Einen KI-Assistenten in Telegram (Sprache + Text) mit n8n bauen
· Von AI Compare
Ein Telegram-Bot, der Sprache und Text versteht, sich an den Kontext erinnert und Ihre Werkzeuge nutzt, gebaut in n8n.
Was Sie bauen
Einen persönlichen KI-Assistenten, mit dem Sie in Telegram sprechen. Schicken Sie ihm einen Text oder eine Sprachnachricht; er transkribiert die Sprache, versteht die Anfrage, nutzt Werkzeuge (Kalender, E-Mail, Kontakte, Websuche) und antwortet als Text oder Audio. Er merkt sich den jüngsten Gesprächsverlauf, sodass Rückfragen funktionieren.
Das folgt dem Aufbau der n8n-Community-Vorlage „Turn Telegram into an AI assistant with OpenAI voice, memory and tools“.
Was Sie brauchen
- Eine n8n-Instanz mit öffentlicher HTTPS-URL (n8n Cloud oder selbst gehostet mit Domain). Telegram muss Ihren Webhook erreichen können.
- Ein Telegram-Konto.
- Einen OpenAI-API-Schlüssel (Chat, Transkription und optional Sprachausgabe). Für den Chat können Sie auch andere Modellanbieter nutzen.
- Optional: Google-Credentials für die Werkzeuge Kalender und Gmail.
Schritt 1: Den Telegram-Bot anlegen
- Öffnen Sie in Telegram @BotFather und senden Sie
/newbot. - Wählen Sie einen Anzeigenamen und einen Benutzernamen, der auf
botendet (5–32 Zeichen). - Kopieren Sie das Token, das BotFather Ihnen gibt.
- Legen Sie in n8n ein Telegram-Credential an und fügen Sie das Token als Access Token ein.
Schritt 2: Der Aufbau des Workflows
| # | Node | Zweck |
|---|---|---|
| 1 | Telegram Trigger (updates: message) | Empfängt jede Nachricht an den Bot |
| 2 | IF: Absenderprüfung | Nur Ihre eigene Telegram-Benutzer-ID zulassen, damit Fremde Ihren Assistenten (und Ihr API-Budget) nicht nutzen können |
| 3 | Switch: Text oder Sprache | Verzweigt danach, ob message.voice existiert |
| 4 | Telegram: Get File (Sprachzweig) | Lädt die Sprachnachricht als Binärdaten herunter |
| 5 | OpenAI: Transcribe a recording | Wandelt das Audio in Text um |
| 6 | Edit Fields (Set) | Legt den Text aus beiden Zweigen in ein Feld, zum Beispiel prompt |
| 7 | AI Agent | Denkt über die Anfrage nach und entscheidet, welche Werkzeuge aufgerufen werden |
| 8 | Chat-Modell + Gedächtnis (Sub-Nodes) | OpenAI Chat Model und Simple Memory, mit der Telegram-Chat-ID als Schlüssel |
| 9 | Werkzeuge (Sub-Nodes) | Google Calendar, Gmail, Websuche, Rechner |
| 10 | Telegram: Send Message | Antwortet im selben Chat |
Schritt 3: Den AI Agent konfigurieren
- Prompt: Ordnen Sie das zusammengeführte Feld
promptaus Schritt 6 zu. - Systemnachricht: Beschreiben Sie die Rolle des Assistenten, Ihre Zeitzone und Regeln, zum Beispiel: „Du bist mein persönlicher Assistent. Heute ist {{ $now }}. Frag nach, bevor du E-Mails versendest.“
- Gedächtnis: Nutzen Sie Simple Memory mit dem Sitzungsschlüssel
{{ $('Telegram Trigger').item.json.message.chat.id }}, damit jeder Chat seinen eigenen Verlauf hat. - Werkzeuge: Fügen Sie jedes Werkzeug als Sub-Node hinzu und geben Sie ihm eine klare Beschreibung, etwa „Kalendertermine anlegen. Eingabe: Titel, Startzeit, Endzeit.“
Schritt 4: Mit Sprache antworten (optional)
Fügen Sie nach dem Agenten einen OpenAI-Node Generate audio (Sprachausgabe) hinzu und senden Sie das Ergebnis mit Telegram Send Audio oder Send Voice. Behalten Sie die Textantwort als Standard; Sprachantworten kosten mehr und sind langsamer.
Tipps zu Sicherheit und Kosten
- Prüfen Sie immer die Benutzer-ID des Absenders. Ein öffentlicher Bot ohne diese Prüfung kann von jedem genutzt werden, der ihn findet.
- Lassen Sie den Agenten vor Aktionen nachfragen, die E-Mails senden oder etwas löschen.
- Sprachtranskription und lange Gespräche kosten Tokens. Begrenzen Sie das Gedächtnis auf die letzten 10–20 Nachrichten.
n8n im Vergleich zu Zapier und Make für diesen Anwendungsfall
Telegram-Trigger gibt es in allen drei Tools, aber der AI Agent von n8n mit Werkzeugen und Gedächtnis in einem Workflow macht n8n zum praktischsten Ort für einen echten Assistenten. In Zapier oder Make bräuchten Sie mehrere Schritte pro Werkzeug und mehr Operationen pro Nachricht. Siehe KI-Agenten in Zapier, Make und n8n.
