本文将手把手带大家实操如何结合 n8n 工作流工具与大模型技术，搭建一套 “AI 自动生成内容 + 一键发布到微信公众号” 的自动化流程。从前期工具准备、关键节点安装，到大模型 API 配置、变量传递逻辑，再到图片生成转换、公众号权限对接等核心步骤，都会详细拆解。跟着操作不仅能实现公众号内容发布自动化，还能快速掌握 n8n 的节点联动、数据格式化等实用技能，无论是零基础新手入门，还是程序员拓展自动化工具链，都能从中受益。

其实 “微信公众号自动发布” 的需求并不新鲜，像 Coze 等平台也有类似插件能实现基础功能。但之所以选择用 n8n 重新搭建，核心原因在于它的 “低门槛 + 高实用性”—— 整个流程既能满足实际需求，又巧妙包含了 n8n 的多个常用知识点（比如社区节点安装、HTTP 请求配置、数据格式转换等），相当于用一个真实场景，把 n8n 的核心用法串联起来，非常适合作为入门后的 “实战练手项目”，学完就能直接落地用。

一、准备工作

如何在n8n中安装公众号节点？

首先需要安装一个公众号的节点，这个节点是根据微信开放文档开发的，基本支持了所有的微信公众号接口，我们可以借助这个节点实现微信公众号内容的自动发布，进入这个节点的介绍页面，找到截图上的安装命令，命令如下：

npm i n8n-nodes-wechat-offiaccount

https://www.npmjs.com/package/n8n-nodes-wechat-offiaccount?activeTab=dependencies

拷贝这个命令后，进入我们的n8n点击左下角找到设置

接着找到社区节点，点击“安装社区节点”

然后把我们刚刚复制的命令黏贴进来，打钩风险提示，点击“安装”

等待安装完成，社区节点就出现了这个节点了

申请一个可调用国外大模型的api

由于n8n中没有自带大模型，因此我们需要自己接入大模型，这里我们使用openRouter的api，一是因为，它的api国内可以直接调用，二是因为它有免费的模型可以使用，调试的时候用正好。

openRoute官网地址r：https://openrouter.ai/

我们打开这个网站，注册成功之后，找到这个地方

然后点击“创建APIkey”

创建成功之后，记得点这里复制，保存到自己电脑，只显示一次，后续如果忘记了，只能删除重新建。

申请一个免费的图像生成模型

因为公众号发布接口有个配图是必填的，所以这边我需要一个图像生成的模型，我使用的阿里云百炼的通义万相模型，因为阿里有活动，新用户免费赠送每个模型100万token。

我们进入https://bailian.console.aliyun.com/阿里云百炼官网，没账号的注册一下，登录之后，找到这个地方，新建一个密钥，把密钥保存下来

二、用n8n搭建一个自动生成文章并自动发布公众号的工作流

接下来我们开始一步一步搭建工作流

1、触发节点

触发节点就是工作流的开始节点，n8n支持多种不同的方式触发工作流，为了调试方便，我选择chatmessage节点，这个节点的作用就是接收一条聊天框输入的信息

2、大模型节点

有了输入的信息，接下来就需要有大模型来处理，我们点击触发节点右边的加号，然后搜索AI agent 节点，加进来

这个时候会发现，这个节点有个小叉叉，也就是有报错的，因为有个核心的大模型节点没有配置，我们在Chat Model这里点击“+”号，接着搜索一下“open”，因为我们打算用openRouter的api，所以我们选择openRouter

现在节点是这样子，接下来需要为openRouter配置一下apikey，才能使用。我们双击openRouter

进入openRouter节点的配置，发现这里需要连接凭证才能使用，所以我们要去创建凭证

进入凭证创建后，我们看到只需要配置一个API KEY就可以了，把准备工作时申请保存的openRouter的APIKEY 填入保存就可以了

回到我们的openRouter配置这里，选择刚刚的凭证，然后在Model这里搜索一下你需要的大模型，这里我搜索“free”代表免费的模型，正式使用，建议使用付费的，因为免费的有调用频次限制1分钟只能请求一次。不过，付费的大家就得提前去充值了。

选择模型之后我们点击左上角的“返回发布”就可以了

3、配置大模型节点

接着我们双击AI Agent 节点，配置一下参数和系统提示词，如下图，因为我们用的是聊天触发的节点，可以直接选择Connectted Chat Trigger Node 这个选项，会自动把参数带进来。

接着我们点击下面的 Add option，选择 System Message，这个是配置系统提示词的。

这里我随便输入一个简单的提示词

到这里，大模型基本就可以用了，直接找到左下角的聊天输入框，输入内容进行测试，看到正常的返回，说明配置成功了

4、如何格式化输出内容？（重要知识点）

我们前面只是简单的打通了大模型和回复，接下来，由于我们在后续添加公众号的时候，还需要标题、配图等等，而我们现在这种单纯输出内容是不行的，因此我们还要学习一下如何让大模型格式化输出多个不同的内容。

双击AI Agent 节点，打开这个开关，就是对输出进行格式化

打开之后，这个节点会多出来一个节点，我们点击添加一下这个结构化输出的节点

接着我们按照下图配置一下这个节点，就是给大模型一个输出的示例

配置完成之后，回到AI Agent节点，重新执行，我们就能看到，大模型按照我们的需要的格式输出了

5、添加配图大模型

我们再次进入阿里云百炼的网站，找到模型广场，然后点击筛选，选择图片生成，找到下面这个模型，点击“api参考”（注意不能使用其他模型，其他模型没有同步接口，需要额外步骤才能用）

接着找到这个curl代码，点击复制

把代码拷贝下来,然后把里面的$DASHSCOPE\_API\_KEY替换成我们之前在阿里云百炼创建的apikey，最后把完整代码保存。这里需要注意，Bearer和$DASHSCOPE_API_KEY之间是有空格的，不要擅自删除了。

接着我们进回到n8n 在大模型节点之后，添加一个 http 请求的节点，如下:

双击进入节点配置里，找到导入curl，点击进去，把我们刚刚准备好的curl代码导入

导入成功之后，我们找到JSON这个参数，然后将前面节点的输出内容 拖动到JSON里的Prompt提示词这个地方（一定要注意不要搞错了JSON的格式）。这个操作的意思就是，我们会使用前面大模型生成的图像提示词去“文生图”

到此配置完成，点击执行步骤，测试一下，图片生成成功！

6、配置公众号凭据

调用公众号接口需要授权的，因此需要先配置一下公众号的调用凭据，左上角有个“+”号点击，然后选择创建凭据，如下图：

然后搜索wechat ，找到公众号节点的凭据

接着打开自己的公众号，找到这个地方，如果没有开启秘钥，需要点击启用一下

然后把公众号的AppID跟AppSecret 填到n8n的凭据中，点击保存

对了，记得在公众号添加一下白名单ip，这个白名单ip就是你n8n所在服务器的ip。如果是云服务器部署就是服务器的ip，如果是本地部署的，就查一下自己本地的公网ip。（本地用的时候，需要注意，本地公网ip经常会变的，如果发现ip变了，需要及时修改白名单）

需要学习如何云部署的可以看我这一篇教程：

服务器部署n8n完整教程：都在教本地化部署n8n,但我认为服务器部署n8n才是王炸！

7、如何将URL的图片转换上传？（知识点）

因为公众号的接口发文的时候，配图是必填的，而一般我们上传接口接收的都是file数据，也就是我们经常看到的，通过组件点击选择图片上传！

但是，大模型一般生成的图片都是一个url链接，因此我们需要进行数据转换。

当我们获得的是url图片地址的时候，可以使用Http request 节点直接下载转换成file ，以供后续的上传调用

直接在图片生成后面新增一个Http请求的节点

双击进入节点配置，首先我们把上一步图片生成的url，传入当前节点请求的url，然后再新增一个response的选项，这个response代表的是请求返回的数据。

接着我们需要对返回数据做转换，找到新增的response配置项，点击response format（返回数据格式化）选项，选择file。意思就是，将我们下载的图片格式化为二进制文件输出（因为一般上传需要的是这种格式）

接着运行测试，出现以下内容，说明下载成功

8、微信配图上传

终于可以开始操作公众号了，首先，我们需要把前面的配图上传到公众号的素材库，以便于文章发布时调用。我们在刚刚的Http下载节点后面添加这个其他类型永久素材的节点

接着点击配置节点，确认一下我们链接凭证是否选择了之前第6步配置的凭证

没问题之后试运行，出现以下结果，说明配置成功

9、添加文章到草稿

最后一步啦，找到新建草稿节点加到图片上传的后面

双击进入配置，把前面AI生成的标题、内容以及上一步上传获得的media_id分别对应到如下参数中，由于内容较多，不好操作，可以点右下角按钮放大操作

放大后

这里需要注意，由于文章内容中经常也会有双引号出现，会造成JSON的格式错误，因此我们最终添加的时候，需要在我们添加的变量后面加上 .toJsonString() 。最终代码如下

[
    {
"article_type":"news",
"title":"{{ $('AI Agent').item.json.output.title.toJsonString() }}",
"author":"AI助手",
"content":"{{ $('AI Agent').item.json.output.content.toJsonString() }}",
"thumb_media_id":"{{ $json.media_id }}",
"show_cover_pic":1,
"need_open_comment":1,
"only_fans_can_comment":0,
"auto_publish":false,
"publish_time":"immediate"
    }
]

代码里面的参数介绍：

article_type: 文章类型，设置为"news"表示文章消息

title: 文章标题，使用toJsonString()方法确保JSON格式正确

author: 文章作者信息

content: 文章正文内容，使用toJsonString()方法处理特殊字符

thumb_media_id: 封面图片的媒体ID，来自上传图片素材步骤

show_cover_pic: 是否显示封面图片（1=显示，0=不显示）

need_open_comment: 是否开启评论功能（1=开启，0=关闭）

only_fans_can_comment: 评论权限（1=仅粉丝，0=所有人）

auto_publish: 自动发布设置（false=创建草稿，true=立即发布）

publish_time: 发布时间（“immediate”=立即发布）

最后，进行一次整体测试，成功了

到公众号看一下草稿箱，成功录入啦

如果有需要直接发布，可以在添加草稿后面，加上发布草稿节点，不过稳妥起见，我觉得还是批量发布到草稿箱，然后人工修改审核一下发出去，AI发挥不稳定的。

三、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

四、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

五、模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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