ChatGPT销售外联触达AI 评分 · 74/100AI 辅助编辑·未发现明显提示词注入风险n8n.io

n8n 多智能体冷邮件活动生成器：O3 总监 + GPT-4.1 专家分工

在 n8n 中搭建一个聊天触发的多智能体工作流：O3 总监 Agent 统筹策略，6 个 GPT-4.1-mini 专家 Agent 并行执行调研、文案、个性化、序列、送达、分析，最终整合为完整冷邮件活动方案。

有一点经验步骤流程贴士
给谁
需要在 n8n 中快速搭建 AI 冷邮件活动、希望用多 Agent 分工降低 OpenAI 调用成本的销售/市场运营人员
你会得到
通过聊天触发，获得一份包含目标调研、邮件文案、个性化变量、跟进序列、送达优化和数据分析的完整冷邮件活动方案
你需要
n8n · chat-trigger · ai-agent · agent-tool · openai

硬约束

前置条件：可访问的 n8n 实例（自托管或云版）；OpenAI API Key 并已在 n8n 凭证中配置。输入形式：在 n8n Chat Trigger 中发送自然语言请求（如"为 SaaS CTO 创建冷邮件活动"）。输出：Director Agent 返回的整合后活动方案。费用：取决于 OpenAI API 调用量；作者声称 O3 仅用于策略层、GPT-4.1-mini 用于执行任务可节省约 90% 成本（未经验证）。

他们做了什么

作者 Yaron Been 在 n8n 中创建了一个模拟虚拟销售与市场团队的工作流模板：用户通过聊天发送请求后，Outreach Director Agent（O3）进行策略规划并调用 Think 工具，随后将任务并行分发给六个 Specialist Agent Tool（GPT-4.1-mini），分别负责潜在客户调研、冷邮件文案、个性化、序列策略、送达优化和数据分析，最终由 Director 整合为完整的冷邮件活动方案。

效果如何

来源未提供该模板的实测运行数据或用户反馈。模板页面显示总浏览量 3033 次（author_report）。作者声称使用 O3 仅做策略、GPT-4.1-mini 执行任务可节省约 90% 成本，该数字未经验证。

值得知道

1） Specialist 节点的 text 参数为空模板 `={{ $fromAI('Prompt__User_Message_', ``, 'string') }}`，运行时由 Director 动态注入用户消息，非预写固定提示词；若需限定 Specialist 行为，需自行补充配置。2）模板未包含邮件实际发送节点（如 Gmail/SendGrid），产出为活动方案文本，需额外集成发送工具才能落地。3）workflow.json 中 credential_types 为空，但运行仍需有效的 OpenAI API Key 凭证。4）sticky notes 内含作者支持联系方式（[email protected]、YouTube、LinkedIn），属运营信息而非技术步骤。5）本站未实测导入运行，reproduction=not_tested。

n8n 工作流模板

结构已检查 · 未实际运行

下载后在 n8n 选择“Import from File”，或复制 JSON 后粘贴到编辑器。先配置自己的账号，再用测试数据运行；模板默认未启用。

下载 JSON查看原模板

配置与测试清单

需要绑定的凭证

  • 导入后按各需鉴权节点绑定你自己的凭证；本附件不含原作者密钥。

需要替换的配置

  • 源模板来自 n8n 公开库 #6909（约 18 个节点）。导入后先保持未启用，核对触发器、表达式与外部 API 端点。
  • Sticky Note 中的说明仅供参考；按自己的账号、表结构或频道 ID 替换占位配置。

测试输入与预期结果

  • 在测试环境手动执行一次主路径，确认每个需凭证的节点已连接且无鉴权错误。
  • 用一条合成/脱敏样例数据跑通，核对输出字段与下游写入目标，再考虑生产启用。

模板处理说明

  • 已移除原作者凭证绑定、webhookId 与执行数据，工作流设为未启用；节点、连线与原文提示词保持原样。未在 n8n 中实际运行。
  • 未改业务逻辑；运行前请自行核对密钥、配额与隐私合规。

模板获取日期: 2026-10-24

步骤

  1. 添加 Chat Trigger 节点

    在工作流画布添加 "When chat message received" 节点（类型 @n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger，版本 1.1）。该节点 webhookId 默认为 outreach-webhook-id，无需额外参数即可通过 n8n 聊天界面接收用户请求。保存后，可通过 n8n 内置聊天或外部消息触发工作流。

  2. 配置 Outreach Director Agent（O3）

    添加 "Outreach Director Agent" 节点（类型 @n8n/n8n-nodes-langchain.agent，版本 2.1）。将其语言模型连接至 "OpenAI Chat Model Director" 节点，模型选择 o3。Director 负责解析用户请求、制定活动策略，并将任务分发给下游 Specialist Agent Tools。

  3. 连接 Think 工具供 Director 使用

    添加 "Think" 节点（类型 @n8n/n8n-nodes-langchain.toolThink，版本 1.1）。将其 ai_tool 输出连接至 Outreach Director Agent 的 tool 输入端。Director 可在委派任务前调用此工具进行策略规划。

  4. 添加并配置六个 Specialist Agent Tool

    依次添加以下六个 Agent Tool 节点（类型 @n8n/n8n-nodes-langchain.agentTool，版本 2.2），每个均将其 ai_tool 输出连接至 Outreach Director Agent： 1. Prospect Research Specialist — 模型接 OpenAI Chat Model1（gpt-4.1-mini），toolDescription: "call this AI Agent that specializes in prospect research, company analysis, pain point identification, and personalization insights" 2. Cold Email Copywriter — 模型接 OpenAI Chat Model2（gpt-4.1-mini），toolDescription: "call this AI Agent that specializes in persuasive email copy, subject lines, hooks, and conversion-focused messaging" 3. Personalization Specialist — 模型接 OpenAI Chat Model3（gpt-4.1-mini），toolDescription: "call this AI Agent that specializes in email personalization, custom variables, dynamic content, and individual prospect customization" 4. Email Sequence Strategist — 模型接 OpenAI Chat Model4（gpt-4.1-mini），toolDescription: "call this AI Agent that specializes in email sequence design, follow-up timing, nurture campaigns, and multi-touch outreach strategies" 5. Email Deliverability Expert — 模型接 OpenAI Chat Model5（gpt-4.1-mini），toolDescription: "call this AI Agent that specializes in email deliverability, spam avoidance, domain reputation, and inbox placement optimization" 6. Outreach Analytics Specialist — 模型接 OpenAI Chat Model6（gpt-4.1-mini），toolDescription: "call this AI Agent that specializes in email performance tracking, A/B testing, response rate optimization, and campaign analytics" 每个 Specialist 节点的 text 参数均使用相同表达式：

    运行提示词 · 来源原文。六个 Specialist Agent Tool 节点的 text 参数字段；运行时由 Director 动态传入用户消息

    ={{ $fromAI('Prompt__User_Message_', ``, 'string') }}

  5. 配置语言模型节点与连接

    添加七个 OpenAI Chat Model 节点（类型 @n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi，版本 1.2）： - OpenAI Chat Model Director：模型选 o3，ai_languageModel 输出接 Outreach Director Agent - OpenAI Chat Model1-6：模型均选 gpt-4.1-mini，分别对应接六个 Specialist Agent Tool 的 ai_languageModel 输入端 确认所有连接：Chat Trigger → Director；Think → Director（tool）；六个 Specialist → Director（tool）；七个 Model → 对应 Agent（language model）。

可复制提示词

搭建指导 · 本站建议版本。交给搭建助手，先确认输入和权限，再按步骤导入 workflow.json 或手动复现节点

这一段是提示词，页面不会在这里插入广告。

你正在根据 n8n 模板 6909 搭建一个多智能体冷邮件活动生成器。请先确认：1）n8n 实例可访问且已配置 OpenAI API Key 凭证；2）理解 Director Agent 使用 o3、六个 Specialist Agent Tool 使用 gpt-4.1-mini 的分工；3） Specialist 节点的 text 字段使用 `={{ $fromAI('Prompt__User_Message_', ``, 'string') }}` 动态接收用户输入，无需预写固定提示词。若需自定义 Specialist 的系统提示词，请在各 agentTool 的 options 或上游节点中补充，而非修改此动态表达式。

Specialist 节点无预写 system prompt，依赖 Director 动态传入用户消息；如需固定角色行为，需在 n8n 中额外配置。

来源

Multi-agent cold email campaign generator with O3 Director & GPT-4.1 specialists · yaron-nofluff · n8n.io · 2025-08-02

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