安裝完成後且新增 LLM Keys 後,先製作一個簡單的 workflow 進行測試,這個 workflow 主要串接 Chat Tigger、AI Agent、Chat Model與Memory Modules 組合起來。
Chat Tigger
AI Agent
Chat Model
Memory
透過 Google Agent Stdio 使用 GCP 的適用額度 (300 美金) 存取與使用大語言模型,這樣可以節省大量的開發與學習 n8n 的成本。
本文件說明如何將 n8n 部署至 Google Cloud Run,並使用 Supabase PostgreSQL 作為資料庫,而非 Google Cloud SQL。架構圖如下: