Pierwszy agent AI w n8n krok po kroku: odpowiadanie na maile
Gmail Trigger, AI Agent, model, pamięć i szkic odpowiedzi: pięć węzłów, z których składa się pierwszy agent w n8n, plus pułapki pierwszej wersji.
👁 115 przeczytań
- Agent AI w n8n do obsługi maili składa się z pięciu węzłów: Gmail Trigger, AI Agent, OpenAI Chat Model, Simple Memory i Gmail z operacją tworzenia szkicu.
- Konto n8n Cloud kosztuje od 20 EUR miesięcznie przy płatności rocznej, a plan Starter daje pulę 2500 wykonań przepływów miesięcznie.
- Od wersji 1.82 węzeł AI Agent działa wyłącznie w trybie Tools Agent, a wcześniejsze typy agentów zostały wycofane.
Agent AI w n8n to przepływ, w którym model językowy sam decyduje, jakich narzędzi użyć, zamiast wykonywać sztywno zapisaną listę kroków. Najprostszy sensowny przykład to skrzynka mailowa: nowy mail uruchamia przepływ, model czyta treść, sprawdza kalendarz albo bazę, pisze odpowiedź i zapisuje ją jako szkic do zatwierdzenia. Poniżej cały przepływ krok po kroku, z nazwami węzłów, które zobaczysz w n8n, i z pułapkami, na których zwykle wykłada się pierwsza wersja.
W skrócie
Pierwszego agenta w n8n składa się z pięciu węzłów: Gmail Trigger, AI Agent, OpenAI Chat Model (albo inny model), Simple Memory i Gmail z operacją tworzenia szkicu. Do uruchomienia potrzebujesz konta n8n Cloud (od 20 EUR miesięcznie przy płatności rocznej, albo voucher na 12 miesięcy za 320 zł) lub własnej instalacji, dostępu do Google przez OAuth i klucza do modelu. Cała budowa zajmuje według dokumentacji i poradników godzinę, jeśli masz już konta. Jeśli Twoje zadanie da się opisać jako „gdy X, zrób Y”, agent nie jest potrzebny: zwykły przepływ z węzłem Basic LLM Chain będzie tańszy i przewidywalny.
Agent czy zwykły przepływ
W dokumentacji n8n są dwa rodzaje węzłów AI. Basic LLM Chain wysyła dane do modelu i odbiera odpowiedź, zawsze w ten sam sposób. AI Agent dostaje model, pamięć i listę narzędzi, a potem sam wybiera, którego narzędzia użyć i w jakiej kolejności. Od wersji 1.82 węzeł działa wyłącznie w trybie Tools Agent, wcześniejsze typy agentów zostały wycofane.
Różnica ma znaczenie dla portfela i nerwów. Streszczenie maila to zadanie dla łańcucha: jedno wywołanie modelu, jeden wynik. Odpowiedź na maila, która wymaga sprawdzenia terminu w kalendarzu albo statusu zamówienia w arkuszu, to zadanie dla agenta, bo model musi zdecydować, czy w ogóle zaglądać do kalendarza. Kiedy który wybrać, opisałem szerzej w tekście o agentach AI, a podstawy samego n8n w przewodniku.
Co przygotować przed budową
- Konto n8n: chmurowe z 14-dniowym okresem próbnym bez karty albo własna instalacja. Na własnym serwerze webhooki i OAuth wymagają publicznego adresu z HTTPS.
- Dostęp do Gmaila: poświadczenie Google OAuth2 w sekcji Credentials. W n8n Cloud jest gotowy przycisk logowania, na własnym serwerze trzeba założyć projekt w Google Cloud i wkleić identyfikator klienta.
- Model: własny klucz OpenAI, Anthropic albo Google, lub w n8n Cloud kredyty bramki (Gateway credits), które pozwalają wywoływać modele bez konta u dostawcy. Nowe konto dostaje ich niewielką pulę, a doładowanie jest dostępne tylko na planie płatnym.
- Ochrona danych: treść maili trafia do dostawcy modelu. Jeśli to niedopuszczalne, model uruchamiasz lokalnie przez Ollamę i podpinasz jako Ollama Chat Model.
Krok 1: wyzwalacz na skrzynce
Pierwszy węzeł to Gmail Trigger ze zdarzeniem Message Received. Węzeł nie dostaje powiadomień z Google, tylko odpytuje skrzynkę w ustalonych odstępach (Poll Mode). Domyślnie pobiera 10 wiadomości na jedno odpytanie, maksymalnie 50, a nadmiar czeka na kolejny cykl. Warto od razu zawęzić filtr: tylko nieprzeczytane, tylko z wybraną etykietą albo tylko od określonych nadawców.
Odstęp odpytywania ma wpływ na rachunek w n8n Cloud, bo każde uruchomienie przepływu, także takie, które nic nie znalazło, to jedno wykonanie z puli 2500 na Starterze. Odpytywanie co minutę daje ponad 43 000 wykonań miesięcznie; co 15 minut to 2880 i nadal za dużo; co godzinę to 720. Na własnym serwerze limit nie istnieje.
Krok 2: agent, model i pamięć
Do wyzwalacza podłączasz węzeł AI Agent. Ma dwa rodzaje wejść: główne, którym wpływa treść maila, i pomocnicze u dołu, do których podpinasz podwęzły. Wymagane są model i co najmniej jedno narzędzie. Model to np. OpenAI Chat Model z wybraną wersją i kluczem; pamięć to Simple Memory, która trzyma kilka ostatnich wymian w wątku, żeby agent widział kontekst, gdy klient odpisuje po raz trzeci.
W polu System Message opisujesz rolę: kim jest agent, w czyim imieniu pisze, w jakim języku, jak długo, czego nie wolno mu obiecywać. W polu Prompt przekazujesz wyrażeniem temat i treść maila z wyzwalacza, np. {{ $json.subject }} i {{ $json.text }}.
Krok 3: narzędzia, których agent może użyć
Narzędzie to dowolny węzeł n8n podpięty do wejścia Tools. Do odpowiadania na maile w praktyce wystarczają dwa lub trzy:
- Google Calendar Tool - agent sprawdza wolne terminy, gdy klient pyta o spotkanie,
- Google Sheets Tool - odczyt statusu zamówienia albo cennika z arkusza,
- Vector Store Tool - odpowiedzi na podstawie własnych dokumentów, np. regulaminu, wgranych wcześniej do bazy wektorowej.
Każde narzędzie ma opis, na którego podstawie model decyduje, kiedy go użyć. Im konkretniej napiszesz „sprawdź dostępność terminów w kalendarzu firmowym na najbliższe 14 dni”, tym rzadziej agent sięgnie po narzędzie bez powodu albo pominie je, gdy było potrzebne.
Krok 4: szkic zamiast wysyłki
Ostatni węzeł to Gmail z operacją Draft: Create, do którego przekazujesz odpowiedź agenta i identyfikator wątku. Wersja z automatyczną wysyłką (Message: Reply) istnieje, ale na początek nie polecam jej nikomu. Szkic w skrzynce to jedno kliknięcie więcej dla człowieka i zero ryzyka, że model obieca rabat, którego nie ma. To opinia redakcji.
Wariant ze streszczeniami buduje się jeszcze prościej: Schedule Trigger raz dziennie, Gmail z operacją pobrania wiadomości z ostatnich 24 godzin, Summarization Chain albo Basic LLM Chain, i wysyłka jednej wiadomości z podsumowaniem. To zwykły przepływ bez agenta, jedno wykonanie dziennie, więc na Starterze zużywa 30 z 2500 wykonań.
Na czym wykłada się pierwsza wersja
- Pętla odpowiedzi: agent odpowiada na własną odpowiedź albo na automat z drugiej strony. Filtr nadawców i etykieta „obsłużone” nakładana po przetworzeniu rozwiązują większość przypadków.
- Zbyt ogólny System Message: bez zdania „jeśli nie znasz odpowiedzi, napisz, że przekażesz pytanie dalej” model zmyśla terminy i ceny.
- Za dużo narzędzi: każde narzędzie to dodatkowe tokeny w każdym wywołaniu. Trzy dobrze opisane działają lepiej niż dziesięć.
- Wyczerpane kredyty bramki: gdy pula spadnie do zera, węzły korzystające z Gateway credits przestają działać, a węzły z własnym kluczem działają dalej. Na produkcji lepszy jest własny klucz.
Zobacz też: Ile kosztuje n8n: Cloud Starter, Pro i własny serwer w złotych · Gumloop: agenci AI bez kodu - jak działa i ile kosztuje plan Pro
Najczęstsze pytania
Czy do zbudowania agenta w n8n trzeba programować?
Nie. Wszystkie węzły z tego tekstu konfiguruje się w formularzach. Przydaje się umiejętność czytania danych w formacie JSON, żeby wiedzieć, w którym polu jest treść maila. To godzina nauki, nie kurs.
Czy agent może pisać po polsku?
Tak. Modele OpenAI, Anthropic i Google rozumieją polski, wystarczy wpisać w System Message, że odpowiada po polsku. Interfejs n8n jest po angielsku.
Ile kosztuje jedno wywołanie agenta?
W n8n jedno wykonanie przepływu niezależnie od liczby kroków, plus tokeny u dostawcy modelu. Przy krótkich mailach i modelu klasy mini to ułamki centa za wiadomość; dokładne stawki są u dostawcy modelu.
Źródła i data sprawdzenia
Dokumentacja węzła AI Agent, dokumentacja Gmail Trigger, dokumentacja węzła Gmail, dokumentacja kredytów bramki, cennik n8n oraz opis produktu w Kinetyce. Sprawdzone 25 września 2026.
Cały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.
Zapisz się za darmo →Najczęstsze pytania
Czym różni się AI Agent od Basic LLM Chain w n8n?
AI Agent dostaje model, pamięć i listę narzędzi, a sam decyduje, którego narzędzia użyć i w jakiej kolejności. Basic LLM Chain zawsze wysyła dane do modelu i odbiera odpowiedź w ten sam sposób, bez możliwości wyboru narzędzi.
Ile wykonań przepływu zużywa Gmail Trigger odpytywany co godzinę?
Odpytywanie co godzinę daje 720 wykonań miesięcznie. Dla porównania odpytywanie co minutę generuje ponad 43 000 wykonań, co znacznie przekracza limit 2500 na planie Starter.
Jak uniknąć sytuacji, w której agent wysyła maile bez nadzoru człowieka?
Zamiast węzła Message: Reply należy użyć operacji Draft: Create, która zapisuje odpowiedź jako szkic do ręcznego zatwierdzenia. To rozwiązanie eliminuje ryzyko, że model obieca rabat lub termin, których nie ma.
Co się dzieje, gdy wyczerpią się kredyty bramki w n8n Cloud?
Gdy pula Gateway credits spadnie do zera, węzły korzystające z tych kredytów przestają działać. Węzły skonfigurowane z własnym kluczem dostawcy, np. OpenAI lub Anthropic, działają bez zakłóceń.
Podobne tematy na Promptowym
