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2026-09-29 · 原文发布日

Claude主管 agent 分派多专家任务并把摘要发到WhatsApp

这套n8n模板演示多 agent 编排:webhook收到任务后,Claude充当主管,每轮决定把活派给研究员(带联网搜索)、程序员、分析师、写手或审校中的哪一个,专家结果记入共享工作日志后继续路由,直到主管判定完成或触发步数上限、循环检测等护栏。最后由Claude汇总成终稿,webhook返回答案和路由轨迹,同时把截断的摘要推到WhatsApp。

原文要点

Oneclick AI Squad发布的免费n8n模板:webhook(或手动)收任务并校验非空,非法请求立即400;Claude(Anthropic Messages API)当主管,每轮决定派给研究员(带联网搜索)、程序员、分析师、写手或审校中恰好一位,专家结果写入共享工作日志并递增步数,循环直到主管路由FINISH或触发最大步数、循环检测、错误兜底等护栏;最后Claude汇总终稿,webhook返回最终答案与路由轨迹,并把截断摘要发到WhatsApp。

这次做成什么

在n8n搭一个Claude主管多专家编排:外部POST{"task":"..."}后,主管循环派活给五个专家角色,受步数上限与循环检测保护,最终返回答案、轨迹并推WhatsApp摘要。

准备什么

  • n8n实例和Anthropic API key(x-api-key头),额度足够支撑每任务多次Claude调用
  • WhatsApp Business凭据,以及phone number ID与接收号码
  • 一个能POST JSON到n8n webhook的客户端(curl即可)

具体怎么做

  1. 配置Anthropic凭据

    在n8n创建HTTP Header Auth凭据,头名x-api-key,值为你的Anthropic key。把它选到全部Anthropic HTTP Request节点上:1个主管、5个专家(researcher/coder/analyst/writer/reviewer)、1个最终汇总,共7处。

  2. 配置WhatsApp与模型参数

    添加WhatsApp Business凭据,在配置值里填你的WhatsApp phone number ID和接收号码。再按需在配置值里调整Anthropic API URL、主管/专家模型名和maxSteps等步数上限——模型名以你账号可用的为准,不要照抄不确定的具体型号。

  3. 接入webhook并发任务

    复制『agent-supervisor-task』端点的webhook URL。用下面artifact的负载POST一个任务,观察执行图:每轮主管选一个专家→专家产出写入工作日志→步数+1→回到主管,直到路由FINISH或护栏终止。

  4. 核对产出与护栏

    检查webhook响应里同时有finalAnswer和routingTrace(每一步的路由与专家产出摘要);WhatsApp收到的是截断后的摘要。再故意POST一个空task验证立即返回400,以及把maxSteps设为2验证护栏能终止长任务。

可直接复制的材料

任务提交测试负载(JSON)

本站虚构的练习任务;maxSteps可省略走模板默认,调小可快速验证护栏;task为空字符串时应触发400。

{
  "task": "调研2026年上半年三家主流社区团购平台的生鲜损耗控制做法,给出一份面向中小连锁超市的降损建议清单",
  "context": "客户为华东区域12家门店的连锁超市,当前生鲜损耗率约8%,目标降至5%以下",
  "maxSteps": 5
}

主管路由提示词骨架

本站独立撰写的主管提示词骨架,帮助理解路由机制;实际模板的主管提示词以导入后的Supervisor节点为准,{{ }}表达式需对应你的工作流字段。

你是任务主管。可选路由:RESEARCHER(联网查资料)、CODER(写/改代码)、ANALYST(数据分析与推理)、WRITER(撰写文稿)、REVIEWER(审校与质量把关)、FINISH(任务已完成)。
规则:
1. 每轮只输出一个JSON:{"route":"<路由名>","instruction":"<给该专家的具体指令>","reason":"<一句话理由>"}。
2. 依据下方任务、上下文与工作日志判断下一步;不要重复派同一专家做相同的事。
3. 当工作日志已足以回答任务时路由FINISH。
4. 步数接近上限时优先收敛并FINISH。
任务:{{ $json.task }}
上下文:{{ $json.context }}
工作日志:{{ $json.workLog }}
已完成步数:{{ $json.stepCount }} / {{ $json.maxSteps }}

输入与输出示例

本站虚构演示,路由顺序与建议内容均为示意,并非真实Claude运行结果。

输入

POST到agent-supervisor-task端点:{"task":"调研三家主流社区团购平台的生鲜损耗控制做法并给出降损建议清单","context":"华东12家门店连锁超市,损耗率8%目标5%","maxSteps":5}

对应输出

响应示意:{"finalAnswer":"降损建议清单:1)按销量分三档订货…5)日盘点高损耗SKU…","routingTrace":[{"step":1,"route":"RESEARCHER"},{"step":2,"route":"ANALYST"},{"step":3,"route":"WRITER"},{"step":4,"route":"REVIEWER"},{"step":5,"route":"FINISH"}]};WhatsApp收到前若干字的截断摘要。

做完检查这些

  • POST空task或缺task字段时,webhook立即返回400且不消耗任何Claude调用
  • 一次正常任务的响应中同时包含最终答案与逐专家路由轨迹(具体字段名以你导入的模板实际输出为准),轨迹里每步恰好一个专家路由,总步数不超过maxSteps
  • 把maxSteps改为2再跑长任务,流程在护栏处终止并仍返回已积累内容的汇总,而不是死循环
  • WhatsApp收到的是截断摘要而非全文,且接收号码为你在配置值里填的那个

容易卡住的地方

  • 7个Anthropic节点漏配任何一处凭据都会在中途失败,派工循环断在该步
  • 每个任务会发起多轮Claude调用,成本随maxSteps线性增长,先在配置里把上限调小再放量
  • 循环检测和错误兜底只能终止异常,不能保证结果质量;主管提示词模糊时会出现反复派同一专家的空转
  • WhatsApp节点需要Business凭据与phone number ID,普通个人号无法直接接收

原文与作者资料 ↗

本站借助AI整理来源事实,独立编写中文操作指南与示例。示例不代表实际运行结果;来源效果尚未由本站独立复现。付费模板与模型、服务费用分别计算。

原文标题
Route Claude multi-agent tasks from webhook and send summaries to WhatsApp
原作者
Oneclick AI Squad
原始发布日期
2026-09-29T05:45:06.417Z
来源
https://n8n.io/workflows/20120