n8n 多智能体工程部门：CTO Agent 统筹 O3 与六位专业 Agent

将 n8n 模板导入实例 → 配置 OpenAI 凭证 → 通过 Chat Trigger 发送技术需求 → CTO（o3）分析并委派给架构/DevOps/安全/QA/前后端 Agent（gpt-4.1-mini）→ 获取综合技术交付物

给谁

需要快速获得软件架构、DevOps 方案、安全评估或全栈开发建议的技术负责人与工程师

你会得到

通过聊天界面提交技术需求，由 AI CTO 自动协调六位专业 Agent 并行产出架构文档、部署脚本、安全指南、测试框架及前后端代码

你需要

n8n · agent-tool

步骤

1. 导入工作流模板

   在 n8n 实例中导入本模板的工作流 JSON。可通过 n8n 模板库搜索「CTO Agent with Engineering Team」（ID: 6911）直接导入，或从来源下载 workflow.json 后手动导入。

2. 配置 OpenAI API 凭证

   为所有 OpenAI Chat Model 节点配置统一的 openAiApi 凭证。CTO Agent 对应节点选择模型 o3；Software Architect、DevOps Engineer、Security Engineer、QA Test Engineer、Backend Developer、Frontend Developer 六个 Agent 的对应模型节点均选择 gpt-4.1-mini（或根据可用性选择 gpt-4.1 / gpt-4）。在 n8n 的 Credentials 中添加 OpenAI API key，并在每个模型节点的 credentials 字段关联该凭证。

3. 部署 Chat Trigger webhook

   确认「When chat message received」节点的 webhookId（模板中默认为 engineering-webhook-id），保存并激活工作流。n8n 将生成可访问的 webhook URL，用于接收聊天消息。如需外部访问，请确保 n8n 实例的 webhook 地址可被请求方到达。

4. 发送技术请求并获取交付物

   通过配置的 webhook 发送技术需求（例如：「Design a scalable microservices architecture for our e-commerce platform」）。CTO Agent（o3）接收消息后分析需求，决定需要调用哪些专业 Agent；各 specialist Agent（gpt-4.1-mini）并行执行后，结果汇总返回。预期输出包括：架构文档、CI/CD 与部署策略、安全评估、测试方案、后端 API/数据库设计、前端 UI/UX 方案等。

   运行提示词 · 来源原文。Software Architect Agent、DevOps Engineer Agent、Security Engineer Agent、QA Test Engineer Agent、Backend Developer Agent、Frontend Developer Agent 六个 agentTool 节点的 text 参数字段；运行时由 n8n 框架动态注入用户消息

   复制提示词

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

你正在搭建一个由 n8n 驱动的 AI 工程部门多智能体系统。请先确认已完成：1）n8n 实例可访问且启用了 LangChain 节点；2）OpenAI API 密钥已创建并具备 o3 与 gpt-4.1-mini 的调用权限；3）webhook 可被外部触发。随后导入模板（ID 6911），按节点名称对应关系为 7 个模型节点绑定凭证：CTO→o3，其余六个 specialist→gpt-4.1-mini。激活工作流后，通过 Chat Trigger 发送技术需求进行验证。若某模型在你的账户不可用，可在对应 OpenAI Chat Model 节点更换为兼容模型（如 gpt-4.1 或 gpt-4），但需在 CTO 节点保留最强推理模型以保证任务分解质量。