N8N AI Agents: Complete Gids voor Intelligente Automatisering

Holy shit, AI agents in N8N zijn next level! Ik bouw al maanden AI-powered workflows en het blijft me verbazen wat mogelijk is. Stel je voor: een workflow die zelf kan denken, beslissingen neemt, en complexe taken uitvoert zonder dat jij ook maar één regel code schrijft. Dat is de kracht van N8N AI Agents.

Het mooiste? Je bent niet gebonden aan één AI provider. Gebruik ChatGPT voor creative tasks, Claude voor analyse, en draai Ollama lokaal voor privacy-gevoelige data. In deze gids deel ik alles wat ik geleerd heb - van basic chatbots tot advanced RAG systemen.

🎯 Wat Zijn N8N AI Agents Precies?

N8N AI Agents zijn geen gewone workflows. Ze zijn intelligente systemen die kunnen:

🚀 Je Eerste AI Agent in 15 Minuten

Laten we beginnen met een simpele maar krachtige customer support agent. Deze kan vragen beantwoorden, problemen oplossen, en escaleren wanneer nodig.

Stap 1: OpenAI Credentials Toevoegen

Stap 2: De Agent Workflow

Copy-paste deze JSON in N8N (Workflow → Import from File):

{
  "name": "AI Support Agent",
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "httpMethod": "POST",
        "path": "support-agent",
        "options": {}
      },
      "name": "Webhook",
      "type": "n8n-nodes-base.webhook",
      "position": [250, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "agentType": "conversationalAgent",
        "model": "gpt-4-turbo-preview",
        "systemMessage": "Je bent een vriendelijke support agent voor een N8N automatisering service. Help klanten met hun vragen over N8N, workflows, en onze €100 installatie service.",
        "temperature": 0.7,
        "tools": ["searchKnowledgeBase", "checkOrderStatus", "escalateToHuman"]
      },
      "name": "AI Agent",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
      "position": [500, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "values": {
          "string": [
            {
              "name": "response",
              "value": "={{ $json.output }}"
            }
          ]
        }
      },
      "name": "Respond to Webhook",
      "type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
      "position": [750, 300]
    }
  ],
  "connections": {
    "Webhook": {"main": [[{"node": "AI Agent"}]]},
    "AI Agent": {"main": [[{"node": "Respond to Webhook"}]]}
  }
}

Stap 3: Tools Toevoegen

AI Agents worden pas echt krachtig met tools. Hier zijn de essentials:

Tool: VectorStore
Embeddings: OpenAI
Documents: ./docs/*.md

Tool: SQL Query
Connection: PostgreSQL
Tables: orders, users

🧠 AI Providers: De Complete Vergelijking

Niet alle AI providers zijn gelijk. Hier is mijn hands-on ervaring met elk:

🏗️ Praktische AI Agent Voorbeelden

Genoeg theorie! Hier zijn battle-tested agents die ik dagelijks gebruik:

1. Content Generator Agent 📝

1. Trigger: Webhook met keyword
2. Web Search Node: Research topic
3. AI Agent: GPT-4 met custom prompt
4. SEO Optimizer: Yoast API check
5. Image Generator: DALL-E 3
6. WordPress Node: Auto-publish

2. Customer Support Bot 🤝

Memory: PostgreSQL vector store
Context: Last 10 interactions
Tools: CRM lookup, Order API, KB search
Escalation: Sentiment < 0.3 → Human

3. Data Analysis Agent 📊

SELECT COUNT(*) 
FROM orders 
WHERE created_at >= DATE_TRUNC('month', 
  CURRENT_DATE - INTERVAL '1 month')
AND created_at < DATE_TRUNC('month', 
  CURRENT_DATE)

🚀 Advanced: RAG Implementation in N8N

RAG (Retrieval Augmented Generation) is de holy grail van AI agents. Je agent kan real-time informatie ophalen en gebruiken. Hier is mijn productie setup:

PostgreSQL pgvector Setup (Gratis!)

-- Enable pgvector extension
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

-- Create embeddings table
CREATE TABLE document_embeddings (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536),
    metadata JSONB,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

-- Create index for fast similarity search
CREATE INDEX ON document_embeddings 
USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)
WITH (lists = 100);

-- Search function
CREATE FUNCTION search_documents(
    query_embedding vector(1536),
    match_count INT DEFAULT 5
)
RETURNS TABLE(
    content TEXT,
    metadata JSONB,
    similarity FLOAT
)
AS $$
BEGIN
    RETURN QUERY
    SELECT 
        d.content,
        d.metadata,
        1 - (d.embedding <=> query_embedding) AS similarity
    FROM document_embeddings d
    ORDER BY d.embedding <=> query_embedding
    LIMIT match_count;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

💰 Kosten Optimalisatie Strategies

AI kan duur worden als je niet oplet. Hier zijn mijn tricks om 80% te besparen:

🏠 Ollama: Lokale AI Setup (Privacy First!)

Voor privacy-gevoelige data of unlimited gebruik is Ollama de way to go. Hier is mijn setup:

🔧 Best Practices & Pro Tips

System: You are a helpful assistant. Be concise.

❌ Bad: "Tell me about N8N"
✅ Good: "In 2 sentences, explain what N8N is and its main benefit"

Always include:
- Role definition
- Output format
- Constraints
- Examples (few-shot)

Try/Catch nodes rond AI calls:
- Timeout: 30 seconds
- Retry: 3x met exponential backoff
- Fallback: Simpeler model of canned response
- Logging: Track failures voor debugging

🚀 Geavanceerde Use Cases

Researcher Agent → Analyseert vraag, zoekt info
    ↓
Writer Agent → Creëert content based op research  
    ↓
Editor Agent → Reviewed, verbetert, fact-checks
    ↓
SEO Agent → Optimaliseert voor search
    ↓
Publisher Agent → Plaatst op website + socials