N8N: создаем умного AI Telegram агента

n8n.io — это инструмент, который позволяет создать умного агента, для автоматизации вашего бизнеса. Виртуальный помощник, который соединяет Telegram, ChatGPT, Google и другие сервисы в одну цепочку. Всё это — без программирования. Вы просто собираете «пазл» из блоков в удобном редакторе.

Что можно сделать с его помощью?

• Умные Telegram-боты. Например, бот, который общается как живой человек (благодаря ChatGPT или Gemini).
• Автоматическая обработка запросов. Бот сам отвечает на вопросы, анализирует тексты или даже создает картинки по запросу.
• Работа с данными. Собирайте информацию из чатов и сохраняйте её в Google Таблицы, Notion или другие сервисы.

Почему это круто?

• Ваши данные под контролем. Если поставите n8n на свой сервер (self-hosted), все данные останутся у вас. Никаких утечек к сторонним компаниям.
• Просто разобраться. Не нужно быть программистом. Перетаскивайте блоки, настраивайте связи между ними — и готово. Но если захотите усложнить, можно добавить свой код на JavaScript или Python.
• Готовые решения от сообщества. Не тратьте время на изобретение велосипеда. Берите шаблоны из библиотеки n8n и адаптируйте под свои задачи.
• Прозрачная оплата. Платите только за выполнение рабочих процессов, а не за каждую операцию. Для проектов с ИИ, где нужно много шагов, это часто дешевле обычных подписок.

Интеграция n8n с Telegram и AI сервисами

Ссылка: n8n.io

Для Telegram в n8n уже есть готовые «блоки» — вам не нужно кодить с нуля. Хотите, чтобы бот отвечал на сообщения, отправлял уведомления или управлял чатами? Просто настройте связи между этими блоками в визуальном редакторе. Никакой магии — только перетаскивание и пара кликов.

С AI-платформами (вроде OpenAI или Google Gemini) тоже всё просто. Например, можно:

• Сделать чат-бота, который генерирует ответы как человек;
• Автоматически анализировать тон сообщений из Telegram;
• Создавать посты, описания или даже стихи «на лету».

Всё это «склеивается» внутри n8n без сложного кода. Хотите добавить свою логику? Вставьте кусочек JavaScript или Python прямо в рабочий процесс.

Зачем это нужно? Допустим, вы получаете в Telegram десятки вопросов от клиентов. 

Через n8n можно:

1. Направлять эти сообщения в ChatGPT для быстрых ответов;
2. Если AI не справляется — пересылать запрос менеджеру;
3. А потом автоматически добавлять данные в Google-таблицу.

И всё это в одной цепочке действий. Никаких отдельных сервисов, всё работает как единый механизм. Плюс вы всегда можете менять настройки под свои задачи — гибко и без лишних затрат.

Как создать помощника AI Telegram агента с использованием n8n.io пошаговая инструкция

Шаг 1. Создайте бота через BotFather

• Откройте Telegram, найдите бота @BotFather и напишите ему команду /start.
• Отправьте команду /newbot — так вы запустите процесс создания нового бота.
• Придумайте название для бота (например, «Помощник по заказам»). Оно будет видно пользователям.
  — Задайте уникальный логин бота. Он должен заканчиваться на bot (например, my_shop_helper_bot).

После этого BotFather пришлет вам API-токен — это ключ для управления ботом. Сохраните его в надежном месте: токен дает доступ к настройкам бота.

Дополнительные настройки (по желанию):
— Чтобы добавить описание бота, используйте команду /setdescription.
— Для загрузки аватарки — /setuserpic.

Узнайте Chat ID
Боту нужно знать, куда отправлять сообщения. Для этого вам понадобится Chat ID — идентификатор чата или пользователя. Как его получить:

• Способ 1: Напишите любому боту, который показывает Chat ID (например, @getmyid_bot). Он сразу отправит вам ваш ID.
• Способ 2: Используйте узел Telegram Trigger в n8n. После первого сообщения пользователя боту система автоматически определит Chat ID.

Шаг 2. подключаем Telegram-бота к n8n

Запустите n8n, выберите удобный способ:

• Облачная версия (n8n Cloud) — не нужно ничего устанавливать. Работает через браузер.
• Локальная установка — подойдет, если хотите хранить данные на своем сервере или компьютере. Можно поставить через Docker или npm (если знакомы с этими инструментами).

Создайте рабочий процесс

В интерфейсе n8n нажмите кнопку «Add workflow» (добавить рабочий процесс).

Откроется пустая схема — здесь будете собирать цепочку действий бота.

Добавьте триггер для Telegram

1. Слева на панели найдите узел «Telegram Trigger» и перетащите его на рабочую область.
2. Кликните по узлу, чтобы открыть настройки.
3. В разделе «Credentials» (учетные данные) нажмите «Create new» → выберите «Telegram Bot API».
4. Вставьте API-токен вашего бота (тот, что получили от BotFather) → сохраните.

Настройте триггер

1. В настройках узла выберите опцию «On Message» — так бот будет реагировать на новые сообщения.
2. Активируйте рабочий процесс — переключите тумблер в правом верхнем углу схемы.

Проверьте подключение:
Отправьте боту в Telegram любое сообщение. Если всё настроено верно, в n8n появится его текст внутри узла «Telegram Trigger».

Если не работает:

• Убедитесь, что токен введен без ошибок.
• Проверьте, активирован ли рабочий процесс (тумблер включен).
• Если Chat ID не определен, вернитесь к первому шагу и перепроверьте его.

Шаг 3. Подключаем AI-сервисы к n8n (OpenAI, Google AI и другие)

Получаем API-ключи

• Для OpenAI: Зарегистрируйтесь на сайте OpenAI, зайдите в личный кабинет и создайте API-ключ (это как пароль для доступа к возможностям ChatGPT).
• Для Google AI (Gemini): Зайдите в Google Cloud Platform, найдите нужный сервис и создайте ключ (инструкции есть в документации Google).

Добавляем ключи в n8n

• В n8n зайдите в раздел Credentials («Учётные данные»).
• Выберите тип «OpenAI API» или «Google AI», вставьте свой ключ в поле и сохраните. Теперь n8n может «общаться» с этими сервисами.

Что можно делать дальше:

• С OpenAI: Используйте функцию Chat Completions (например, модели GPT-3.5 или GPT-4). Это позволит вашему Telegram-боту генерировать человеческие ответы, анализировать тексты или даже сочинять истории.
• С Google Gemini: Подключите текстовую генерацию — например, бот сможет кратко пересказывать статьи или давать советы на основе ваших данных.

Если сервиса нет в списке n8n:

• Используйте узел HTTP Request. С его помощью можно отправлять запросы к любому AI-сервису напрямую. Для этого изучите документацию нужного API (там написано, какие запросы отправлять и как обрабатывать ответы).

Шаг 4. Связываем Telegram и ИИ в n8n — как настроить базовый сценарий

Сейчас соберем простую цепочку из трех блоков. 

Что понадобится:

1. Блок «Telegram Trigger» — ловит сообщения от пользователей.
2. Блок ИИ (например, OpenAI) — обрабатывает запрос и генерирует ответ.
3. Блок «Telegram Send Message» — отправляет ответ обратно в чат.

Как настроить:

 Блок «Telegram Trigger»

• Выберите его в списке узлов n8n.
• Вставьте токен вашего бота (который получили от @BotFather).
• Настройте триггер на «Сообщение» — теперь он будет реагировать на новые сообщения в чате.

Блок ИИ (например, OpenAI)

• Добавьте узел «OpenAI Chat» после триггера.
• Выберите модель (например, gpt-3.5-turbo).
• В поле Сообщение вставьте текст из Telegram. Для этого используйте выражение:
  {{$node[«Telegram Trigger»].json[«message»][«text»]}}
  Это как сказать системе: «Возьми текст из сообщения, которое пришло в Telegram».
• Настройте параметры ИИ:

Temperature — от 0 до 1. Чем выше, тем креативнее ответы (0.7 — золотая середина).

Блок «Telegram Send Message»

• Добавьте его после блока ИИ.
• В поле Chat ID вставьте:
  {{$node[«Telegram Trigger»].json[«message»][«chat»][«id»]}}
  Это нужно, чтобы ответ пришел именно тому пользователю, который написал.
• В поле Text укажите ответ от ИИ:
  {{$node[«OpenAI Chat»].json[«choices»][0][«message»][«content»]}}
  Так система возьмет сгенерированный текст из OpenAI и отправит его в чат.

Проверка:

• Включите workflow кнопкой Activate.
• Напишите боту в Telegram — если все настроено верно, он ответит через пару секунд.

Если не работает:

• Проверьте токены (Telegram и OpenAI).
• Убедитесь, что workflow активен (зеленая метка вверху).
• Посмотрите лог выполнения — там видны ошибки.

Пример как это выглядит в n8n:
Ваш workflow будет связан так:
Telegram (сообщение) → OpenAI (обработка) → Telegram (ответ)

В интерфейсе n8n это выглядит как три блока, соединенные стрелками. JSON-код из примера создается автоматически при настройке узлов — вам не нужно вручную его править.

Совет:
Хотите, чтобы бот отвечал по-разному на разные команды? Добавьте блок IF после триггера.

 Например:

• Если сообщение «/help» → отправьте инструкцию.
• Если другой текст → передайте в OpenAI.

Теперь ваш бот умеет общаться! Дальше можно добавить сохранение истории диалогов, генерацию картинок или подключить другие сервисы — всё в том же интерфейсе n8n.

Шаг 5: Обработка входящих сообщений из Telegram, передача в AI сервис и отправка ответов обратно в Telegram с помощью n8n

Что происходит:

Бот ловит сообщение.
Когда пользователь пишет в Telegram, блок «Telegram Trigger» замечает это и собирает всю информацию:

• Текст сообщения → {{$node.json[«message»][«text»]}}
• ID чата → {{$node.json[«message»][«chat»][«id»]}}
• Имя пользователя, дату и т.д.

Эти данные можно использовать дальше в workflow.

Подготовка запроса для ИИ
Иногда нужно добавить к сообщению инструкции. Например:

• Пример: Если бот — виртуальный помощник, можно написать в запросе:
  «Ответь как дружелюбный ассистент. Сообщение пользователя: {{…}}»

Как это сделать:

• Добавьте блок «Set» после триггера → объедините текст пользователя с вашей инструкцией.
• Или вставьте всё прямо в настройках узла ИИ.

 Отправляем запрос в ИИ и получаем ответ

• Блок «OpenAI» (или другой ИИ) принимает текст → генерирует ответ.
• Чтобы вытащить только текст из ответа ИИ, используйте:
  {{$node[«OpenAI Chat»].json[«choices»][0][«message»][«content»]}}
  Это как сказать системе: «Возьми то, что ИИ написал в поле content».

Если ответ странный:

• Поиграйте с настройками ИИ (например, уменьшите Temperature → ответы станут точнее).

Дополнительная обработка (если нужно)
Хотите, чтобы бот:

• Фильтровал мат в сообщениях?
• Менял регистр текста?
• Делал что-то сложное с данными?

Используйте блок «Function»:

• Пишите код на JavaScript прямо в нём.
• Пример: Удалить все ссылки из сообщения:
• javascript

return { text: $node.json.message.text.replace(/http\S+/gi, ») }; 

 Отправляем ответ в Telegram
Блок «Telegram Send Message» берет:

• Chat ID → {{…}} (чтобы знать, куда слать ответ).
• Текст → готовый ответ от ИИ или обработанный через «Function».

Важно: Если ответ не приходит → проверьте, нет ли ошибок в выражениях (например, опечаток в json[«message»]).

Посмотрите логи выполнения (они покажут, где застрял процесс).

Примеры использования:

• Бот-переводчик:
  Сообщение → ИИ (переведи на английский) → Ответ.
• Бот-аналитик:
  Сообщение → ИИ (определи эмоцию текста) → Сохрани в Google Таблицы → Ответ пользователю.

Шаг.6 Делаем бота умнее — обработка текста, красивые ответы и диалоги

Обрабатываем текст как профи
Ваш бот может не просто передавать сообщения туда-сюда, а менять их под ваши задачи. 

Вот инструменты n8n для этого:

Блок «Set»
— Создавайте новые поля или меняйте существующие.
— Пример: добавить к сообщению пользователя текст «Вопрос: » перед отправкой в ИИ.

Блок «Function»
— Пишите свой код на JavaScript. Например:

Разделить текст «Split Out»
— Разбейте сообщение по запятым или другим разделителям.
— Пример: «яблоки, груши, бананы» → получите список фруктов.

Склеить текст «Merge»
— Объедините несколько частей в одну строку.
— Пример: имя + фамилия пользователя = «Иван Петров».

Готовые операции «String Manipulation»

— Меняйте регистр, обрезайте пробелы, извлекайте часть текста.

Управляем диалогом — чтобы бот «понимал» команды

Блок «Switch»
— Отправляйте разные ответы в зависимости от сообщения.
— Пример:

Если пользователь пишет «/start» → отправьте приветствие.

Если «/help» → шлите инструкцию.

Остальное → передавайте в ИИ.

Пауза  «Wait»
— Добавьте задержку перед ответом, если бот отвечает слишком быстро.

Храните историю диалогов
Подключите Google Таблицы, Airtable или базу данных:
— Сохраняйте сообщения пользователей.
— Восстанавливайте контекст разговора (например, что заказывал клиент).

Пример сценария:
Пользователь пишет: «Хочу заказать пиццу»

1. Блок Switch определяет ключевое слово «заказ».
2. Блок Set добавляет вопрос: «Какую пиццу вы хотите? Маргарита, Пепперони или Гавайскую?»
3. Ответ сохраняется в Google Таблицы.
4. Когда пользователь выбирает, бот подтверждает заказ через Telegram Send Message.

Советы: Начните с простых условий в Switch, потом усложняйте.
Используйте Function для нестандартной логики (например, проверка мата в сообщениях).
Если бот должен «запоминать» данные между сообщениями — без внешнего хранилища не обойтись.

Теперь ваш бот умеет не только болтать, но и обрабатывать данные, красиво оформлять ответы и вести диалог как настоящий ассистент.

Примеры крутых AI-ботов для Telegram через n8n: что можно сделать

В сообществе n8n есть куча готовых решений — от простых чат-ботов до сложных систем с памятью и интеграциями. Вот несколько идей, как можно прокачать вашего бота:

1. Бот-планировщик задач (с Todoist)

Как работает:
— Пользователь пишет в Telegram: «Напомни купить молоко завтра в 18:00» или отправляет голосовое сообщение.
— Бот через OpenAI разбивает запрос на подзадачи, определяет дедлайны.
— Автоматически создает задачи в Todoist с тегами и приоритетами.

Где найти шаблон:
На n8n.io ищите «Telegram Todoist AI» — там уже настроена цепочка из обработки сообщений, AI и синхронизации с Todoist.

2. Бот-аналитик веб-страниц

Фишка:
— Пользователь кидает ссылку → бот скачивает текст страницы (через узел HTTP Request).
— Передает контент в ChatGPT/Gemini → получает краткий пересказ.
— Отправляет summary в Telegram, выделяя ключевые пункты.

Пример из практики:
В одном из шаблонов используют ScrapeBee для скачивания страниц и Gemini для анализа — это помогает обойти блокировки и работать с большими текстами.

3. Бот с памятью (база данных)

Зачем нужно:
Чтобы бот «помнил» предыдущие диалоги. Например, если вы спросите: «Что я заказывал в прошлый раз?», он достанет историю из базы.

Как настроить:
— Сохраняйте каждое сообщение в PostgreSQL/Airtable вместе с Chat ID.
— Перед генерацией ответа подгружайте историю диалога и передавайте в OpenAI как контекст.

Готовые решения:
На n8n.io есть шаблоны с интеграцией Google Sheets — туда можно записывать данные без возни с SQL.

4. Бот-визуализатор данных

Для кого:
Аналитики, которым нужно быстро строить графики из SQL-запросов.

Как это работает:
— Пользователь пишет: «Покажи продажи за апрель в виде графика».
— Бот преобразует запрос в SQL → выполняет его в базе → через QuickChart генерирует изображение → отправляет в Telegram.

Плюс:
Можно добавить проверку: если в ответе много чисел — автоматически рисовать график, иначе отправлять текстом.

5. Бот для работы с почтой и календарем

Что умеет:
— Проверять почту через Gmail/Outlook.
— Добавлять события в календарь голосовыми командами («Запланируй встречу с клиентом на пятницу»).
— Даже составлять ответы на письма через AI.Пример:
В готовом шаблоне ProDelo бот умеет транскрибировать голосовые сообщения, искать информацию через Tavily и управлять задачами — всё в одном workflow.

Где брать шаблоны и идеи:

1. Официальная библиотека n8n — раздел Workflows → фильтруйте по тегам «Telegram», «AI».
2. Сообщество на форуме — пользователи делятся кастомными решениями, например, ботом для генерации изображений через DALL-E.
3. GitHub-репозитории — ищите по запросу «n8n telegram bot examples»