這次想分享我最近利用 n8n 製作 LINE AI 聊天機器人的過程。我的機器人叫做「陪你聊心室❤️」，目前已經成功串接 Google Gemini，能夠直接在 LINE 裡與使用者對話。

一、我為什麼想做這個？

一開始接觸 n8n，是因為想試試看自己能不能在不熟悉程式設計的情況下，完成一個真正可以使用的自動化工具。

我選擇做 LINE 聊天機器人，是因為 LINE 本來就是日常生活中經常使用的通訊軟體。如果能把 AI 放進這個熟悉的介面，使用者就不需要另外打開其他平台，也能隨時找個對象聊天。

我把它取名為「陪你聊心室❤️」，希望它不只是回答問題的工具，也能在使用者心情不好、想分享生活，或單純需要有人聽自己說話時，提供一個比較溫暖的對話空間。

不過，我也希望它能像正常聊天一樣自然，而不是每句話都只會回覆「辛苦了」「我會陪著你」這種制式安慰。

二、我是怎麼製作的？

最初的版本其實很簡單。

我先透過 n8n 的 Webhook 接收 LINE 傳來的訊息，再利用 HTTP Request，把預先設定好的文字回覆給使用者。

雖然只是固定回覆，但當我第一次真的在 LINE 裡收到自己設定的訊息時，還是滿有成就感的。至少證明 LINE 和 n8n 已經能夠正常溝通。

接著，我開始嘗試加入 AI 模型。

原本考慮使用 OpenAI，但因為 API 額度與費用問題，後來決定改用 Google Gemini，先透過可用的免費額度完成測試。

這次主要使用 n8n 的 AI Agent 節點，連接 Google Gemini Chat Model，讓 AI 讀取 LINE 使用者傳來的文字，再把生成的回答交給 HTTP Request 傳回 LINE。

整體流程大致是：

LINE 傳送訊息 → Webhook 接收 → IF 判斷 → AI Agent 使用 Gemini 生成回答 → HTTP Request 回覆 LINE

確認基本對話成功後，我也替機器人加入自己的 System Message，設定它的角色、說話語氣和互動方式，讓回答更符合「陪你聊心室❤️」的定位。

三、過程中遇到哪些挑戰？

這次最大的感想是：看起來只有幾個節點的 Workflow，實際設定起來真的沒有想像中簡單。

首先是 AI 模型的問題。

我原本想直接使用 OpenAI，但後來發現 ChatGPT 的使用方案和 API 額度是不同的事情。改用 Gemini 之後，也遇到帳號權限、API Key，以及模型版本無法使用的問題。

好不容易讓 Gemini 在 n8n 裡成功產生回答，卻又遇到另一個問題：n8n 明明執行成功，LINE 卻完全沒有收到訊息。

排查了好一陣子，才發現 LINE 後台設定的是 n8n 的 Test URL，而不是 Production URL。

修改之後，終於成功在 LINE 收到 Gemini 即時生成的回覆。

另一個挑戰是 AI 回答的品質。

我發現即使設定了溫柔的人格，AI 還是很容易使用一些重複的安慰語句。有時候使用者只是問一個簡單問題，它卻開始長篇大論地安慰對方。

因此，我又嘗試調整 System Message，讓 AI 優先回答使用者真正提出的問題，而不是把每段對話都當成情緒諮詢。

這個過程讓我發現，讓 AI 成功回答是一回事，讓它回答得自然、符合使用情境，又是另一回事。

四、接下來還可以加強什麼？

目前「陪你聊心室❤️」已經可以透過 LINE 使用 Gemini 進行對話，也完成了初步的人格設定。

我最近還在測試 Simple Memory，希望機器人能記得同一位使用者先前說過的內容，而不是每傳一則訊息就重新開始。

例如，我曾經在測試中告訴 AI：「我的小熊叫紫色布丁。」

之後再問它小熊叫什麼名字，AI 已經能夠正確回答。也初步測試了不同使用者之間的記憶隔離。不過，這項功能還在測試版，尚未正式加入 LINE 上線流程。

接下來，我希望繼續優化幾個方向：讓對話更自然、減少制式回答、改善記憶功能的穩定性，以及處理長期運作所需要的部署、資料隱私和安全問題。

畢竟這是一個可能接觸使用者心情與個人感受的聊天工具，除了好用，也需要考慮資訊應該怎麼被保存和使用。

這次實作讓我最大的收穫，是開始看得懂一個自動化流程究竟怎麼運作。

以前看到 Webhook、API、JSON 這些名詞，會覺得離自己很遙遠。現在雖然還不能說完全熟悉，但至少遇到問題時，已經比較知道可以從哪個節點、哪一段資料開始檢查。

對我來說，這次的里程碑不是做出一個多厲害的 AI，而是讓原本只會固定回覆的 LINE 帳號，真的開始有了對話的能力。

「陪你聊心室❤️」還有很多可以改善的地方，但我也很期待它之後能慢慢變成一個更成熟、更自然的 AI 聊天夥伴。

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