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使用 n8n 构建 Gmail 收件箱管理代理

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2025-11-12 / 0 评论 / 0 点赞 / 0 阅读 / 0 字

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原文链接:https://www.kdnuggets.com/building-a-gmail-inbox-management-agent-in-n8n

原文作者:Vinod Chugani


Building Gmail Agent n8n
Image by Author

 

构建 Gmail 收件箱管理代理

了解如何创建智能电子邮件自动化系统,该系统能根据优先级分析、评分和路由消息。

Vinod Chugani 发表于 2025 年 11 月 11 日,分类于 人工智能

引言

 
电子邮件过载是真实存在的。当你打开收件箱,看到几十条信息时,你立刻就开始进行心理分类:哪些现在需要关注?哪些可以稍后处理?

这让人筋疲力尽,很容易在信息洪流中错过重要内容。

这里有一个更好的方法:在 n8n 中构建一个自动化的 Gmail 代理,它对每封收到的电子邮件进行 0-100 的评分,并根据优先级采取行动。该系统持续运行,并在邮件到达时进行处理。

 

Complete n8n workflow showing email scoring and priority-based routing
完整的 n8n 工作流,显示电子邮件评分和基于优先级的路由 | Image by Author

 

为什么选择 n8n 进行电子邮件自动化?

 
n8n 使此类自动化变得简单直接。如果你不熟悉使用 n8n 构建工作流,请先阅读本基础指南。其可视化工作流设计让你一目了然地看到整个逻辑。原生的 Gmail 集成处理了身份验证,无需你为 OAuth2 而烦恼。代码节点允许你使用 JavaScript 完全控制评分算法。一旦运行起来,它就能在云端 24/7 处理电子邮件。

 

工作流如何运作

 
该代理使用 13 个节点组织成一个清晰的处理流程:

  1. Gmail 触发器 监控收件箱中的新邮件
  2. 高级电子邮件评分 分析每条消息并计算优先级分数
  3. 按优先级路由 根据分数将邮件分成四个路径
  4. 特定优先级的操作 为每个类别执行适当的任务
  5. 分析日志记录 跟踪指标以便你可以改进系统

四个优先级级别处理不同类型的电子邮件:

  • 临界 (75-100):加星标、贴标签、触发 Slack 警报
  • 高 (50-74):贴标签、在你的项目管理器中创建任务
  • 中等 (30-49):贴标签、排队等待每日审阅
  • 低 (0-29):贴标签、标记为已读

 

你需要准备什么

 
在开始之前:

  • 一个 n8n 账户(云端或自托管)
  • 一个用于自动化的 Gmail 账户
  • 可选:用于临界警报的 Slack webhook URL
  • 可选:任务管理 API 端点(Asana, Todoist 等)

下载工作流 JSON 文件(附带)并将其导入到你的 n8n 实例中。你需要为以下节点配置凭证:

  • Gmail 触发器和 Gmail 操作节点:连接你的 Gmail OAuth2 凭证(设置指南)。
  • Slack 节点:添加你的 webhook URL(如果不需要,则禁用此节点)。
  • HTTP 请求节点(任务管理器):为高优先级和中等优先级任务添加你的任务管理 API 端点和身份验证(如果不需要,则禁用)。
  • HTTP 请求(分析):添加你的分析端点,或在外部跟踪时禁用。

在配置之前,工作流将在 n8n 中显示凭证警告。先从 Gmail 凭证开始测试核心评分逻辑,然后根据需要添加其他集成。

 

设置 Gmail 触发器

 
Gmail 触发器节点每分钟轮询一次收件箱以获取新邮件(如果需要,可以在节点设置中调整此时间间隔)。配置它只监控 INBOX 文件夹,以确保垃圾邮件和废纸篓不会触发工作流。

当新邮件到达时,触发器会捕获你需要的所有信息:发件人详情、主题、正文内容(纯文本和 HTML)、附件以及用于跟踪的消息 ID。给自己发送一封测试邮件以验证触发器是否工作,然后在 n8n 中查看执行日志以观察评分情况。

 

电子邮件评分如何运作

 
Code 节点实现了一个多因素评分算法,该算法检查三件事:

发件人声誉:算法从一个基础分数开始,根据发件人的域名、电子邮件地址模式以及他们是否在你的 VIP 列表中进行调整。来自 noreply@ 地址的邮件会受到惩罚。来自高管或重要客户域名的邮件会获得加分。

内容特征:算法会扫描紧急关键词(例如“ASAP”、“urgent”、“immediately”),检查需要回答的问题,并为附件加分。

类别分类:系统将电子邮件分类到诸如客户沟通、财务、会议和技术问题等存储桶中。客户和财务邮件会获得优先级提升。

最终分数将这三个因素结合起来,上限为 100。你可以在附带的 JSON 工作流中看到完整的实现(查找“Advanced Email Scoring”节点)。

 

优先级路由与操作

 
一旦邮件有了分数,Switch 节点就会将其路由到适当的路径。

 

// 临界优先级 (75-100)

紧急客户请求、高管沟通、时间敏感问题。该工作流:

  • 在 Gmail 中将其标记为“Priority_Critical”
  • 对邮件加星标以方便快速访问
  • 发送带有发件人、主题、分数和时间戳的 Slack 警报

这种三层方法意味着无论你在哪里工作,都能看到临界邮件。

 

// 高优先级 (50-74)

来自利益相关者的会议请求、客户问题、项目更新。该工作流:

  • 贴上“Priority_High”标签
  • 在你的项目管理器中创建一个任务,包含详情和返回邮件的链接

这些邮件会自动进入你的任务工作流。

 

// 中等优先级 (30-49)

团队更新、信息性消息、标准业务沟通。该工作流:

  • 贴上“Priority_Medium”标签
  • 排队等待在专门的邮件处理时间内审阅

你可以稍后批量处理这些邮件。

 

// 低优先级 (0-29)

新闻通讯、自动通知、营销邮件。该工作流:

  • 贴上“Priority_Low”标签
  • 标记为已读

它已经被分流和归档了。

 

跟踪哪些有效

 
分析节点与其他所有组件并行运行,并捕获每封邮件的指标:时间戳、发件人域名、优先级分数和级别、类别以及执行的操作。

这些数据有助于你验证评分算法。哪些发件人通常会产生高优先级的邮件?你收到了最多的哪一类邮件?你可以根据真实数据来改进系统。

 

根据你的需求进行定制

 
该工作流的设计目的是为了修改。以下是你通常想要更改的内容:

VIP 域名:打开 JSON 中的“Advanced Email Scoring”节点,找到 vipDomains 数组。添加你重要客户、合作伙伴和公司账户的域名。

关键词类别:该算法使用关键词列表来分类电子邮件。如果你在金融行业,可以添加“audit”(审计)、“compliance”(合规)、“regulation”(监管)等术语。数据科学家可能会添加“model”(模型)、“dataset”(数据集)、“pipeline”(管道)。根据你工作中重要的内容来定制这些术语。

优先级阈值:如果你收到了太多的临界警报,将阈值从 75 提高到 80。如果你错过了重要的邮件,将其降低到 70。在前一周监测你的模式并进行调整。

外部服务:将占位符 URL 替换为你实际的 Slack webhook、任务管理器 API 和分析端点。如果你不使用某些服务,请禁用那些节点或用替代方案替换它们。

 

出现问题时

 

  • 邮件没有触发:检查 Gmail 触发器是否处于激活状态并且每分钟都在轮询。测试你的 Gmail 凭证。
  • 优先级分数看起来不对:检查关键词列表,添加特定于域名的术语。根据你的邮件模式调整分值。
  • Slack 通知失败:验证你的 webhook URL 和权限。先在 n8n 外部进行测试。
  • Gmail 标签未应用:在运行工作流之前,先在 Gmail 中手动创建这些标签:Priority_Critical, Priority_High, Priority_Medium, Priority_Low。或者修改工作流以使用你已有的标签。

 

更进一步

 
目前,这是一个遵循预定义规则的自动化工作流。一旦运行良好,你可以通过添加以下功能将其转变为真正的自主代理:

AI 集成:添加 OpenAIClaude 来执行电子邮件内容的语义分析。这超越了关键词匹配,实现了真正的理解。AI 可以提取待办事项、检测情绪,甚至生成回复草稿。这就是工作流转变为代理的地方——做出智能决策而不是遵循静态规则。

发件人学习:跟踪你通常快速回复的发件人。工作流可以学习你隐含的优先级,并随时间推移相应地调整分数。这种适应性行为是基于代理的系统的关键特征。

线程跟踪:跟踪随时间变化的电子邮件对话。提到会议或截止日期的邮件可以根据上下文和对话历史自动提升优先级。

智能自动回复:检测常见问题并立即发送模板化回复,AI 会学习哪种回复效果最好。

日历集成:当邮件提到会议或截止日期时,自动创建日历事件并提供智能调度建议。

 

总结

 
这个 n8n 工作流将电子邮件从干扰转变为一个有组织的系统。每封收到的邮件都会被自动分析和优先排序。

从基础开始,然后逐步增加复杂性。根据你的沟通模式定制评分。根据你的需求调整阈值。与你已使用的工具集成。

下载工作流,连接你的 Gmail,定制评分逻辑,夺回收件箱的控制权。

 

推荐资源

 

 
 

Vinod Chugani 出生于印度,在日本长大,为数据科学和机器学习教育带来了全球视野。他弥合了新兴 AI 技术与面向专业人士的实际应用之间的差距。Vinod 专注于为诸如代理式 AI、性能优化和 AI 工程等复杂主题创建易于学习的路径。他专注于实际的机器学习实现,并通过现场课程和个性化指导来指导下一代数据专业人员。




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