♻️ AI multi-stop planner for circular logistics with GPT-4o & Open Route API — n8n 워크플로
개요
Tags*: AI Agent, Supply Chain, Logistics, Circular Economy, Route Planning, Transportation, GPS API
Context
Hi! I’m Samir — a Supply Chain Engineer and Data Scientist based in Paris, and founder of LogiGreen Consulting.
I help logistics teams reduce operational workload and errors by combining AI automation, route optimisation APIs, and workflow automation.
This workflow is part of a circular economy project, where stores return reusable packaging (bins, crates, containers) to a central ware
사용된 노드
워크플로 미리보기
작동 원리
- 1
트리거
워크플로는 트리거 트리거로 시작합니다.
- 2
처리
데이터가 25개의 노드를 통해 흐릅니다, connecting agent, code, gmail.
- 3
출력
워크플로가 자동화를 완료하고 구성된 대상에 결과를 전달합니다.
노드 세부 정보 (25)
Google Sheets
googleSheets
HTTP Request
httpRequest
Gmail
gmail
Code
code
AI Agent
n8n-nodes-langchain.agent
OpenAI Chat Model
n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi
Structured Output Parser
n8n-nodes-langchain.outputParserStructured
이 워크플로 가져오는 방법
- 1오른쪽의 JSON 다운로드 버튼을 클릭하여 워크플로 파일을 저장합니다.
- 2n8n 인스턴스를 열고 워크플로 → 새로 만들기 → 파일에서 가져오기로 이동합니다.
- 3다운로드된
ai-multi-stop-planner-for-circular-logistics-with-gpt-4o-open-route-api파일을 선택하고 가져오기를 클릭합니다. - 4각 서비스 노드에 대한 자격 증명(API 키, OAuth 등)을 설정합니다.
- 5워크플로 테스트를 클릭하여 모든 것이 작동하는지 확인한 후 활성화합니다.
또는 n8n → JSON에서 가져오기에 직접 붙여넣기:
통합
제작자
Samir Saci
@samirsaci