OpenAI 函数代理节点#
使用 OpenAI 函数代理节点来调用 OpenAI 函数模型。这些模型能够检测何时应该调用函数，并返回应传递给该函数的输入参数。
关于 AI 代理节点本身的更多信息，请参考 AI 代理。
您可以将此代理与 Chat Trigger 节点配合使用。附加一个 memory 子节点，以便用户可以进行持续的多轮对话。注意：会话间的记忆不会持久保存。
必须使用 OpenAI 聊天模型
此代理必须配合 OpenAI 聊天模型使用。
节点参数#
使用以下参数配置 OpenAI 函数代理：
提示语#
选择节点如何构建提示词（也称为用户的查询或聊天输入）。
可选方式：
- 自动从上一节点获取：选择此选项时，节点会从名为
chatInput的上一节点获取输入。 - 自定义定义：选择此选项时，在提示词（用户消息）字段中提供静态文本或动态表达式作为提示内容。
要求特定输出格式#
此参数控制节点是否需要特定的输出格式。当启用时，n8n 会提示您连接以下输出解析器之一到该节点：
节点选项#
通过这些选项微调 OpenAI 函数代理节点的行为：
系统消息#
如果您希望在对话开始前向代理发送消息，请输入您想要发送的内容。
此选项可用于引导代理的决策过程。
最大迭代次数#
输入模型应运行的次数，用于尝试从用户提示中生成优质回答。
默认值为 10。
返回中间步骤#
选择是否在最终输出中包含智能体(agent)采取的中间步骤（开启）或不包含（关闭）。
这对于根据智能体采取的操作步骤进一步优化其行为非常有用。
模板和示例#
参考主 AI 代理节点的模板和示例部分。
常见问题#
关于常见问题或错误及其解决方案，请参阅常见问题。
AI glossary#
- completion: Completions are the responses generated by a model like GPT.
- hallucinations: Hallucination in AI is when an LLM (large language model) mistakenly perceives patterns or objects that don't exist.
- vector database: A vector database stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.
- vector store: A vector store, or vector database, stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.