譯者 | 李睿

審校 | 重樓

創(chuàng)建內(nèi)容可能耗時(shí)費(fèi)力，但如果采用合適的工具，這一過(guò)程會(huì)變得輕松得多。n8n和LangGraph是兩款功能強(qiáng)大的內(nèi)容工作流自動(dòng)化和增強(qiáng)工具。n8n提供了可視化的無(wú)代碼界面，非常適合快速直觀地構(gòu)建工作流，而LangGraph更適合希望使用LLM創(chuàng)建邏輯的開(kāi)發(fā)人員。這兩種工具都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，具體取決于用戶(hù)的目標(biāo)。本文將探討兩種工具如何在LinkedIn等平臺(tái)上創(chuàng)建內(nèi)容。此外，還將對(duì)兩者進(jìn)行比較，并幫助用戶(hù)決定使用哪種工具以及何時(shí)使用。

什么是n8n？

n8n是一款開(kāi)源的代理構(gòu)建和工作流自動(dòng)化工具，它簡(jiǎn)化了各種應(yīng)用程序的集成，并輕松地實(shí)現(xiàn)代理工作流的自動(dòng)化。與其他自動(dòng)化工具不同，n8n提供了自托管的靈活性，避免了供應(yīng)商鎖定。作為一款無(wú)代碼/低代碼平臺(tái)，n8n可以讓非開(kāi)發(fā)人員輕松構(gòu)建強(qiáng)大的自動(dòng)化管道。

n8n的主要優(yōu)勢(shì)之一是其人工智能驅(qū)動(dòng)的能力，能夠無(wú)縫集成OpenAI、Gemini和Claude等API，用于生成動(dòng)態(tài)內(nèi)容。此外，n8n還提供人工智能生成器和預(yù)制模板，用于快速構(gòu)建人工智能代理，使自動(dòng)化對(duì)企業(yè)和創(chuàng)作者來(lái)說(shuō)更容易訪問(wèn)、更高效、更可擴(kuò)展。

n8n的主要功能

n8n功能豐富，使工作流自動(dòng)化變得簡(jiǎn)單高效：

• 代理功能：n8n能夠創(chuàng)建人工智能驅(qū)動(dòng)的代理。這些代理可以自主執(zhí)行任務(wù)、生成內(nèi)容，并在最少的人為干預(yù)下優(yōu)化工作流程。
• 人工智能生成器和預(yù)制模板：使用現(xiàn)成的自動(dòng)化模板和人工智能驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容生成工具快速構(gòu)建人工智能代理。
• 無(wú)代碼和低代碼界面：用戶(hù)可以直觀地構(gòu)建工作流，而無(wú)需具備大量的編碼知識(shí)。
• 150多種預(yù)構(gòu)建集成：與Google Sheets、Gmail、OpenAI、Tavily Search和許多其他服務(wù)連接，以促進(jìn)工作流程的順暢。
• 條件邏輯和數(shù)據(jù)操作：通過(guò)建立條件，過(guò)濾和數(shù)據(jù)操作實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的自動(dòng)化。
• 可擴(kuò)展性和自托管：用戶(hù)可以在他們的系統(tǒng)上托管n8n，以增強(qiáng)控制和安全性。
• 并行執(zhí)行：用戶(hù)可以并行執(zhí)行多個(gè)自動(dòng)化任務(wù)，提高效率。

什么是LangGraph？

LangGraph是LangChain生態(tài)系統(tǒng)中的一個(gè)開(kāi)源、基于圖形的框架，旨在構(gòu)建、部署和管理由大型語(yǔ)言模型（LLM）驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜人工智能代理工作流。它使開(kāi)發(fā)人員能夠定義、協(xié)調(diào)和執(zhí)行多代理系統(tǒng)，其中每個(gè)代理（或鏈）可以執(zhí)行特定的與語(yǔ)言相關(guān)的任務(wù)，與其他代理交互，并在整個(gè)工作流中維護(hù)狀態(tài)。LangGraph特別適合需要復(fù)雜編排的應(yīng)用程序，例如聊天機(jī)器人、工作流自動(dòng)化、推薦系統(tǒng)和多代理協(xié)作。

LangGraph的主要功能

• 基于圖形的架構(gòu)：將工作流表示為L(zhǎng)LM代理的有向圖，促進(jìn)分支、循環(huán)和條件等復(fù)雜邏輯。
• 有狀態(tài)工作流：內(nèi)置狀態(tài)管理允許代理保存上下文，跟蹤進(jìn)度，并在工作流的每個(gè)階段動(dòng)態(tài)適應(yīng)。
• 多代理協(xié)調(diào)：允許協(xié)作代理并行執(zhí)行任務(wù)，同時(shí)使?fàn)顟B(tài)和網(wǎng)絡(luò)路由分散，創(chuàng)建可擴(kuò)展和高效的系統(tǒng)。
• 人在環(huán)中（Human-in-the-loop）控制：允許人工審查、批準(zhǔn)或干預(yù)工作流程的任何階段，以確?？煽啃院捅O(jiān)督。
• 靈活性和可擴(kuò)展性：用于自定義邏輯，狀態(tài)和通信的模塊化原語(yǔ)；與LangChain工具和模型完全兼容。
• 可擴(kuò)展性：流處理流程指揮器專(zhuān)為企業(yè)級(jí)工作負(fù)載而設(shè)計(jì)，可以處理高交互級(jí)別的請(qǐng)求和長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的工作流，同時(shí)保持最佳性能。

LinkedIn內(nèi)容生成：LangGraph 和n8n的比較

這個(gè)比較展示了兩種不同的自動(dòng)化LinkedIn內(nèi)容生成方法：一種使用LangGraph的基于代理的工作流，另一種使用n8n作為可視化工作流自動(dòng)化工具。

LangGraph方法

LangGraph使用Python創(chuàng)建智能人工智能代理，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)搜索的主題進(jìn)行研究，并生成匹配的LinkedIn內(nèi)容。LangGraph能夠適當(dāng)?shù)刈詣?dòng)處理錯(cuò)誤，并且具有強(qiáng)大的多節(jié)點(diǎn)處理決策能力，是開(kāi)發(fā)人員的最佳選擇。此外，對(duì)于希望擁有更智能、可編程的內(nèi)容生成系統(tǒng)，提供定制化、條件邏輯和狀態(tài)管理的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，LangGraph也是理想之選。 輸入代碼：點(diǎn)擊這里查看代碼

輸出：

當(dāng)前狀態(tài)：人工智能代理的格局正在迅速發(fā)展，向模塊化代理架構(gòu)轉(zhuǎn)變成為顯著趨勢(shì)。像Adept和Inflection這樣的公司在這方面處于領(lǐng)先地位，他們采用專(zhuān)門(mén)的子代理來(lái)創(chuàng)建更健壯和可擴(kuò)展的解決方案。這種方法預(yù)示著人工智能代理設(shè)計(jì)的新時(shí)代，有望增強(qiáng)靈活性和性能。

實(shí)際應(yīng)用：根據(jù)麥肯錫公司最近進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查，42%的企業(yè)將人工智能代理集成到他們的運(yùn)營(yíng)中，并取得了顯著的成功?？蛻?hù)服務(wù)、數(shù)據(jù)分析和流程自動(dòng)化成為主要應(yīng)用領(lǐng)域，為早期采用者帶來(lái)了平均3.2倍的投資回報(bào)率提升。利用人工智能代理的公司，例如客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域的XYZ公司和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的ABC公司，正在從提高效率和客戶(hù)滿(mǎn)意度中獲益。

挑戰(zhàn)：代理開(kāi)發(fā)在維護(hù)擴(kuò)展對(duì)話(huà)中的上下文和確?？煽康墓ぞ呃梅矫婷媾R障礙。Anthropic和DeepMind最近的研究展示了利用人類(lèi)反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）和憲法式人工智能技術(shù)來(lái)正面應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的創(chuàng)新解決方案。這些進(jìn)步有望提高人工智能代理在復(fù)雜場(chǎng)景中的適應(yīng)性和有效性。

未來(lái)展望：人工智能代理的未來(lái)充滿(mǎn)希望，將繼續(xù)專(zhuān)注于增強(qiáng)適應(yīng)性、可擴(kuò)展性和人機(jī)交互。隨著技術(shù)的進(jìn)步，可以預(yù)測(cè)更復(fù)雜的代理架構(gòu)和功能，使不同行業(yè)的企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)前所未有的效率和創(chuàng)新水平。

行動(dòng)呼吁：如何設(shè)想人工智能代理在當(dāng)前應(yīng)用之外變革行業(yè)？分享見(jiàn)解并加入對(duì)話(huà)！

#AIAgents #ModularArchitectures #EnterpriseAI #FutureTech #InnovationJourney
（請(qǐng)注意，輸出的內(nèi)容可根據(jù)實(shí)際選擇漢字內(nèi)容或英文內(nèi)容）
**Current State:** The landscape of AI agents is rapidly evolving, with a notable shift towards modular agent architectures. Companies like Adept and Inflection are leading the way, embracing specialized sub-agents to create more robust and scalable solutions. This approach heralds a new era of AI agent design, promising enhanced flexibility and performance. 
?? **Practical Applications:** According to a recent McKinsey survey, 42% of enterprises have integrated AI agents into their operations, with remarkable success. Customer service, data analysis, and process automation emerge as the top applications, delivering significant ROI improvements averaging 3.2x for early adopters. Companies leveraging AI agents, such as XYZ Corporation in customer service and ABC Corp in data analysis, are reaping the benefits of enhanced efficiency and customer satisfaction.
  **Challenges:** Agent development faces hurdles in maintaining context in extended conversations and ensuring reliable tool utilization. Recent research from Anthropic and DeepMind showcases innovative solutions utilizing reinforcement learning from human feedback (RLHF) and constitutional AI techniques to tackle these challenges head-on. These advancements promise to enhance the adaptability and effectiveness of AI agents in complex scenarios.
?? **Future Outlook:** The future of AI agents is promising, with a continued focus on enhancing adaptability, scalability, and human-AI interaction. As technology advances, we can anticipate even more sophisticated agent architectures and capabilities, empowering businesses across diverse industries to achieve unprecedented levels of efficiency and innovation.
???? **Call to Action:** How do you envision AI agents revolutionizing industries beyond the current applications? Share your insights and join the conversation! ?? #AIAgents #ModularArchitectures #EnterpriseAI #FutureTech #InnovationJourney

n8n方法

n8n是一個(gè)可視化拖放工作流平臺(tái)，它將Google Sheets觸發(fā)器與網(wǎng)絡(luò)搜索和人工智能生成的內(nèi)容創(chuàng)建相結(jié)合。它可以在用戶(hù)友好的模塊中同時(shí)發(fā)布LinkedIn帖子、Twitter和博客文章，更適合那些可以輕松集成電子表格和自動(dòng)化工作流程而不知道如何編碼的業(yè)務(wù)用戶(hù)。

工作流程：

輸出：

人工智能代理正在迅速重塑組織對(duì)待培訓(xùn)和技能提升的方式——但哪些是炒作，哪些是切實(shí)可行的方法？對(duì)于具有遠(yuǎn)見(jiàn)的商業(yè)領(lǐng)袖和技術(shù)專(zhuān)業(yè)人士來(lái)說(shuō)，答案顯而易見(jiàn)：利用人工智能代理進(jìn)行學(xué)習(xí)的公司將獲得真正的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

以下是正在發(fā)生的變化：當(dāng)人工智能代理與人工監(jiān)督相結(jié)合時(shí)，能夠個(gè)性化培訓(xùn)、加速入職流程，并使團(tuán)隊(duì)始終走在技術(shù)前沿。

人工智能驅(qū)動(dòng)的培訓(xùn)（如Uplimit）的完成率超過(guò)90%，而傳統(tǒng)模塊的完成率僅為3%~6%。為何如此？因?yàn)楦叩膮⑴c度和即時(shí)、個(gè)性化的反饋。管理者可以將注意力從重復(fù)性的基礎(chǔ)培訓(xùn)轉(zhuǎn)移到更高價(jià)值的活動(dòng)中，從而提高員工參與度和留存率。

人們需要面對(duì)這一現(xiàn)實(shí)：完全自動(dòng)化仍然遙不可及。正如Databricks公司首席執(zhí)行官所強(qiáng)調(diào)的，人工監(jiān)督仍然至關(guān)重要——人工智能是輔助者，而不是替代者。

成功的模式：使用人工智能代理實(shí)現(xiàn)跨角色的可擴(kuò)展、有效和靈活的技能提升。

明智的領(lǐng)導(dǎo)者將重復(fù)的訓(xùn)練委托給代理，同時(shí)自己指導(dǎo)策略和問(wèn)責(zé)制。

人工智能代理也可以推動(dòng)SOC（安全運(yùn)營(yíng)中心）中創(chuàng)造巨大價(jià)值，在保持準(zhǔn)確性的同時(shí)減少80%以上的調(diào)查時(shí)間——正如Red Canary的部署所示。

那么如何開(kāi)始？確定會(huì)減緩團(tuán)隊(duì)進(jìn)度的入職和培訓(xùn)流程。

與學(xué)習(xí)和開(kāi)發(fā)（L&D）及IT領(lǐng)導(dǎo)者合作，評(píng)估哪些功能可以負(fù)責(zé)任地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。保持“人在環(huán)中”——在進(jìn)一步擴(kuò)展之前審查輸出和結(jié)果。

具有前瞻性的組織如果現(xiàn)在采取行動(dòng)，將培養(yǎng)出學(xué)習(xí)更快、適應(yīng)更快且保持高度參與的團(tuán)隊(duì)。

那么會(huì)將哪個(gè)流程交給人工智能代理處理？分享你的想法！

#AI #Upskilling #LearningAndDevelopment #BusinessInnovation #FutureOfWork
（請(qǐng)注意，輸出的內(nèi)容可根據(jù)實(shí)際選擇漢字內(nèi)容或英文內(nèi)容）
AI agents are rapidly reshaping how organizations approach training and upskilling—but what’s hype, and what’s here to stay? For forward-thinking business leaders and tech professionals, the writing is on the wall: companies that leverage AI agents for learning gain a real competitive edge.
Here’s what’s changing:AI agents, when paired with human oversight, personalize training, accelerate onboarding, and keep teams ahead of the tech curve.
Completion rates for AI-driven training (like Uplimit) leap to over 90% versus traditional modules’ 3-6%. Why? More engagement and instant, tailored feedback. Managers can redirect their focus from repetitive basic training to higher-value activities, boosting employee engagement and retention.
But let’s keep it real: full automation remains elusive. As Databricks’ CEO highlights, human supervision is still essential—AI is your co-pilot, not your replacement.
The model for success:Use AI agents to enable scalable, effective, and flexible upskilling across roles.
Smart leaders delegate repetitive training to agents, while steering strategy and accountability themselves.AI agents can also drive major value in SOCs (Security Operations Centers), cutting investigation times by 80%+ while maintaining accuracy—as Red Canary’s deployment shows.
How can you start?Identify the onboarding and training processes that slow your team down. Collaborate with your L&D and IT leaders to assess which functions can be responsibly automated. Stay "in the loop"—review outputs and outcomes before scaling further.
Forward-looking organizations that act now will develop teams who learn faster, adapt quicker, and stay engaged.
What’s one process you’d hand off to an AI agent tomorrow? Share your ideas below!
#AI #Upskilling #LearningAndDevelopment #BusinessInnovation #FutureOfWork

n8n vs LangGraph：哪個(gè)更好？

在n8n和LangGraph之間進(jìn)行選擇并不是要比其他工具更好，而是要選擇更適合人工智能堆棧層的工具。

選擇n8n：

跨多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的通用工作流自動(dòng)化。

• 非代碼/低代碼解決方案，允許非技術(shù)人員將工作流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。
• 自動(dòng)化工作流程（設(shè)計(jì)、構(gòu)建、測(cè)試）的快速迭代。
• 強(qiáng)大的第三方集成（Slack集成、Google Workspace集成、數(shù)據(jù)庫(kù)集成等）。
• 業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化，包括非人工智能任務(wù)。
• 多個(gè)團(tuán)隊(duì)能夠協(xié)作開(kāi)展自動(dòng)化項(xiàng)目。
• 幾乎無(wú)需實(shí)施大量技術(shù)工作即可立即激活自動(dòng)化。
• 在混合技術(shù)團(tuán)隊(duì)中，技術(shù)人員和非技術(shù)人員都能做出貢獻(xiàn)。

n8n非常適合營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化、數(shù)據(jù)同步、客戶(hù)支持流程、業(yè)務(wù)流程數(shù)字化以及圍繞現(xiàn)有集成的簡(jiǎn)單人工智能代理工作流程。這個(gè)解決方案是為想要通過(guò)可視化的低代碼自動(dòng)化創(chuàng)建跨部門(mén)自動(dòng)化文化的團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的。

選擇LangGraph：

• 高級(jí)人工智能代理開(kāi)發(fā)和復(fù)雜推理。
• 跨會(huì)話(huà)持久的有狀態(tài)、長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的人工智能工作流。
• 對(duì)代理行為和決策的細(xì)粒度控制。
• 具有可靠性要求的生產(chǎn)級(jí)人工智能系統(tǒng)。
• 復(fù)雜的多代理編排。
• 帶有審批流程的人在環(huán)中的人工智能工作流。 ?針對(duì)特定用例的自定義代理架構(gòu)。
• 對(duì)人工智能代理主體的高級(jí)調(diào)試和監(jiān)控。

LangGraph是專(zhuān)為客服人工智能代理、多步推理與規(guī)劃、復(fù)雜文檔處理、人在環(huán)中人工智能系統(tǒng)，以及需要在嚴(yán)格管控和可靠性要求下開(kāi)展的原創(chuàng)人工智能應(yīng)用研發(fā)而設(shè)計(jì)的。

這些工具并非相互競(jìng)爭(zhēng)，而是在人工智能工作流架構(gòu)中協(xié)同工作。

結(jié)論

n8n和LangGraph在人工智能工作流工具棧中可以發(fā)揮不同但相互補(bǔ)充的作用。當(dāng)需要快速、可視化地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，連接各類(lèi)工具并管理業(yè)務(wù)邏輯，且無(wú)需大量編碼，可使用n8n；而當(dāng)需要具備記憶能力、進(jìn)行復(fù)雜決策，甚至實(shí)現(xiàn)多個(gè)代理之間的協(xié)作時(shí)，則可使用LangGraph。與其在兩者之間做選擇，不如考慮將它們結(jié)合起來(lái)的可能性。

具體而言，n8n負(fù)責(zé)跨系統(tǒng)的流程編排，而LangGraph則為代理提供推理和智能支持。二者協(xié)同，能為在領(lǐng)英（LinkedIn）等平臺(tái)上的可擴(kuò)展、智能化且高效的人工智能驅(qū)動(dòng)內(nèi)容創(chuàng)作奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
原文標(biāo)題：n8n vs LangGraph: Which is Better?，作者：Soumil Jain