Automatisch Blogs Maken en Uploaden met een n8n AI Agent
In dit artikel duiken we in een interessant project: het bouwen van een AI Agent binnen n8n die het proces van blogposts creëren en publiceren automatiseert. Het doel was om een systeem te ontwikkelen waarmee je via een chatinteractie een blogpost kunt samenstellen, die de agent vervolgens zelfstandig kan genereren en als concept kan klaarzetten op WordPress.
Hoe de AI Agent Werkt
De kern van dit project is de interactie met de AI Agent via een chatinterface. Het proces verloopt in een aantal stappen:
- Start de Interactie via Chat: Het proces begint wanneer een gebruiker de AI Agent aanspreekt en input levert via een chatinterface. Dit is het startpunt van de conversatie.
- De AI Agent Stelt Vragen en Verduidelijkt: De AI Agent is ontworpen om, op basis van de initiële input, gerichte vragen te stellen aan de gebruiker. De agent blijft doorvragen totdat voldoende duidelijkheid is verkregen over het gewenste onderwerp en de inhoud van de blog.
- De AI Agent Genereert de Eerste Versie van de Blog in HTML: Zodra de AI Agent over alle benodigde informatie beschikt, genereert deze een eerste concept van de blogpost. De output wordt direct in HTML-formaat opgemaakt.
- Feedback en Revisies: Na het genereren van de eerste versie, kan de gebruiker deze beoordelen en via de chat feedback geven aan de AI Agent. De agent kan vervolgens aanpassingen doen op basis van deze feedback, waardoor het proces van content creatie iteratief wordt.
- Uploaden naar WordPress (Concept): Zodra de gebruiker tevreden is met de content, wordt de definitieve HTML-blogpost automatisch via de onderliggende n8n functionaliteit naar WordPress gestuurd. Hier wordt het opgeslagen als een ‘concept’ post. Dit stelt de gebruiker in staat om de blog nog eens rustig te bekijken, aan te passen, en eventueel media zoals afbeeldingen toe te voegen, voordat deze definitief gepubliceerd wordt.
Uitdagingen Tijdens de Ontwikkeling
Tijdens het bouwen van dit systeem met de AI Agent kwam ik een specifieke uitdaging tegen, met name de omgang met binaire data zoals afbeeldingen binnen n8n in combinatie met de mogelijkheden van de AI Agent.
- Omgaan met Binaire Data via de AI Agent: n8n zet bestanden zoals afbeeldingen en PDF’s om naar binaire data. Hoewel de AI Agent de aanwezigheid van binaire data wel kan herkennen en mogelijk een initiële analyse kan uitvoeren op basis van de context, ligt de beperking in het feit dat de AI Agent deze binaire data niet effectief kan doorgeven of manipuleren voor vervolgstappen zoals het zelfstandig uploaden van deze data naar WordPress via commando’s aan de agent. De agent kan het bestand ‘zien’, maar niet ‘vastpakken’ en doorgeven voor een upload via de chat-instructies.
- AI Agent Controle versus Specifieke Nodes: Hoewel er specifieke n8n nodes bestaan die wel raad weten met binaire data en deze kunnen uploaden (bijvoorbeeld direct naar WordPress of Google Drive), was het lastig om de AI Agent de controle te geven over deze specifieke uploadacties op een dynamische manier, puur gebaseerd op de conversatie of input. De agent kan de taak niet zomaar delegeren aan de juiste node met de binaire data.
Reflectie en Toekomstperspectief
Terugkijkend op dit project, en specifiek de uitdagingen met data zoals afbeeldingen in de context van de AI Agent interactie, zou ik voor een toekomstig project misschien eerder neigen naar een aanpak waarbij een meer gestructureerde workflow (aangestuurd buiten de chat agent om, of waarbij de agent specifieke, beperkte taken triggert) wordt gebruikt voor datahandling zoals afbeeldingen.
- Workflow voor Datahandling: Een meer traditionele workflow biedt betere, ingebouwde mogelijkheden voor het hanteren en manipuleren van diverse datatypen, waaronder afbeeldingen. Dit maakt het bijvoorbeeld eenvoudiger om een geüploade afbeelding direct als featured image in te stellen via specifieke WordPress nodes binnen die workflow.
- Balans in Feedback en Controle: Het nadeel van een aanpak die minder leunt op de AI Agent chat voor alle stappen, is dat de interactieve feedback tijdens het creatieproces van de inhoud beperkter kan zijn. Het verkrijgen van de perfecte blogtekst in één keer vereist dan een zeer gedetailleerde en goed gestructureerde initiële prompt of input aan de workflow, wat lastiger kan zijn dan de iteratieve vragenronde met een AI Agent. Het vinden van de juiste balans tussen AI Agent interactie voor content en workflow-taken voor datahandling is hier de sleutel.
Conclusie
Het bouwen van deze AI Agent voor bloggeneratie in n8n was een waardevolle leerervaring, met name op het gebied van interactieve contentcreatie via een chatinterface. De uitdagingen met binaire data zoals afbeeldingen benadrukken echter de noodzaak om het juiste gereedschap (de AI Agent voor interactie/content generatie en gerichte workflow-onderdelen voor specifieke datahandling taken) te kiezen voor specifieke taken binnen een geautomatiseerd proces. Het toont de kracht van n8n als een flexibel platform, maar ook de specifieke eigenschappen waarmee rekening gehouden moet worden bij het combineren van AI, chat-interactie en diverse datatypen.
