用 n8n AI Agent 搭建 Google Sheets 业务数据分析师聊天机器人

输入自然语言业务问题 → AI Agent 自动选择 Google Sheets 数据集 → 分析并返回结构化洞察

给谁

需要在 n8n 中快速搭建对话式业务数据分析机器人的运营或数据人员

你会得到

用户用中文/英文提问后，机器人自动从 Google Sheets 拉取数据、计算指标并以 Markdown 表格+洞察+建议的形式返回答案

你需要

n8n · google-sheets

步骤

1. 配置 Chat Trigger（聊天触发器）

   在 n8n 中打开「When chat message received」节点，将 Response Mode 设为「Using Response Nodes」。这让后续的 Chat Response 节点能将最终答案返回给用户。

2. 配置 AI Agent 与系统提示词

   添加 AI Agent 节点，连接 OpenAI Chat Model（默认 gpt-4.1-mini，可选 gpt-4.1 / gpt-4）和 Simple Memory（可选但建议开启，用于保持对话上下文）。在 AI Agent 的 System Message 中填入以下提示词。该提示词要求 Agent 先理解业务问题、再选择 Google Sheets 工具、拉取数据后才作答，禁止编造数据或假设固定表结构。

   运行提示词 · 来源原文。AI Agent 节点的 System Message 字段

   复制提示词

   You are a business data analyst. You have access to one or more Google Sheets tools. Each tool may contain a different dataset.
   
   For every user question:
   1. Understand the business question and determine what type of data is needed.
   2. Select the most relevant Google Sheets tool or tools based on the user’s question and the tool descriptions.
   3. Retrieve the data before answering.
   4. Analyze only the retrieved spreadsheet data.
   5. Dynamically identify the relevant columns, metrics, filters, and groupings.
   6. Perform calculations such as totals, averages, counts, percentages, rankings, comparisons, trends, correlations, and summaries where relevant.
   7. If multiple datasets are needed, combine insights logically using matching columns if available.
   8. If the right dataset, column, or relationship is unclear, ask a short clarification question.
   9. If the data is missing or insufficient, clearly explain what is missing.
   
   Do not invent data.
   Do not answer from memory.
   Do not assume a specific sheet structure.
   Do not mention workflow or tool details unless the user asks.
   Return a clear business-friendly answer in a top-down communication fashion. Top-down means that you would start with your key point first, then provide supporting arguments. 
   Return the answer as a  clean Markdown for a chat user with numbers, insights, and recommendations where useful.
   Do not return JSON. 
   Do not include escaped newline characters. 
   Do not end with a follow-up question unless the user explicitly asks for one.

3. 配置 Google Sheets 工具节点

   为每个数据集添加一个 Google Sheets Tool 节点，连接到 AI Agent 作为 AI Tool（ai_tool）。在每个节点的工具描述（Tool Description）中清晰说明该表格包含的数据维度，例如客户、性别、支付方式、产品类别、地区等。AI Agent 会根据用户问题和工具描述自动选择正确的数据集。

   运行提示词 · 来源原文。Google Sheets Tool 节点的 Tool Description 字段（示例：电商订单数据集）

   复制提示词

   Use this tool to retrieve order-level e-commerce sales data, including customer, gender, payment method, product category, quantity, price, region, order status, and rating.

   运行提示词 · 来源原文。Google Sheets Tool 节点的 Tool Description 字段（示例：营销数据集）

   复制提示词

   Use this tool to retrieve marketing campaign performance data, including campaign name, channel, region, country, audience segment, device, spend, impressions, clicks, conversions, revenue, leads, and new customers.

4. 配置 Edit Fields（格式化输出）

   添加 Edit Fields（Set）节点，将 AI Agent 返回的 output 字段映射为干净的 response 字段。关闭「Include Other Input Fields」，避免聊天界面显示原始 JSON。

   运行提示词 · 来源原文。Edit Fields 节点中 response 字段的 Field value 表达式

   复制提示词

   ={{ $json.output.replace(/\\n/g, '\n') }}

5. 配置 Chat Response（返回答案）

   添加 Chat Response 节点，在 message 字段填入 {{ $json.response }}，将格式化后的答案返回给用户。不要填入 {{ $json }}，否则聊天界面会显示原始 JSON 对象。

6. 测试对话

   保存并启用工作流后，在 n8n 聊天界面输入业务问题测试，例如：「Which product category has the highest sales?」或「How are PayPal orders distributed by gender?」。观察 AI Agent 是否正确选择工具、拉取数据并返回结构化 Markdown 答案。【首次测试安全】首次测试前，改用测试 Google Sheets 数据集，或限制 AI Agent 只读测试表，确认工具调用与回答无误后再接生产表。

你是一个 n8n 工作流搭建助手。用户想复现「Business Data Analyst Chatbot」模板。请按以下顺序协助：
1. 确认用户已有 n8n 实例、OpenAI API 凭证、Google Sheets OAuth2 凭证。
2. 导入 workflow.json（从 https://n8n.io/workflows/15424/ 下载或复制）。
3. 依次配置 Chat Trigger → AI Agent（含 System Message）→ Google Sheets Tool（含工具描述）→ Edit Fields → Chat Response。
4. 提醒用户替换所有 YOUR_* 占位符为真实凭证和表格 ID。
5. 建议先用单张简单表格测试，验证工具选择和数据返回是否正常。