Let's Make AGI Real

将n8n的自动化能力与人工智能的智慧相结合，可以为图书馆的业务管理和服务平台带来诸多创新应用，从而提升效率、优化用户体验并拓展服务边界。以下场景虽然有很多已经有了AI开发的尝试，但n8n的引入经常可以简化实现，并具有更大的灵活性。

智能编目支持 (Intelligent Cataloging Support)

• 问题: 新购文献的元数据手动创建耗时且易产生不一致。传统编目流程依赖人工判断，效率不高。

○ n8n+AI解决方案: 通过n8n自动化从数字文件（如PDF、EPUB）中提取元数据（题名、作者、ISBN、出版社、摘要），或利用ISBN查询外部API（如OpenLibrary、CrossRef）获取信息。AI技术可以辅助建议主题词（如LCSH、MeSH）、进行内容分类，甚至为图书馆员起草类似MARC格式的记录供其审核。

○关键节点/概念: 文件/文件夹触发器（用于新购文献）、HTTP请求节点（连接OCR服务或元数据API）、AI节点（如OpenAI、Gemini，用于文本分析、摘要、分类）、代码节点（用于将提取数据自定义映射到MARC字段）、Google Sheets/Airtable/数据库节点（用于暂存记录）。

○场景案例: 图書館收到一批新的电子书。一个n8n工作流被触发，它读取每本电子书文件，将书的前几页发送给一个AI模型（例如，通过HTTP请求节点或专用节点调用Gemini）以提取元数据并生成摘要。随后，它查询CrossRef API获取DOI和出版商信息。这些整合后的数据被格式化为一个标准模板，并存入一个共享的Google Sheet，供图书馆员审核、编辑后导入到图书馆集成管理系统（ILS）中。

○这种方式将编目工作从纯粹的手动任务转变为“人机协作”的AI辅助流程，显著提高了处理量和一致性。编目工作至关重要但过程繁琐。AI擅长从文本中进行模式识别和数据提取 42。n8n则可以编排整个流程：检测到新项目 -> 发送给AI进行元数据提取 -> 获取结果 -> 格式化 -> 呈现给图书馆员。这种自动化与专家监督的结合是最佳方案。

个性化新书推荐与提醒 (Personalized New Book Alerts & Recommendations)

• 问题: 在海量馆藏中帮助读者发现相关新书是一项挑战，通用的新书通报往往效果不佳。

○n8n+AI解决方案: 允许读者订阅感兴趣的主题/类型/作者。n8n工作流可以定期扫描新入藏文献，或利用电子书网站的API。AI可用于匹配书籍描述/摘要与读者画像（基于借阅历史——在符合伦理和隐私政策的前提下，或基于读者明确的偏好），生成个性化推荐，并通过邮件或图书馆App推送给读者。

○关键节点/概念: 计划触发器、HTTP请求节点（连接Open Library/Google Books API）、数据库/CRM节点（存储读者偏好）、AI节点（用于匹配/推荐逻辑）、邮件/推送通知节点。

○场景案例: 一位读者对“20世纪欧洲史”和“传记”表示了兴趣。每周五，一个n8n工作流从Open Library获取符合这些主题的新书。然后，它使用一个AI节点比较这些新书的摘要与读者个人资料中的关键词。匹配度最高的书籍被编入一份个性化的邮件摘要，发送给该读者。

○这种服务模式从被动的资源发现转变为主动的、个性化的用户互动，有望提高图书流通率和读者满意度。读者常常被信息淹没，个性化服务则能有效筛选信息。n8n可以自动化数据收集（新书信息 43）和通讯（邮件发送）环节，而AI则提供“匹配”的智能，使图书馆服务更贴近个体需求。

智能逾期催还与续借服务 (Smart Overdue Notices and Renewal Services)

• 问题: 标准的逾期通知可能显得冷漠且容易被忽略。手动管理续借也给图书馆员带来负担。

○n8n+AI解决方案: 自动化发送个性化的逾期通知（例如，提及书名、到期日、可能的罚款）。AI可用于起草更友好、更吸引人的提醒信息。工作流可以检查ILS中的续借资格，并在邮件中或通过聊天机器人交互提供一键续借选项。可以借鉴46中描述的原则（计划触发器、邮件搜索、AI代理、用户批准）。

○关键节点/概念: 计划触发器、ILS集成（通过API/数据库查询，使用HTTP请求或数据库节点）、AI节点（用于生成个性化消息）、邮件节点、Webhook（用于续借链接）。

○场景案例: 每天，一个n8n工作流查询ILS，找出3天后到期和已逾期1天的图书。对于即将到期的图书，发送礼貌的预提醒。对于已逾期的图书，AI会生成一条语气稍显紧急但仍友好的消息，包含图书详情和当前罚款。邮件中包含一个链接：“申请续借？”点击此链接会触发另一个n8n工作流，检查续借资格，如果符合条件则处理续借，否则告知读者无法续借的原因（改编自）。

○这种方法通过提供更有帮助的提醒和更便捷的续借方式，提高了图书归还率和读者体验，同时减轻了员工在常规催还事务上的工作量。罚款和逾期是图书馆与读者间的摩擦点，主动的、智能的提醒可以缓解这一问题。AI能使通知语气不再生硬，n8n则自动化检查和发送流程，便捷的续借选项也减少了读者的操作麻烦。

图书馆资源使用统计与分析报告自动化 (Automated Library Resource Usage Statistics and Reporting)

• 问题: 从各种图书馆系统（ILS、电子资源平台、网站分析工具）汇编使用统计数据通常是手动的，且耗时。

○n8n+AI解决方案: 创建工作流，自动从不同来源获取数据（例如，ILS数据库、来自电子资源供应商的COUNTER报告——可通过API或解析邮件附件获取、网站的Google Analytics数据）。n8n可以聚合、处理这些数据，并将其格式化为综合报告（如HTML、PDF，或填充到仪表盘）。AI甚至可以识别使用数据中的趋势或异常，供图书馆员调查。

○关键节点/概念: 计划触发器、数据库节点、HTTP请求节点（用于API）、邮件触发器（用于处理邮件报告）、CSV/Excel/JSON解析节点、数据转换节点（Set、Function）、图表/报告工具集成或HTML生成节点 47、AI节点（用于趋势分析）。

○场景案例: 每月，一个n8n工作流连接到图书馆的ILS数据库以提取流通统计数据，从供应商的FTP站点获取电子期刊使用报告，并从Google Analytics获取网站流量数据。它对这些数据进行清理和合并，生成关键指标（例如，总借阅量、最常用数据库、热门网站版块），并创建一个包含图表的HTML报告。该报告通过电子邮件发送给图书馆管理层。一个AI节点可以标记出某个特定数据库的使用量与上个月相比是否显著下降。

○这种自动化流程能够及时、一致地提供数据，支持决策（如馆藏发展、服务改进、预算分配），而无需繁琐的人工操作。图书馆员需要数据来证明预算合理性并改进服务，手动生成报告缓慢且易出错。n8n可以自动化从不同来源收集数据并加以整合，AI则能增加一层智能分析。

AI驱动的读者咨询服务机器人 (AI-Powered Patron Q&A Chatbots)

• 问题: 图书馆员花费大量时间回答重复性问题（如开放时间、借阅政策、基本资源查找）。读者则需要全天候的帮助。

○n8n+AI解决方案: 利用n8n的AI助手功能和LLM（如OpenAI）构建聊天机器人。用图书馆FAQ、网站内容以及可能精选的图书馆资源知识库来训练聊天机器人。该聊天机器人可以嵌入图书馆网站或通过消息平台访问。对于复杂查询，它可以转接给人工馆员。

○关键节点/概念: 聊天触发器、AI助手节点、LLM节点（OpenAI等）、向量数据库节点（如Pinecone，用于基于特定图书馆文档的RAG）、知识库集成。

○场景案例: 一名学生在夜间访问图书馆网站，并向聊天机器人提问：“如何预订学习研讨室？”基于n8n的聊天机器人使用连接到图书馆服务知识库的AI助手，提供了预订系统的链接和说明。如果学生问：“你能帮我找关于后殖民理论的文章吗？”聊天机器人可以引导他们到相关的数据库，甚至在与图书馆目录API集成的情况下执行初步搜索。

○这种方式通过提供全天候即时答案，增强了读者服务，使图书馆员能够专注于更深入的研究支持和复杂咨询。基础问题消耗了图书馆员的时间，聊天机器人可以处理这些问题。n8n提供了构建并将这些聊天机器人连接到LLM和潜在的图书馆内部数据（通过RAG）的框架，使其比通用AI更有用。

数字资源访问管理与权限自动化 (Digital Resource Access Management & Permission Automation)

• 问题: 管理用户对各种授权数字资源的访问权限可能很复杂，尤其是在用户角色发生变化时（例如，学生毕业、新教员入职）。

○n8n+AI解决方案: n8n可以自动化数字资源用户授权和取消授权的部分流程。当中央大学系统添加新学生/员工时（触发事件），n8n可以潜在地更新某些IP限制资源的访问列表，或在特定平台（如有API可用）创建账户。AI或可用于分析使用模式以标记潜在的共享或滥用凭证（尽管这更为高级）。

○关键节点/概念: 触发器（来自人力资源/学生信息系统，通过webhook或数据库检查）、HTTP请求节点（连接资源平台API）、LDAP/SSO集成节点（如果可用）、邮件/通知节点。

○场景案例: 当一名学生在大学中央数据库中的状态更改为“已毕业”时，一个n8n工作流被触发。此工作流连接到图书馆的代理服务器API或其他相关系统，以移除该学生对授权数据库的远程访问权限。

○这种自动化通过确保及时更新访问权限，减少了手动管理工作，从而提高了授权资源的安全性和合规性。手动访问管理容易出错且效率低下。n8n可以监听权威系统（如学生数据库）的变化，并将这些变化传播到资源访问系统，从而确保只有符合资格的用户才能访问。

活动管理自动化 (Event Management Automation)

• 问题: 组织阅读推广活动（图书馆研讨会、作者讲座或培训课程等）涉及许多重复性任务：宣传、注册、提醒、收集反馈。

○n8n+AI解决方案: 自动化活动生命周期的管理。当在日历（例如Google Calendar 9）中创建活动时，触发一个工作流来执行以下操作：将活动详情发布到社交媒体和图书馆网站；通过一个接入n8n的表单（例如Google Forms、Typeform）管理注册；发送确认邮件；在活动开始前发送自动提醒；活动结束后分发反馈调查。AI可以帮助起草宣传文案或分析反馈意见的情感。

○关键节点/概念: 日历触发器、社交媒体节点（三微一端）、邮件节点、表单集成节点（Webhook、WPS）、调查工具集成、AI节点（用于文本生成/分析）。

○场景案例: 一位图书馆员在Google Calendar中安排了一个新的“Zotero入门”研讨会。这会触发一个n8n工作流，该工作流执行以下操作：1. 创建一个注册表单链接（例如，使用简单的n8n表单或与Google Forms集成）。2. 将包含注册链接的公告发布到图书馆的Twitter和Facebook页面。3. 用户注册后发送确认邮件。4. 活动开始前一天发送包含Zoom链接的提醒邮件。5. 研讨会结束后发送反馈调查链接。AI协助起草社交媒体帖子和提醒邮件的内容。

这种自动化简化了活动管理，通过及时的沟通改善了推广效果并提升了参与者体验，同时减少了行政管理开销。活动管理包含许多琐碎、重复的沟通和后勤任务。n8n可以自动化这些序列：活动创建 -> 推广 -> 注册 -> 提醒 -> 获取反馈。AI则可以辅助生成这些沟通内容。

结论

以上案例和场景还只是“思想实验”，探讨一种可能性，在具体实现时需要结合具体LSP的业务流程，或考虑在独立开发的AI Host（Hub）中支持灵活的n8n业务流。

【下篇预告：n8n结合AI在人文社会科学研究及论文写作中的创新应用】