Vertiefung von n8n mit Friedemann Schuetz – 28.03.2025

In diesem Bonus-Call der KI-MasterClass ging es um die vertiefte Arbeit mit dem Automatisierungstool n8n, insbesondere im Zusammenspiel mit Telegram, Gmail, Outlook und dem OpenAI Agent. Friedemann Schuetz führte praxisnah durch komplexere Themen der Workflow-Automatisierung und zeigte, wie man mit n8n robuste, sichere und flexible KI-gestützte Assistenten entwickelt. Ziel war es, die bestehenden KI-Agenten funktional weiter auszubauen – mit Fokus auf E-Mail-Abruf, E-Mail-Versand und System-Prompts.

1. Einstieg und Rückblick

• Dank an die Teilnehmenden für das erneute zahlreiche Erscheinen nach der umfangreichen Montags-Session.
• Rückblick: Erstellung eines funktionsfähigen Prototyps mit KI-gestütztem Workflow.
• Betonung: Das heutige Ziel ist die Vertiefung des Systems und mehr Sicherheit in der Umsetzung.

2. Aktueller Stand des KI-Workflows

Der bisherige Workflow umfasst:

• Zugriff über Telegram (Messenger-Einbindung)
• Einbindung eines KI-Agenten (OpenAI Agent) zur Verarbeitung von Anfragen
• Nutzung eines Gedächtnisses (Memory) zur Kontextverarbeitung
• Integration von Wikipedia und SerpAPI für Web-Recherchen
• E-Mail-Abruf über Gmail und Outlook (via IMAP)

3. Sicherheit und Authentifizierung über Telegram

• Herausforderung: Telegram-Bots lassen sich nicht auf „privat“ stellen, sind also über die Suche auffindbar.
• Workaround: Absicherung des Bots über die Chat-ID.
  • In n8n wird eine Bedingung gesetzt: Nur wenn die eingehende Anfrage die korrekte Chat-ID hat, wird der Workflow ausgeführt.
  • Bei falscher ID kann optional eine Fehlermeldung an den User gesendet oder der Prozess einfach gestoppt werden.
• Vorgehen:
  • Testnachricht an den Bot senden
  • Daten im Telegram-Trigger erfassen
  • IF-Knoten einbauen zur Prüfung der Chat-ID
  • Bei mehreren erlaubten IDs: Einsatz von „ODER“-Verknüpfungen

4. Erweiterung: E-Mail-Funktionalitäten

E-Mail-Abruf:

• Erweiterung des bestehenden E-Mail-Workflows durch zusätzliche Filterfunktionen:
  • Nur ungelesene Mails abrufen
  • Zeitraumfilter durch received after und received before (über dynamische Platzhalter mittels „magischer Sterne“)
  • Outlook bietet zusätzlich: Auswahl bestimmter Ordner (z. B. nur „Posteingang“)

System Prompt:

• Einführung des Begriffs System Prompt – die „Basisanweisung“ für den KI-Agenten.
• Generierung eines strukturierten System Prompts mithilfe eines speziellen Custom GPT-Tools.
• Beispiel-Inhalte des System Prompts:
  • Beschreibung verfügbarer Tools und deren Aufgaben
  • Was darf/muss der Agent tun oder nicht tun
  • Integration von Datum und Uhrzeit (via dynamischem Platzhalter {{now}})
  • Hinweis: Datum/Uhrzeit sind notwendig für präzise Filterung und Kontext (z. B. „E-Mails von heute anzeigen“)

5. E-Mail-Versand automatisieren

Für Outlook und Gmail:

• Neue Knoten im Workflow: „E-Mail senden“
• Felder: Empfänger, Betreff, Nachricht – alle dynamisch über das Sprachmodell füllbar
• Integration in den bestehenden KI-Agenten:
  • Ergänzung des System Prompts um die neue Funktion „E-Mail senden“
  • Automatische Generierung des aktualisierten Prompts wieder über das Custom GPT-Tool

Hinweis:

• Wenn mehrere E-Mail-Konten eingebunden sind, sollte in der Anfrage eindeutig angegeben werden, welches Konto verwendet werden soll.
• Beispiel-Anfrage: „Bitte schicke über mein Gmail-Konto eine E-Mail an Max mit dem Betreff XYZ.“

6. Praxisteil: Testen und Troubleshooting

• Live-Tests: Teilnehmer verschicken Mails oder fragen ungelesene Nachrichten ab
• Typische Fehlerquellen und Lösungen:
  • Falscher oder fehlender Ordner
  • System Prompt nicht korrekt aktualisiert
  • Workflow nicht aktiviert
  • Testdaten nicht verfügbar
• Empfehlung: Fehler analysieren durch die Ansicht „Ausführungen“ (Executions) in n8n
• Troubleshooting-Tipp: Komplexere Fehlermeldungen über ChatGPT oder Claude analysieren lassen

7. Vorschau auf die nächsten Sessions

• Kalender-Integration (abrufen & erstellen von Terminen)
• Komplexe Aufgabenketten (z. B. „Termin eintragen & Mail versenden“)
• Sprachsteuerung via Sprachnachrichten
• Weitere Feinschliffarbeiten an bestehenden Workflows

8. Zusätzliche Empfehlungen

• Testen, testen, testen – mit kleinen Iterationen Sicherheit gewinnen
• Nutzt Claude.ai für komplexere System Prompt-Optimierung
• Unterstützung auch via LinkedIn-Vernetzung mit Friedemann
• In Zukunft: Sammeldokument mit hilfreichen Links und Ressourcen

Fazit

In dieser Session wurde der KI-Workflow in n8n praxisnah erweitert und professionalisiert. Durch gezielte Sicherheitsmaßnahmen, System-Prompt-Logik, dynamische E-Mail-Verarbeitung und die Automatisierung des Mail-Versands wurde die Grundlage geschaffen, KI-gestützte Assistenten noch wirkungsvoller und alltagstauglicher zu machen. Mit der kommenden Integration von Kalenderfunktionen und Sprachnachrichten wird der Agent weiter an Funktionalität gewinnen.

„Meine Aufgabe ist es, optimale Prompts zu entwickeln, die große Sprachmodelle (LLMs) in hochkompetente Expert:innen verwandeln. Dabei sorge ich dafür, dass diese Modelle komplexe Aufgaben strukturiert, präzise und nachvollziehbar lösen – durch den gezielten Einsatz von Chain-of-Thought-Strategien, Rollen-Definitionen, Positiv- und Negativbeispielen sowie domänenspezifischem Kontext. Ich optimiere die Sprache, Tiefe und Struktur jedes Prompts entsprechend der Modellgröße (z. B. 1B vs. 13B Parameter). Ziel ist es, weltweit führende KI-Agenten für verschiedenste Fachgebiete zu erschaffen – vom Mediziner bis zum Strategieanalysten. Fehlervermeidung, Konsistenz und Aufgabenverständnis stehen im Zentrum meiner Methodik.“

Vertiefung von n8n mit Friedemann Schuetz – 11.04.2025

1. Einstieg & Begrüßung

• Teilnehmerinnen und Teilnehmer wurden herzlich willkommen geheißen.
• Friedemann leitete das Training; Ziel war es, Fragen rund um n8n zu beantworten und gemeinsam neue Funktionen zu integrieren.
• Hinweis auf den Rabattcode „MAX50“ für 50 % Nachlass auf das n8n Cloud-Angebot.

2. Rückblick & bisheriger Stand

• Bisher wurde ein persönlicher Assistent mit n8n und Telegram gebaut.
• Der Assistent prüft die Chat ID, verarbeitet Anfragen über ein Prompt und nutzt Tools wie:
  • Wikipedia (für Beiträge)
  • SerpAPI (für Google-Suchen)
  • Outlook oder Gmail (für E-Mail-Verarbeitung)
• Rückmeldungen erfolgen via Telegram, z. B. mit Ergebnissen der Suche oder Bestätigung gesendeter E-Mails.

3. Ziel der Session

Erweiterung des KI-Agenten um die Möglichkeit, per Spracheingabe (Sprachnachricht) gesteuert zu werden.

4. Vorbereitung und technisches Setup

• Update notwendig: Teilnehmer:innen müssen sicherstellen, dass sie mindestens Version 1.8.6.1 von n8n nutzen.
• Anleitung zum Update über das Admin Panel wurde detailliert erklärt.
• Die neue Version erlaubt u. a. eine vereinfachte Sicherheitsabfrage direkt im Telegram Trigger (Restrict to Chat ID), wodurch ein ganzer Zwischenschritt („F-Knoten“) eingespart werden kann.

5. Integration der Sprachfunktionalität
   a) Strukturierung per Switch-Knoten

• Switch Node: unterscheidet zwischen Texteingabe und Sprachnachricht.
  • Regel 1: Wenn „Text“ vorhanden → klassifizieren als Textnachricht.
  • Regel 2: Wenn „Voice“-Objekt vorhanden → klassifizieren als Sprachnachricht.
    b) Verarbeitung von Sprachdaten

• Download der Sprachnachricht über den Telegram „Get File“-Node mithilfe der File ID.
• Transkription mit OpenAI:
  • Verwendung der Funktion Transcribe Recording.
  • Audioaufnahme wird transkribiert, Text wird extrahiert und dem KI-Agenten übergeben.
  • Fehlerbehebung und präzises Verbinden der Output-Felder wurden mehrfach in der Gruppe begleitet.

6. Erweiterte Datenverarbeitung und Rückgabe

• Ausgabe in Sprachnachrichtform mit OpenAI:
  • Funktion Generate Audio wandelt Text in Audio-Datei um.
• Rückübertragung an Telegram mit Send Audio File.
  • Binary File Option aktivieren.
  • Chat ID muss erneut korrekt eingebunden werden.

7. Praktischer Abschluss

• Aktivierung des kompletten Workflows.
• Testphase: Senden von Sprach- und Textnachrichten → Ausgabe als Antwort in Textform und/oder Sprachnachricht.
• Hinweise auf Flexibilität: Nutzer können individuell entscheiden, ob sie Text-, Sprach-, oder beides erhalten wollen.

8. Hostinger als Selfhosting-Alternative

• Hinweis auf Hostinger als einfache Möglichkeit, n8n selbst zu hosten:
  • Günstiger als n8n Cloud (ab ca. 9 €/Monat).
  • Vorteile: eigene Instanz, SSL-Zertifikat automatisch, Kontrolle über Infrastruktur.
• Vergleich Cloud vs. Selfhosting:
  • Cloud: Einfach, DSGVO-konform, ideal für Einsteiger.
  • Selfhosting: Für Fortgeschrittene mit technischem Know-how (z. B. Einrichtung von OAuth, Zugriff auf Google APIs, etc.).

9. Fragerunde & technische Hilfestellung

• Zahlreiche Live-Problemlösungen:
  • Probleme mit Chat IDs, falschen Variablen, Test-Schritten oder Permissions wurden individuell gelöst.
  • Tipps zur Verwendung von „Simple Memory“ und „Edit Field Set“.
• Klarstellung, dass der bisherige F-Knoten durch neue Telegram Trigger-Einstellungen ersetzt werden kann.
• Diskussion über weitere Hosting-Alternativen (z. B. Railway) sowie deren Vor- und Nachteile.

10. Ausblick

• Hinweis auf das neue Modell „One-Click Hosted Models“ von OpenAI – wird im nächsten Training behandelt.
• Empfehlung, verschiedene Hosting- und Setup-Optionen zu prüfen – je nach Zielsetzung, technischem Know-how und Bedarf.

Vertiefung von n8n mit Friedemann Schuetz – 11.04.2025

N8N Deep Dive: Kalenderfunktionen für den KI-Assistenten

In der vierten und abschließenden Session der N8N-Reihe demonstriert Friedemann, wie man einem sprachgesteuerten KI-Assistenten zusätzliche Kalenderfunktionen beibringt – praxisnah, verständlich und direkt umsetzbar.

Inhalte der Session

1. Integration von Outlook und Google Calendar

• Schrittweise Anleitung zur Einrichtung der Funktion „Kalendereinträge abrufen“
• Unterscheidung und Auswahl spezifischer Kalender bei mehreren Kalendern pro Account
• Systematische Erweiterung des AI-Agents durch Anpassung des System Prompts
• Umgang mit sprachbedingten Limitierungen wie Umlauten im Toolnamen

2. Erstellen von Kalendereinträgen per Sprachbefehl

• Automatisches Anlegen von Terminen mit Titel, Start- und Endzeit sowie Beschreibung
• Besonderheiten bei Google Calendar (z. B. Verwendung von „Summary“ statt „Title“)
• Einbindung von Teilnehmern (nur bei Google Calendar möglich)

3. Erweiterung und Pflege des System Prompts

• Nutzung des System Prompt Generators zur konsistenten Pflege des Assistenten
• Ergänzung neuer Tools durch klare Funktionsbeschreibungen und Beispielbefehle
• Empfehlung zur regelbasierten Steuerung des Agentenverhaltens (z. B. Anzahl der Termine, Zeitzonen)

Fehlerquellen und Lösungen

• Umgang mit Fehlermeldungen durch zu viele abgerufene Kalendereinträge
• Tipps zur Reduzierung der Datenmenge und zur Selektion relevanter Kalender
• Umgang mit leeren Antworten oder fehlgeschlagenen Ausführungen
• Zeitzonenprobleme vermeiden durch explizite Festlegung im Workflow oder im System Prompt

Unterschiede zwischen Outlook und Google Calendar

• Feldbenennung und Funktionsumfang unterscheiden sich leicht (z. B. „Summary“, „Attendees“)
• Google Calendar erlaubt umfangreichere KI-gesteuerte Parametrisierung
• Outlook bietet weniger dynamische Felder, ist aber ebenfalls vollständig integrierbar

Weiterführende Konzepte

• Einführung in Subworkflows zur besseren Strukturierung komplexer Abläufe
• Vorstellung von MCP (Modular Component Protocol) als neue, vereinfachte Architektur
• Empfehlung: Selfhosting via Hostinger als kostengünstige, unkomplizierte Alternative zur Cloud

Praxisbeispiele für fortgeschrittene Automatisierungen

• Automatisierter wöchentlicher Marketing-Report (Analytics, Ads, Meta) inkl. Auswertung und Versand
• KI-gesteuerte Meeting-Protokolle auf Basis von Zoom-Transkripten
• Automatische Erstellung von Social-Media-Texten aus Airtable-Briefings
• Beispielhafte Umsetzung für touristische Betriebe und Nachhaltigkeitsinitiativen

Ressourcen und Vorlagen

• Zugriff auf die offizielle N8N Template Gallery mit über 1.600 Workflow-Beispielen
• Empfehlungen für Video- und Textkurse für Einsteiger und Fortgeschrittene
• Linksammlung hilfreicher Tools, Libraries und Generatoren als ergänzendes Material

Fazit

Diese Session vermittelt praxisnah, wie man mit N8N und einem KI-Agenten produktive Prozesse automatisieren kann. Besonders für wiederkehrende Tätigkeiten wie Terminorganisation, Kommunikation oder Berichtswesen ergeben sich durch den gezielten Einsatz großer Sprachmodelle erhebliche Effizienzgewinne. Friedemann liefert nicht nur technische Einblicke, sondern auch konkrete Anwendungsbeispiele und eine klare Anleitung zur Umsetzung.