n8n模板：WhatsApp AI客服，支持语音图片PDF与对话记忆

原文要点

n8n官方模板库免费工作流20729。它用WhatsApp Cloud API Trigger收消息，过滤送达/已读回执，把webhook规范化为每条客户消息一个item，用Data Tables按消息ID去重并留档；语音、图片、PDF立即下载（链接会过期），经OpenAI转写/识图/PDF文本抽取变成文字；短暂等待合并同一客户的连发消息，加载该号码的历史对话，由带「Business FAQ」Data Table工具的OpenAI代理生成回复，按WhatsApp长度限制分段发回；出错时给客户兜底消息并用Telegram报警。全程不用Redis、Postgres或向量库，记忆按手机号存在Data Table里。原文所列模型为gpt-5.4-mini（回复）、gpt-4.1-mini（识图）与Whisper（语音）。

这次做成什么

照着做出一条「WhatsApp多模态进件→转文字→带记忆与FAQ的AI回复→失败兜底报警」的客服流。原模板未附可导入文件，本页给出独立复刻的节点链路、字段映射与一条合成测试数据，先在测试号码上走通再接真实业务。

准备什么

• Meta开发者账号下建好的WhatsApp Cloud API应用与测试/正式手机号（App ID与App Secret）
• 永久System User访问令牌（用于调用WhatsApp API发消息与下载媒体）
• OpenAI API密钥（聊天、语音转写与图片理解均使用）
• 支持Data Tables的n8n版本；可选：Telegram机器人token与chat ID用于报警

具体怎么做

1. 初始化两张表并配置触发器

   建whatsapp_agent_messages（列：phone_number、message_id、role、content、media_type、status、created_at）与whatsapp_agent_faq（列：question、answer）。加WhatsApp Trigger凭据（App ID+App Secret），在Meta应用后台订阅messages webhook字段；Trigger后用Filter丢弃statuses回执与超过15分钟的旧消息。

2. 规范化、去重、留档

   Code节点把payload拍平成每客户消息一item，字段映射：from→phone_number、id→message_id、type→media_type、text.body→content。用messages表按message_id查重，命中即终止；未命中则写入原始消息行。

3. 多媒体转文字

   Switch按media_type分流：audio/image/document时用WhatsApp API凭据先GET媒体URL再下载二进制；audio走OpenAI语音转写，image走带图聊天模型描述内容，document走PDF文本抽取节点；超过maxFileSizeMB或不支持的类型不写报错，而是把「文件过大/不支持」的说明文字当作content继续走流程。

4. 缓冲合并与加载记忆

   Wait节点等待bufferSeconds（本站练习设8秒）；随后查messages表取该phone_number最近memoryMessages条（练习设10条），若期间同号来了更新的消息则本run终止、由最新run统一作答——这就是连发多条只回一次的机制。把本次消息标记status=answered。

5. AI生成并分段回复

   AI Agent节点挂OpenAI Chat Model，系统提示词写入店名与业务信息（见材料），工具挂Data Table查询whatsapp_agent_faq。产出后Code节点按约1000字符在句号处切分，循环用WhatsApp节点发回该号码，assistant回复也写入messages表（role=assistant）。

6. 错误兜底与报警

   在Agent与发送节点启用错误分支：任一失败时给客户发固定兜底语，并把phone_number、错误信息、时间用Telegram节点发给店主的telegramChatId。

可直接复制的材料

你是「晨曦烘焙坊」的WhatsApp客服。规则：1) 只回答与门店业务相关的问题，优先使用FAQ工具查到的内容，查不到就如实说不确定并请客户留电话由专人回电；2) 语气亲切简短，单条回复不超过300字，可用换行分点，少用emoji；3) 结合对话历史理解指代（例如「那明天呢」指上文日期）；4) 不承诺历史与FAQ之外的折扣、退款或库存；5) 客户发火时先安抚再给解决方案。营业信息：周一至周六9:00-19:00，周日公休。

{
  "businessName": "晨曦烘焙坊",
  "businessInfo": "手工面包与蛋糕预订，台北市大安区，可自取或外送",
  "bufferSeconds": 8,
  "memoryMessages": 10,
  "maxFileSizeMB": 15,
  "maxDocumentCharacters": 4000,
  "telegramChatId": "123456789",
  "fallbackMessage": "抱歉，系统暂时忙碌，我们稍后会尽快回复您。"
}

question,answer
生日蛋糕要提前多久预订,生日蛋糕需提前2天预订，门店自取或3公里内可外送。
有無麩質麵包嗎,目前提供無麩質糙米麵包，每日限量，建議上午預訂。
可以开发票吗,可開立電子發票，結帳時提供統編即可。
外送范围与运费,3公里内滿500元免運，未滿收60元運費。

输入与输出示例

本站虚构演示，未实际运行；回复文案为示意，不代表你的模型输出。

输入

测试号码+886912000001在3秒内连发两条文字「你好，请问生日蛋糕要提前多久订？」「另外可以送货到内湖吗」，随后发一条语音。

对应输出

第一条消息的run在Wait期间发现第二条更新而终止；第二个run合并输入为「你好，请问生日蛋糕要提前多久订？
另外可以送货到内湖吗」，FAQ工具命中「生日蛋糕要提前多久预订」，回复（分段示意）：「您好！生日蛋糕需提前2天预订哦～
外送范围为门店3公里内，内湖部分区域可达，建议提供地址帮您确认。满500元免运费。」语音消息单独一run，经Whisper转写为「请问周日有营业吗」，回复「周日是公休日，周一至周六9:00-19:00为您服务！」。

做完检查这些

• 向webhook投递重复的同一message_id，第二次执行在去重处终止，messages表不新增行
• 连发两条文字后只收到一条合并回复，且messages表中两条incoming均为answered
• 发送语音消息，messages表该行的content为转写文字、media_type为audio
• 发送超过maxFileSizeMB的PDF，客户收到「文件过大」的说明回复而非报错
• 把OpenAI密钥改错制造失败，客户收到兜底语且Telegram收到含号码与错误信息的报警

容易卡住的地方

• WhatsApp媒体链接会过期，模板设计为进件后立即下载，不要在流程后段才下载
• 本流程按手机号存记忆，依赖Data Tables而非Redis/向量库；n8n版本太旧没有Data Tables就无法运行
• 投递/已读回执已在Trigger过滤，若你自己改了过滤条件会白白触发执行
• 停机后超过15分钟的旧消息被忽略，别指望补回
• 免费/临时令牌会过期，原文建议用永久System User令牌
• OpenAI与Meta按各自规则计费，模板本身免费但模型与API调用不免
• 回复长度受WhatsApp限制，分段逻辑必须在句号处切，硬切会切断词语
• 原文所列模型名（gpt-5.4-mini等）以模板页面为准，节点内可换成其他聊天模型但需自行验证