最近我使用 n8n 串接 LINE 官方帳號與 OpenAI，打造了一個具備「增、刪、改、查 (CRUD)」功能的智能備忘錄助理。它可以聽懂自然語言，並自動將行程記錄到資料庫中，或者在用戶詢問時回報行程。以下是我的實作過程與踩坑紀錄。

💡 我的做法與架構
整個 n8n Workflow 的核心邏輯在於「讓 AI 負責語意理解與分流，讓 n8n 節點負責執行」。

接收訊息 (Webhook)：透過 Webhook 接收 LINE 傳來的用戶訊息。

語意解析 (AI Agent)：使用 AI Agent 提取出四大核心要件：日期、時間、地點、事項，同時讓 AI 判斷用戶意圖並輸出 action 變數（create, read, update, delete）。

流程分流 (Switch)：利用 Switch 節點，根據 action 變數將流程分為四條獨立路線。

資料庫操作 (Data tables)：每一條路線連接對應的資料庫節點（Insert, Get, Update, Delete）。

整合回覆 (HTTP Request)：資料處理完畢後，由 AI 潤飾成自然語言，統一透過 HTTP Request 發送回 LINE。

🚧 卡住的地方與踩坑紀錄
在開發過程中，我遇到了幾個意想不到的技術瓶頸，但最終都順利解決了：

坑一：Switch 節點的型別比對錯誤 (Wrong type)
一開始在 Switch 節點設定路由規則時，系統報錯提示字串無法與 dateTime 格式比較。

解法：將比較模式從「日曆圖示 (DateTime)」改為單純的「字串比較 (String)」，確認變數型別一致，成功打通了四條路線。

坑二：資料庫刪除 (Delete) 找不到目標
原以為可以直接告訴 Delete 節點「刪除明天的開會」，卻發現系統根本不認識這筆資料，因為它需要的是唯一識別碼 (ID)。

解法：改變邏輯為「先查後刪」。在 Delete 節點前插入一個 Get row(s) 節點，利用日期和事項作為條件撈出那筆資料的隱藏 id，再把 {{ $json.id }} 傳遞給 Delete 節點執行。

坑三：查詢多筆資料時 AI 變成迴圈執行
當同一天有 3 筆行程時，Get row(s) 會輸出 3 items，導致後面的 AI 節點被觸發 3 次，而且直接將 JSON 餵給 AI 會變成 [object Object]。

解法：在 AI 節點前加入 Aggregate 節點，將多筆資料打包成一個 Array (1 item)。接著在 AI 的 Prompt 中使用 {{ JSON.stringify($json) }}，讓 AI 能一次看懂所有的行程清單並統整成一段白話文。另外，開啟查詢節點的 Always Output Data，解決了「當天無行程」導致流程中斷的問題。

🎉 最終成果
現在，這個 LINE 機器人已經不再是只有七秒記憶的金魚腦。

我可以對它說：「幫我記下明天下午 5 點在XX大學划船」，它會乖乖存入資料庫；隔天我問它：「我今天有什麼行程？」，它能精準撈出資料庫內容，並用親切的語氣回覆：「您今天下午 5 點在XX大學有一場划船行程喔！」。

這次實作讓我深刻體會到 n8n 在自動化流程上的強大，只要把資料庫當作 AI 的工具，就能大幅拓展聊天機器人的應用邊界。