想在 n8n 裡打造一個聊天機器人，卻不知道從何開始嗎？答案就是 Chat Trigger 節點。

這個節點是 n8n 與 AI Agent 整合的起始點，你可以把它想像成聊天機器人的「入口大門」。它負責接收使用者的訊息、設定對話的背景，再把訊息傳遞給下游的大型語言模型（LLM）節點，最後將 AI 的回覆傳送給使用者。

Chat Trigger 的核心功能

• 訊息接收（Message Input）
  接收使用者輸入的文字（prompt）作為觸發條件，就像按下機器人的「啟動按鈕」。

• 上下文設定（Context Setup）
  你可以在節點內預先設定好 AI 的角色（例如「你是一位專業的客服人員」）、系統提示與對話背景，確保 AI 的回覆風格一致且專業。

• 訊息傳遞（Message Passing）
  將處理過的訊息傳遞給下游的 LLM 或其他 AI 模型，讓它們進行後續處理。

• 回應輸出（Response Output）
  接收 AI 模型生成的回覆，並將其輸出給使用者，完成一次完整的對話。

如何手動設定固定回覆？

除了讓 AI 模型生成回覆，你也可以連接 Respond to Chat 節點，在節點內設定「固定訊息」。當使用者輸入特定關鍵字時，系統會直接回傳你預設好的固定答案。這個功能非常實用，適用於以下情境：

• 覆蓋模型回覆：當使用者問到常見問題（FAQ）時，直接提供標準答案，避免 AI 回覆不一致。

• 快速測試：在開發階段模擬 AI 回覆，快速驗證流程是否順暢。

• 性能優化：對於簡單問題，直接回覆可以避免呼叫 AI 模型，節省資源與成本。

操作步驟：

1. 打開 Chat Trigger 節點的設定面板。

2. 啟用 Using Response Nodes 選項。

3. 在 Respond to Chat 節點欄位中輸入你想設定的固定回覆文字。

4. 儲存並測試。現在，當流程被觸發時，就會回傳你指定的訊息。

常見問題與解決方案

1. 流程無法觸發

• 連線問題：檢查你的前端或 Webhook URL 是否設定正確。

• 節點狀態：確保你的 n8n 工作流程已經啟用（Active）並正在執行。

結語

只要掌握 Chat Trigger 節點，你就能夠快速搭建出從簡單的 FAQ 機器人。未來透過結合 Chat Memory 與 LLM 節點，你的系統將能提供即時、智慧且流暢的互動體驗。