n8nでAIエージェントを作る｜AI Agentノードとメモリ・ツールの仕組み

n8nのAIエージェントは、ワークフローの中に置く1つのノードから始まります。ノードの名前は AI Agent です。この記事では、英語の画面表記をそのまま使います。

この記事の内容は、2026年10月2日に n8n の公式ドキュメントで確かめたものです。n8n はバージョンごとに画面や設定が変わります。使っているバージョンの公式ドキュメントもあわせて確かめてください。

AI Agentノードの役割

AI Agentノードは、n8nでAIエージェントを作るためのノードです。チャットモデルと1つ以上のツールをつなぐと、どのツールを呼ぶかをエージェントが自分で決めます。公式ドキュメントは、AI Agentノードには少なくとも1つのツールをつなぐ必要があると説明しています。

決まった順番で処理する仕組みは、n8nでは Chain と呼ばれます。Agent は、言語モデルを使って次に何をするかを決める点が違います。1回の実行の中でも、エージェントは何度も動きます。たとえば、ツールを呼ぶために1回、結果を確かめて返事をするためにもう1回、という具合です。

以前は、AI Agentノードでエージェントの種類を選べました。n8n 1.82.0 からこの設定は非推奨になり、すべて Tools Agent として動きます。種類を選べる古い版（v1）は、n8n 3.0 で削除される予定です。古いテンプレートを使うときは、ノードを最新の版に替えます。

チャットモデル・メモリ・ツールの3つをつなぐ

AI Agentノードは、ルートノードと呼ばれる親のノードです。下に、サブノードと呼ばれる部品をつなぎます。つなぐ部品は3種類です。

• チャットモデル：OpenAI、Anthropic、Google などのモデル。つながっていないと、Chat Model をつなぐよう求めるエラーになる
• メモリ：前のやり取りを覚えておく部品。つなぐと会話が続けられる
• ツール：検索、表計算、API など、エージェントが呼び出せる道具

AI Agentノードの主な設定

• Prompt：前のノードから自動で受け取るか、下に書くかを選ぶ。自動の場合は chatInput という名前の入力を待つ
• System Message：会話の前にエージェントへ渡す指示。役割や判断の方針を書く
• Max Iterations：答えを出すまでにモデルを動かす回数の上限。標準は10回
• Return Intermediate Steps：途中の手順を出力に含めるかどうか
• Require Specific Output Format：出力の形を決めたいときに、Output Parser をつなぐ

Chat Triggerで会話を受ける

チャットで話しかけるエージェントを作るときは、最初のノードに Chat Trigger を置きます。Chat Trigger には、エージェントかチェーンのノードをつなぐ必要があります。

料金の数え方に注意が要ります。Chat Trigger では、メッセージを受けるたびにワークフローが1回実行されます。1つの会話で10回メッセージを送ると、実行回数を10回使います。

公開と認証の設定

• Make Chat Publicly Available：作っている間は切っておき、公開するときに入れる
• Mode：Hosted Chat は n8n が用意した画面を使う。Embedded Chat は自分の画面から Chat URL を呼ぶ
• Authentication：なし、Basic Auth、n8n User Auth から選ぶ
• Response Mode：最後のノードが終わったら返すか、応答用のノードで返すか、ストリーミングで返すかを選ぶ

Authentication をなしにすると、URLを知っている人は誰でも使えます。社外に出す場合は、認証の設定を必ず確かめます。

ツールを持たせる：検索・スプレッドシート・HTTP

ツールは、エージェントが外の情報を取りにいったり、作業をしたりするための部品です。n8n には組み込みのツールのノードがあり、Wikipedia や SerpApi（Google 検索）などがあります。MCPサーバーをツールとしてつなぐこともできます。

公式ドキュメントが特に使い道が広いと紹介しているツールは、次の3つです。

• Call n8n Workflow Tool：別のワークフローをツールとして呼ぶ。公式の例では、Google スプレッドシートを読む処理を別のワークフローにして、エージェントから呼んでいる
• Custom Code Tool：エージェントが実行できるコードを書く
• HTTP Request Tool：Webサイトや API からデータを取る

Call n8n Workflow Tool では、Description にツールを使う場面を書きます。エージェントはこの説明を読んで、呼ぶかどうかを決めます。本番で動かすときは、呼ばれる側のワークフローも公開しておく必要があります。公開していないと、ツールの呼び出しはエラーになり、エラーの文がエージェントに返ります。

ツールの入力をAIに決めさせる

ツールの入力欄は、AIに埋めさせることができます。欄の右にあるボタンを押すか、$fromAI() という関数を式に書きます。たとえば、メールの件名をAIに決めさせる、といった使い方です。この関数は、AI Agentノードにつないだツールでだけ使えます。

危ない操作の前に人の承認を入れる

メッセージの送信やデータの削除など、取り消しにくい操作をするツールには、人の承認を挟めます。ツールの接続口から Human review を追加し、承認の連絡先を選びます。Slack、Telegram、Gmail などが選べます。承認されたときだけツールが動き、拒否されると操作は取り消されます。

承認が要るツールと、拒否されたときの答え方は、System Message にも書いておきます。公式ドキュメントも、そうするよう勧めています。

メモリの種類と選び方

メモリは、前のメッセージの履歴を保ち、会話を続けられるようにする部品です。メモリを使えるのはエージェントで、チェーンでは使えません。

いちばん手軽なのは Simple Memory です。今のセッションのチャット履歴を、決めた長さだけ保ちます。設定は2つです。

• Session Key：履歴を保存するときのキー。Chat Trigger を使うと、多くの場合は自動で受け取る
• Context Window Length：何回前までのやり取りを考えに入れるか

Simple Memory には注意点があります。n8n をキューモードで動かしている場合、本番のワークフローでは正しく動きません。同じワーカーに呼び出しが届く保証がないためです。また、Simple Memory のノードを複数置くと、標準では同じ履歴を共有します。分けたいときは、ノードごとに別のセッションIDを設定します。

Postgres Chat Memory は、Postgres のデータベースに履歴を保存します。指定したテーブルがなければ、自動で作られます。Chat Trigger の Load Previous Session で前の会話を読み込む場合は、Chat Trigger とエージェントの両方を同じメモリにつなぐよう勧められています。

動作を確かめて直す方法

エージェントは、同じ質問でも答えや手順が変わることがあります。作ったら、決まった例で何度か試して、結果を見比べます。

• No prompt specified：Prompt を下に書く設定に変え、前のノードの出力や固定の文を入れる
• No sessionId：Chat Trigger の出力に sessionId があるか確かめる。テスト中は固定のキーでも動くが、公開前にきちんと管理する
• Simple Memory のエラー：古い版のノードが原因のことが多い。消して入れ直すと最新の版になる

例をまとめて試すには、Evaluations の機能を使います。テスト用の入力と、期待する答えを、データテーブルか Google スプレッドシートに並べます。Evaluate all を押すと、1行ずつワークフローが動き、結果が表に書き戻されます。簡易版の評価は、n8n のクラウドでは全プランで使えます。

n8n そのものの基本はn8nの使い方で、エージェントに外部ツールをつなぐ仕組みはAIエージェントとMCPで説明しています。

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