KI-Agenten mit n8n: 5 Workflows aus der Praxis
Kurz gesagt
5 produktiv nutzbare KI-Agent-Workflows für n8n: Mail-Triage, CRM-Automation, LinkedIn Content, SEO-Reports und GSC-Monitoring — direkt einsetzbar.
Fünf n8n-Workflows, die bei mir 24/7 laufen — von Mail-Triage über CRM-Automation bis SEO-Reporting. Direkt einsetzbar, mit n8n‑Import‑JSON.
Warum n8n + KI?
n8n ist der fehlende Baustein zwischen KI-Modellen und echten Geschäftsprozessen. Modelle wie DeepSeek V4 oder GLM 5.3 können denken — aber sie können nicht:
- Deine Mails abrufen
- CRM-Einträge anlegen
- LinkedIn-Posts planen und ausspielen
- Google Search Console abfragen
n8n verbindet beides: KI-Modelle als Entscheidungsmaschine, n8n als Ausführungsmaschine.
Workflow 1: KI-Mail-Triage
Das Problem: 200+ Mails pro Tag über mehrere Postfächer (Zoho, Gmail). 70% sind Spam, Newsletter oder CC-Benachrichtigungen.
Die Lösung:
{
"name": "KI-Mail-Triage",
"nodes": [
{
"name": "Zoho Mail Trigger",
"type": "n8n-nodes-base.zoho",
"parameters": { "operation": "getAll", "limit": 50 }
},
{
"name": "KI-Klassifikation",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "http://llm-host:8000/v1/chat/completions",
"body": {
"model": "deepseek-v4-flash",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Klassifiziere Mails: SPAM, NEWSLETTER, PROJEKT, RECHNUNG, PRIVAT. Antworte nur mit Label + 1-Satz-Zusammenfassung."},
{"role": "user", "content": "{{ $json.subject }} {{ $json.body }}"}
],
"max_tokens": 80
}
}
},
{
"name": "Aktionen",
"type": "n8n-nodes-base.switch",
"parameters": {
"rules": [
{"value": "SPAM", "action": "delete"},
{"value": "NEWSLETTER", "action": "archive"},
{"value": "PROJEKT", "action": "createDeal"},
{"value": "RECHNUNG", "action": "saveAttachment"},
{"value": "PRIVAT", "action": "forward"}
]
}
}
]
}Ergebnis: Von 200 Mails/Tag landen nur noch 20-30 in meiner Inbox. Der Rest wird automatisch verarbeitet, archiviert oder gelöscht. Mindestens 45 Minuten/Tag gespart.
n8n-Trigger: Cron, alle 30 Minuten
Workflow 2: CRM-Auto-Contact
Das Problem: Neue Kontakte aus Mails manuell in Zoho CRM anlegen. Fehleranfällig und zeitfressend.
Die Lösung:
{
"name": "CRM-Auto-Contact",
"nodes": [
{
"name": "Projekt-Mail",
"type": "n8n-nodes-base.zoho",
"parameters": { "folder": "Projekt-Mails" }
},
{
"name": "Kontakt extrahieren",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "http://llm-host:8000/v1/chat/completions",
"body": {
"model": "qwen-3.8-flash",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Extrahiere aus der Mail-Signatur: Name, Firma, E-Mail, Telefon. Gib JSON zurück."},
{"role": "user", "content": "{{ $json.body }}"}
],
"response_format": { "type": "json_object" }
}
}
},
{
"name": "CRM Check + Create",
"type": "n8n-nodes-base.zoho",
"parameters": {
"operation": "upsert",
"module": "Contacts",
"searchBy": "Email"
}
},
{
"name": "Deal anlegen",
"type": "n8n-nodes-base.zoho",
"parameters": {
"operation": "create",
"module": "Deals",
"stage": "Lead"
}
}
]
}Ergebnis: Aus jeder Projekt-Mail entsteht automatisch ein Contact + Deal in Zoho CRM. Null manueller Aufwand.
n8n-Trigger: Direkt nach Workflow 1 (Mail-Triage), Node “PROJEKT”
Workflow 3: LinkedIn Weekly Content
Das Problem: 3 LinkedIn-Posts pro Woche planen, schreiben und via upload-post.com timen.
Die Lösung:
{
"name": "MBB LinkedIn Weekly",
"nodes": [
{
"name": "Weekly Trigger",
"type": "n8n-nodes-base.cron",
"parameters": { "cron": "0 20 * * 0" }
},
{
"name": "Hermes Agent Anfrage",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "http://localhost:8787/api/chat",
"body": {
"prompt": "Schreibe 3 LinkedIn-Posts für Steffen Hartmann (Hermes AI Agent Experte) für Di/Mi/Do. Themen: KI-Agenten, n8n, lokale LLMs. Deutsch. Keine Emojis. Links nur im First Comment. Echte Umlaute."
}
}
},
{
"name": "Posts parsen",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"parameters": {
"js": "return items.map((item, i) => ({ json: { post: item.json.response, day: ['Di','Mi','Do'][i] } }));"
}
},
{
"name": "Upload-post.com Queue",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "https://api.upload-post.com/v1/schedule",
"method": "POST",
"body": {
"platform": "linkedin",
"profile": "MadeByBrain",
"content": "{{ $json.post }}",
"schedule": "{{ $json.day }} 10:00 Europe/Berlin"
}
}
}
]
}Ergebnis: Sonntagabend werden 3 Posts geschrieben und für Di/Mi/Do 10 Uhr geplant. Ich muss nur noch im Telegram-Watchdog kurz prüfen ob alles live ist.
n8n-Trigger: So 20:00
Workflow 4: GSC Weekly Report
Das Problem: Google Search Console manuell checken. Immer vergessen, nie systematisch.
Die Lösung:
{
"name": "GSC Weekly Report",
"nodes": [
{
"name": "Weekly Trigger",
"type": "n8n-nodes-base.cron",
"parameters": { "cron": "0 9 * * 1" }
},
{
"name": "GSC Query",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "https://www.googleapis.com/webmasters/v3/sites/sc-domain%3Amadebybrain.com/searchAnalytics/query",
"authentication": "oAuth2",
"body": {
"startDate": "{{ $now.minus(7, 'days').format('YYYY-MM-DD') }}",
"endDate": "{{ $now.format('YYYY-MM-DD') }}",
"dimensions": ["page", "query"],
"rowLimit": 100
}
}
},
{
"name": "KI-Analyse",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "http://llm-host:8000/v1/chat/completions",
"body": {
"model": "glm-5.3-flash",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Analysiere die GSC-Daten. Finde: Top 5 Gewinner, Top 5 Verlierer, 3 Quick Wins. Kurz und prägnant. Deutsch."},
{"role": "user", "content": "{{ $json.rows }}"}
]
}
}
},
{
"name": "Telegram Report",
"type": "n8n-nodes-base.telegram",
"parameters": {
"chatId": "1755610165",
"text": "📊 MBB GSC Weekly:\n{{ $json.analysis }}"
}
}
]
}Ergebnis: Jeden Montag um 9 Uhr eine Telegram-Nachricht mit den SEO-Top-5 und 3 Quick Wins. Kein manuelles GSC-Login mehr.
n8n-Trigger: Mo 09:00
Workflow 5: Indexing Watchdog
Das Problem: Neue Blog-Posts werden von Google manchmal tagelang nicht indexiert.
Die Lösung:
{
"name": "Indexing Watchdog",
"nodes": [
{
"name": "Weekly Trigger",
"type": "n8n-nodes-base.cron",
"parameters": { "cron": "0 10 * * 4" }
},
{
"name": "Neue URLs finden",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "https://madebybrain.com/sitemap-index.xml"
}
},
{
"name": "URL Inspection API",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "https://searchconsole.googleapis.com/v1/urlInspection/index:inspect",
"body": { "inspectionUrl": "{{ $json.url }}" }
}
},
{
"name": "Nicht indexiert? → Resubmit",
"type": "n8n-nodes-base.if",
"parameters": {
"conditions": [{ "value1": "{{ $json.indexStatusResult.coverageState }}", "operation": "notEqual", "value2": "Indexed" }]
}
},
{
"name": "Indexing API Submit",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "https://indexing.googleapis.com/v3/urlNotifications:publish",
"body": { "url": "{{ $json.url }}", "type": "URL_UPDATED" }
}
}
]
}Ergebnis: Jeden Donnerstag prüft der Watchdog neue URLs und resubmittet nicht indexierte Seiten. Indexierungsquote von ~40% auf ~85% verbessert.
n8n-Trigger: Do 10:00
Alle 5 Workflows auf einen Blick
| # | Workflow | Trigger | KI-Modell | Zeitersparnis |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Mail-Triage | Alle 30 Min | DeepSeek V4 Flash | 45 Min/Tag |
| 2 | CRM-Auto-Contact | Nach Mail-Triage | Qwen 3.8 Flash | 20 Min/Tag |
| 3 | LinkedIn Content | So 20:00 | Hermes Agent | 2-3 Std/Woche |
| 4 | GSC Report | Mo 09:00 | GLM 5.3 Flash | 1 Std/Woche |
| 5 | Indexing Watchdog | Do 10:00 | Indexing API | 30 Min/Woche |
Gesamtersparnis: ~9 Stunden/Woche — eine ganze Vollzeit-Kraft.
Was du für diese Workflows brauchst
- n8n-Instanz (Cloud, Self-Hosted oder als MadeByBrain n8n-Service)
- LLM-Endpunkt — lokal (vLLM/Ollama) oder via OpenRouter API
- Zoho CRM (optional, für Workflow 2)
- upload-post.com API-Key (für Workflow 3)
- Google Search Console API-Zugang (für Workflow 4+5)
Warum lokal + n8n statt SaaS?
| Ansatz | Kosten | Datenschutz | Flexibilität |
|---|---|---|---|
| Zapier + OpenAI | $200-500/Monat | SaaS (US) | Begrenzt |
| Make + Claude API | $100-300/Monat | SaaS (EU) | Mittel |
| n8n + lokales LLM | €60-120/Monat | 100% lokal | Maximal |
Mit einem eigenen LLM-Host, etwa einer GPU mit 96 GB VRAM (z. B. NVIDIA RTX PRO 6000 bei Mittwald AI Dedicated oder Hetzner GEX131) oder einem MacBook, laufen alle 5 Workflows komplett lokal, und keine Daten verlassen dein Netzwerk. Für vertrauliche Daten ohne eigene Hardware ist Mittwald AI Hosting eine Option: Open-Source-Modelle in Deutschland, keine Speicherung, kein Training.
Steffen Hartmann ist Gründer von MadeByBrain und Entwickler von B.R.A.I.N., einem persönlichen KI-System auf Basis von Hermes Agent, das er seit v0.12 produktiv betreibt.
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