Persistente KI-Agenten mit Supabase Memory & RAG erstellen
Die Entwicklung von KI-Agenten, die sich an vergangene Interaktionen erinnern, Aufgaben verwalten und eine dynamische Wissensbasis nutzen, ist komplex und führt oft zu zustandslosen, vergesslichen Automatisierungen. Dieser Workflow bietet ein robustes Framework zum Erstellen persistenter KI-Agenten mit n8n, LangChain, OpenAI und Supabase, welches intelligentes Zustandsmanagement, RAG-Fähigkeiten und kontinuierliches Lernen ermöglicht.
Documentation
Intelligente, persistente KI-Agenten erstellen
Dieser n8n-Workflow bietet eine umfassende Grundlage für die Erstellung fortschrittlicher KI-Agenten, die sich an vergangene Interaktionen erinnern, Aufgaben verwalten, den Status verfolgen und eine dynamische Wissensbasis nutzen können. Er verbindet die Automatisierungskraft von n8n mit LangChains KI-Orchestrierung, OpenAIs Embeddings und Supabase für robuste, persistente Datenspeicherung.
Hauptmerkmale
- Persistenter Agentenspeicher: Speichern und Abrufen von Agenten-Nachrichten und Interaktionen mit Supabase, um Kontext über Sitzungen hinweg aufrechtzuerhalten.
- Dynamische Aufgabenverwaltung: Erstellen, Aktualisieren und Verfolgen von Agentenaufgaben in Echtzeit, damit Agenten komplexe Prozesse managen können.
- Echtzeit-Statusverfolgung: Überwachen und Aktualisieren des betrieblichen Status von Agenten und Bereitstellung von Transparenz und Kontrolle.
- Knowledge-Augmented Generation (RAG): Ermöglichen Sie Agenten, eine Live-Wissensbasis in Supabase zu nutzen, die über OpenAI-Embeddings abgerufen und erweitert wird, um intelligente, kontextbewusste Antworten zu liefern.
- Skalierbare Datenspeicherung: Nutzen Sie Supabase als leistungsstarke Datenbank für zuverlässige und skalierbare Persistenz aller Agentendaten.
Funktionsweise
Der Workflow wird durch den MCP_SUPABASE-Knoten ausgelöst, der als zentraler Orchestrator für den KI-Agenten fungiert. Er verwendet eine Reihe von Supabase-Knoten, um CRUD-Operationen (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen) auf dedizierten Tabellen für agent_messages, agent_tasks, agent_status und agent_knowledge durchzuführen. Für fortgeschrittene Intelligenz verbindet der RAG (Retrieval Augmented Generation)-Knoten eine Supabase-Dokumententabelle und nutzt OpenAI-Embeddings, um relevante Informationen basierend auf aktuellen Interaktionen abzurufen. Dadurch kann der Agent "Interaktionen erinnern und Systemanweisungen konsultieren, während er auch lernt und speichert", was eine leistungsstarke, adaptive und zustandsbehaftete KI-Lösung bietet.