Din Telegram-supportinkorg är förmodligen full av samma frågor, formulerade på tio olika sätt. Du svarar ändå. Sedan svarar du på följdfrågorna. Sedan letar du efter sammanhang eftersom kunden startade ”en ny chatt” men förväntar sig att du ska komma ihåg allt.
Det är här Telegram Gemini-automatisering snabbt ger effekt. Supportansvariga märker det varje dag, men även marknadschefer som hanterar DM:s och små företagare som sköter sin egen support fastnar i samma loop. Utfallet är enkelt: omedelbara första svar som låter konsekventa och kommer ihåg tråden.
Det här arbetsflödet routar meddelanden till Google Gemini via n8n, behåller ett lättviktigt sessionsminne och returnerar ett strukturerat svar på några sekunder. Du får se hur det fungerar, vad du behöver och vad du kan justera så att det matchar ert varumärkes ton.
Så fungerar den här automatiseringen
Hela n8n-arbetsflödet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: Telegram + Google Gemini: snabbare supportsvar
flowchart LR
subgraph sg0["AI Agent Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "AI Agent", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Google Gemini Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n2["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/webhook.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Webhook"]
n3["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/webhook.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Respond to Webhook"]
n4@{ icon: "mdi:memory", form: "rounded", label: "Simple Memory", pos: "b", h: 48 }
n2 --> n0
n0 --> n3
n4 -.-> n0
n1 -.-> n0
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n0 ai
class n1 aiModel
class n4 ai
class n2,n3 api
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n2,n3 customIcon
Problemet: Telegram-supportsvar är repetitiva (och lätta att göra fel)
Telegram är grymt för snabba konversationer, vilket också är problemet. Kunder förväntar sig omedelbara svar, även när de frågar något du har besvarat hundra gånger. Manuella svar blir ett konstant kontextbyte: du skummar tråden, letar kontodetaljer, skriver om samma förklaring och hoppas att du inte motsäger det du sa i går. Gångra det med några chattar samtidigt så slutar det vara ”support”. Det blir inkorgstriage, där hastighet vinner över kvalitet och konsekvens.
Det blir mycket, snabbt. Och det frustrerande är att det mesta av jobbet inte är ”svårt” – det är bara konstant.
- Att besvara vanliga frågor igen kan lätt sluka cirka 1–2 timmar om dagen när volymen i Telegram ökar.
- Första svaren glider i ton och precision, vilket leder till fler förtydliganden och längre fram-och-tillbaka.
- När kunder följer upp tappar du sammanhang om du inte scrollar och läser om, och den mentala belastningen är påtaglig.
- Mänskliga handläggare hanterar allt, även när bara en liten del verkligen behöver eskaleras.
Lösningen: routa Telegram-meddelanden till Gemini med sessionsminne
Det här n8n-arbetsflödet ger dig ett ”universellt AI-assistent”-upplägg som passar särskilt bra för Telegram-support. Ett meddelande kommer in, n8n skickar det till en AI Agent som använder Google Gemini 2.0 Flash för att generera ett hjälpsamt första svar, och en enkel minnesbuffer håller konversationen sammanhängande över följdfrågor. Den minnesdelen betyder mer än de flesta tror, eftersom den gör assistenten från en engångssvarare till något som kan hantera ”Okej, men vad gäller den andra ordern?” utan att börja från noll. Till sist skickar n8n tillbaka svaret direkt (via webhook-svar), så upplevelsen för användaren förblir snabb.
Arbetsflödet startar när Telegram (eller valfritt system) skickar en POST-förfrågan till din n8n-webhook med ett message och ett sessionId. Gemini genererar svaret via AI Agent, med hjälp av senaste chattkontexten från minnesbufferten. Sedan returnerar n8n slutsvaret direkt, vilket gör att din supportloop blir tajt och förutsägbar.
Det du får: automatisering vs. resultat
| Vad det här arbetsflödet automatiserar | Resultaten du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut i praktiken
Säg att du får cirka 30 Telegram-frågor per dag och att ditt ”förstasvar” tar ungefär 3 minuter när du har läst tråden, hittat rätt info och skrivit svaret. Det är runt 90 minuter om dagen bara för att komma till första responsen. Med det här arbetsflödet postar du meddelandet till webhooken direkt, Gemini svarar på några sekunder och du kliver bara in för de knepiga ärendena. Även om du fortfarande granskar en handfull konversationer brukar du få tillbaka ungefär en timme per dag.
Det du behöver
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Telegram för att ta emot och skicka supportmeddelanden.
- Google Gemini för att skapa snabba, korrekta svar.
- Google AI API-nyckel (hämta den i Google AI Studio / Google Cloud Console).
Kunskapsnivå: Nybörjare. Du klistrar främst in nycklar, sätter en webhook-URL och testar några exempelmeddelanden.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Ett meddelande träffar din webhook. Telegram (eller ditt bot-lager) skickar en POST-förfrågan som innehåller användarens meddelande och ett sessionId som identifierar konversationen.
Kontext hämtas från minnet. Arbetsflödet använder ett Simple Memory-bufferfönster, så att assistenten kan ”komma ihåg” senaste meddelanden i samma session och svara naturligt på följdfrågor.
Gemini genererar svaret. AI Agent anropar Gemini-chattmodellen (Gemini 2.0 Flash) och tar fram ett svar baserat på dina instruktioner, det aktuella meddelandet och den senaste historiken.
Svaret returneras direkt. n8n skickar tillbaka utdata via Respond to Webhook, vilket håller upplevelsen i realtid och undviker stökiga ”polling”-upplägg.
Du kan enkelt ändra assistentens personlighet så att den matchar ert varumärkes ton utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: konfigurera webhook-triggern
Konfigurera startpunkten så att externa system kan skicka användarprompter till er AI-assistent.
- Lägg till noden Incoming Webhook Trigger som er trigger.
- Ställ in HTTP Method på
POST. - Ställ in Path på
45cec96e-962d-4e27-ab75-34d25b837032. - Ställ in Response Mode på
responseNodeså att svar returneras av Return Webhook Reply.
Steg 2: anslut Google Gemini
Tillhandahåll en språkmodell som driver svaren för AI-agenten.
- Öppna Gemini Chat Engine.
- Ställ in Model Name på
models/gemini-2.0-flash. - Autentiseringsuppgifter krävs: Anslut era
googlePalmApi-autentiseringsuppgifter.
Steg 3: konfigurera AI-orkestratorn och minne
Konfigurera agentprompten och sessionsminnet så att svaren blir konsekventa och kontextuella.
- Öppna AI Response Orchestrator och ställ in Prompt Type på
define. - Ställ in prompten i Text till hela instruktionsblocket för assistenten som finns i noden.
- Anslut Gemini Chat Engine till AI Response Orchestrator som Language Model.
- Öppna Session Memory Buffer och ställ in Session ID Type på
customKey. - Ställ in Session Key på
{{ $json.body.sessionId }}. - Anslut Session Memory Buffer till AI Response Orchestrator som AI Memory.
Steg 4: konfigurera webhook-svaret
Säkerställ att AI-utdata returneras till den ursprungliga webhook-begäran.
- Lägg till Return Webhook Reply och anslut den till AI Response Orchestrator.
- Lämna standardinställningarna i Return Webhook Reply om ni inte behöver anpassad svarsformatering.
Steg 5: testa och aktivera ert arbetsflöde
Validera beteendet end-to-end innan ni slår på det i produktion.
- Klicka på Test Workflow och skicka en exempel-POST-begäran till Incoming Webhook Trigger-test-URL:en med en JSON-body som innehåller
sessionIdoch en användarprompt. - Bekräfta att Return Webhook Reply svarar med ett AI-genererat meddelande från AI Response Orchestrator.
- Om svaret är tomt eller om fel uppstår, kontrollera igen autentiseringsuppgifterna för Gemini Chat Engine och uttrycket för Session Key
{{ $json.body.sessionId }}. - Växla arbetsflödet till Active för att aktivera hantering av produktions-webhooks.
Vanliga fallgropar
- Google Gemini-uppgifter kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om saker slutar fungera, börja med att kontrollera inställningar för din Google AI Studio-/Cloud API-nyckel och faktureringsstatus.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtider. Öka väntetiden om nedströms noder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in ert varumärkes ton tidigt, annars kommer du att redigera utdata för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om du redan har din API-nyckel och Telegram-webhook-sökväg redo.
Nej. Du kommer mest att klistra in uppgifter och testa meddelanden i n8n. Om du kan kopiera en webhook-URL och följa instruktioner är du hemma.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen hosting och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volymer. Du behöver också räkna in kostnader för Google Gemini API-användning, som beror på meddelandevolym och modellprissättning.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller egen hosting på en VPS. För egen hosting är Hostinger VPS prisvärt och hanterar n8n bra. Egen hosting ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det borde du förmodligen. Lägg till en enkel kontroll för ”konfidens / intent” i AI Agent-instruktionerna (till exempel: ”Om fakturatvist, begäran om uppsägning eller arg ton, markera som eskalera”), och routa sedan eskaleringar till Telegram, Slack eller ditt helpdesk-system. Många team anpassar också minnesfönstret så att det kommer ihåg de senaste meddelandena, inte en hel vecka. Om du vill ha stramare varumärkesstyrning, uppdatera systemprompten så att assistenten bara svarar utifrån din policytext och annars ställer förtydligande frågor.
Oftast är det en webhook-mismatch eller uppgifter som saknar behörighet att posta meddelanden. Dubbelkolla Telegram-bot-token, bekräfta att din webhook-URL går att nå från publika internet och verifiera att chat-ID/användarroutning matchar hur din bot tar emot uppdateringar. Om Gemini svarar i n8n men Telegram aldrig skickar vidare, ligger det nästan alltid på Telegram-webhook-sidan.
Om du kör n8n med egen hosting finns ingen fast körningsgräns; det beror främst på din server och Geminis rate limits.
Ofta ja, eftersom det här upplägget tjänar på sessionsminne och mer flexibel logik. n8n hanterar förgreningar, retries och anpassad dataformatering utan att lika snabbt trycka dig in i ”premium task”-prissättning. Egen hosting är också en stor grej om din chattvolym spikar, eftersom du inte betalar per litet delsteg. Zapier eller Make kan fortfarande vara bra för väldigt enkla ”meddelande in, meddelande ut”-fall, särskilt om ditt team aldrig vill se en workflow-canvas. Prata med en automationsexpert om du vill ha hjälp att välja utifrån din volym och supportprocess.
När dina förstasvar går på räls känns hela supportdagen lättare. Låt arbetsflödet hantera de repetitiva frågorna och behåll dina människor till fallen som faktiskt kräver omdöme.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.