昨天我們打造的 AI 研究助理很酷，但它有個致命缺陷：它是個金魚腦。
每次跟它說話，都是一次全新的對話。

比如：
我問：「@AI助理 幫我查一下 n8n 是什麼？」
它回答：「n8n 是一個開源的自動化工具...」
我接著問：「@AI助理 那它跟 Zapier 有什麼不同？」
它（很可能）會回答：「『它』是什麼？請提供更明確的資訊。」

它完全忘了我們上一秒才剛聊過 n8n。

今天我們想要升級 AI 的大腦，使用 n8n 中專為「連續對話」設計的節點，並啟用它內建的 Memory 功能。這會讓我們的 Slack 機器人能夠記得上下文，理解代名詞（例如「它」、「那個」），進行真正的、有來有回的對話。

你在加入 AI Agent 節點的時候，可能就看到底下除了 Chat Model，還有 Memory，這個就是 AI Agent 的短期記憶功能，讓 AI 助理至少可以知道之前聊過什麼內容，不會變成金魚腦。

我們可以通過一個透過之前做過的主題練習Memory：

第一步：建立一個能「連續對話」的工作流
我們以之前打造的 @mention 機器人為基礎來改造。

• 觸發器: 使用 Slack 觸發器，並設定 Trigger On 為 Bot / App Mention。

• 解析指令: 接上一個 Set 節點，用我們學過的 replace 運算式，把 @機器人ID 去掉，得到乾淨的用戶提問 query_text。

到這裡，都還是我們熟悉的流程。

第二步：更換一顆具備「記憶功能」的大腦 (AI Agent 節點)
在 Set 節點後，加上 AI Agent 節點。

Chat Model 一樣選擇 ChatGPT 或者 Gemini

Input: 它的「輸入」，就是我們解析後的用戶提問：{{ $json.query_text }}。

第三步：植入「短期記憶」
這是今天最關鍵的設定。

在 AI Agent 節點的設定中，找到 Memory 區塊，點擊 Add Memory。

Memory Type: 選擇 Simple Memory
你可以把它想像成一個「只能記住最近幾句話」的記憶體，這足以應付大多數的連續對話。

Session ID: 這是實現記憶的靈魂。Session ID 就像是每一場對話的「房間號碼」。

只要 n8n 發現傳來的 Session ID 是一樣的，它就會把這次的對話，跟同一個房間號碼的歷史紀錄串連起來。

如果是一個新的 Session ID，它就會開一個新房間，開始一段全新的對話。

那問題來了，我們要怎麼設定 Session ID？
我們需要一個在同一個對話中「不變」，但在不同對話中「唯一」的值。
對於 Slack 來說，channel_id (頻道ID) 就是一個完美的選擇！這能讓機器人在同一個頻道中，持續地記得對話。

我們決定要用 Slack channel_id 作為 Session ID，那下一步就要在 Slack 和 AI Agent 節點之間加上一個 Set 節點：

• Name 填入 sessionId
• Value 則填入運算式：{{ $trigger.body.event.channel }}

這樣，你的 AI Agent 已經擁有了在每個頻道中獨立記住對話的能力！

你學會了 n8n 中實現「連續對話」的關鍵技術——對話記憶 (Conversational Memory)，並理解了它與「長期記憶」的根本區別。

我們的 AI Agent 現在能聽、會上網、會思考，還會「短期記憶」。它已經越來越像一個真正的助理了。

接下來，我們將把之前學過的所有能力進行一次終極整合，打造一個能解決更複雜任務的完整 AI Agent 應用。