Construire le Squelette de la Conversation

Une fois les messages reçus, il faut les diriger. On utilise des nœuds logiques comme « Switch » ou « IF » pour créer un arbre de décision. Par exemple : « Si le message contient ‘commande’, aller vers le flux de suivi. Si le message contient ‘bonjour’, répondre avec un message d’accueil. » C’est la base de la reconnaissance d’intention.

Un défi majeur : n8n est « sans état » (stateless). Il oublie la conversation après chaque message. Pour créer des dialogues cohérents, il est indispensable de stocker le contexte (ex: « l’utilisateur est en train de demander un suivi de commande ») dans une base de données externe (comme Redis ou Postgres).

Donner un Cerveau à votre Agent

Pour des réponses vraiment intelligentes, on intègre un Grand Modèle de Langage (LLM) comme GPT d’OpenAI. Pour éviter que le modèle « hallucine » ou invente des informations, on utilise une technique appelée RAG (Retrieval-Augmented Generation). Le RAG ancre les réponses du LLM dans votre propre base de connaissances (par exemple, un catalogue de produits, des documents internes).

Organiser pour l’Avenir

Un agent complexe peut vite devenir un enchevêtrement de nœuds illisible. La meilleure pratique est de décomposer votre logique en « sous-flux de travail » (sub-workflows). Chaque sous-flux gère une tâche spécifique (ex: « vérifier le statut d’une commande », « rechercher un produit »). Le flux de travail principal ne fait qu’appeler ces sous-flux. Cette approche modulaire rend votre agent plus facile à maintenir, à déboguer et à faire évoluer.