn der Agent feststellt, dass Hacker News-Daten erforderlich sind, um die Frage zu beantworten (z. B. „Was ist der 5. beliebteste Beitrag aller Zeiten auf Hacker News?“), ruft er das benutzerdefinierte Tool 'hn_tool' auf. Dieses Tool startet einen Unter-Workflow, der sich mit der Hacker News API verbindet, die Top 50 Beiträge abruft, die Daten bereinigt und sie als JSON-String an den Agenten zurückgibt. Der KI-Agent verwendet diese strukturierten Informationen dann, um eine genaue und kontextbezogene Antwort auf die ursprüngliche Benutzeranfrage zu formulieren.