n8n Quick-Start: dein erster KI-Agent (2026)

Kanal n8n 21 Min English Einsteiger

Zuletzt geprüft 24. April 2026

Nach 21 Minuten kannst du in n8n einen Q&A-Chatbot mit eigener Wissensbasis bauen, der neue Fragen/Antworten automatisch in einer Data Table speichert und später darauf zugreift. Voraussetzung: Grundkenntnisse in JavaScript-Logik und ein n8n-Konto/Instanz.

Lernziele

  • Baue einen Ingest-Workflow, der Q&A-Paare entgegennimmt, anreichert und in n8n Data Table schreibt.
  • Erstelle einen AI-Agent-Workflow, der die gespeicherten Q&A-Daten als Kontext nutzt und Fragen beantwortet.
  • Teste den Agenten praktisch im Chat Hub und prüfe frühere Ausführungen zur Fehlerdiagnose.

Du willst einen Chatbot, der nicht nur „blind“ antwortet, sondern seine Antworten an einem eigenen Wissensbestand ausrichtet—und du willst neue Inhalte schnell nachpflegen. Dieses Tutorial zeigt dir, wie du in n8n einen Question & Answer AI Agent mit Grounding aufbaust: Du richtest einen Ingest-Flow ein, der neue Q&A-Paare verarbeitet und speichert, und du baust einen Agenten-Flow, der später gezielt daraus abfragt.

Schritt für Schritt lernst du drei zentrale Techniken: Erstens arbeitest du mit dem n8n-Datenmodell (Datenitems) und kombinierst Trigger mit Actions, um Q&A-Daten sauber durch den Workflow zu bringen. Zweitens nutzt du Transformations- und Conditional-Logik, damit nur passende Daten in die Data Table gelangen und die Struktur für spätere Abfragen stimmt. Drittens konfigurierst du einen LLM-basierten AI Agent inklusive Tools, sodass der Agent die gespeicherten Q&A als Kontext heranzieht, statt frei zu halluzinieren. Zum Abschluss testest du alles im Chat Hub und schaust dir frühere Executions an, wenn etwas nicht sofort passt.

Für wen ist das geeignet: Wenn du n8n-Grundlagen hast (Workflows, Nodes, Credentials) und einen funktionierenden KI-Agenten mit eigener Wissensquelle willst. Für wen nicht: Wenn du keine Lust auf Workflow-Aufbau hast oder ohne jede JavaScript-/Logikvorstellung arbeitest—dann wird dir die Daten- und Fehleranalyse schwerer fallen.

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