0. 引言

接下來使用 n8n 構建一個 ReAct AI Agent，通過 AI Agent 調用 Sub-Workflow，代用 HTTP Request 抓取網頁內容，通過后處理對網頁內容進行清洗。

1. 詳細步驟

這個 Workflow 有 2 大部分，第一個部分是一個 Sub-Workflow，第二個部分是 Call 這個 sub-Workflow 的 AI Agent。

我們先創建 Sub-Workflow，然后創建 Call 這個 sub-Workflow 的 AI Agent。

創建一個 “When Executed by Another Workflow”

這個節點是 Sub-Workflow 的入口，

• Input data mode：Accept all data
  

將輸入數據模式設置為選擇如何定義子工作流的輸入數據：

• 使用下方字段定義：選擇此模式以定義調用工作流需要提供的個體輸入名稱和數據類型。調用工作流中的執行子工作流節點或調用n8n工作流工具節點會自動拉取此處定義的字段。
• 使用JSON示例定義：選擇此模式以提供一個示例JSON對象，展示預期的輸入項及其類型。
• 接受所有數據：選擇此模式以無條件接受所有數據。子工作流將不會定義任何必需的輸入項。此子工作流必須處理任何輸入不一致或缺失值。

創建一個 “Edit Fields (Set)”

這個節點將輸入的 query 整理成一個 json 對象。

query 的輸入表達式，

{{ $json.query.substring($json.query.indexOf('?') + 1).split('&').reduce((result, item) => (result[item.split('=')[0]] = decodeURIComponent(item.split('=')[1]), result), {}) }}

再創建一個 “Edit Fields (Set)”

設置一個最大長度，

que