Problème avec AI Agent + Google Vertex Chat Model

Questions
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Décrivez le problème/l’erreur/la question

Mon flux de travail actuel génère continuellement des erreurs lors de l’inférence vers le nœud Google Vertex Chat Model en raison d’une mauvaise requête. Autant que je puisse en juger, l’invite est correctement rédigée, elle devrait donc fonctionner. Le modèle que j’essaie d’utiliser est « gemini-3.1-flash-lite ».

Quel est le message d’erreur (le cas échéant) ?

« Mauvaise requête - veuillez vérifier vos paramètres

La requête Google a échoué avec le code d’état 400 »

Veuillez partager votre flux de travail

Partagez la sortie retournée par le dernier nœud

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Informations sur votre configuration n8n

  • Version de n8n : 2.27.3
  • Base de données (par défaut : SQLite) :
  • Paramètre EXECUTIONS_PROCESS de n8n (par défaut : own, main) :
  • Exécution de n8n via (Docker, npm, n8n cloud, application de bureau) : via Docker
  • Système d’exploitation : MacOS
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Merci de nous l’avoir signalé, nous avons créé CV-11 comme ticket interne pour l’équipe de développement afin d’examiner la question.

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Salut @Irrazional Bienvenue !
Sur Vertex, gemini-3.1-flash-lite est uniquement disponible sur le point de terminaison de région global, donc une credential épinglée à un emplacement spécifique (n’importe quelle région us- ou europe-) retourne cette erreur 400. Les modèles 2.5 fonctionnent toujours sur les points de terminaison régionaux, mais les modèles 3.x sont passés à global uniquement. Ouvrez votre credential Google Service Account, définissez Region sur global, et si global n’apparaît pas dans la liste déroulante, activez Expression (fx) sur ce champ et tapez global manuellement, puis réexécutez.
Voir ceci :

n8n 2.29.0 a également livré la gestion côté nœud pour cela, donc la mise à jour depuis 2.27.3 aide en même temps que le changement de région.
Séparément, c’est un modèle de chat texte, il retourne du texte, pas des images. Pour générer les images que votre prompt décrit, utilisez un modèle d’image comme Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana) via le nœud HTTP Request, pas l’AI Agent.

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Ah merci beaucoup, l’erreur est résolue ! Mais c’est vrai ce que tu as mentionné, je ne peux pas encore générer d’images avec ce workflow. Tu connaîtrais peut-être un guide étape par étape qui pourrait m’aider à configurer cette partie du flux ?

Merci beaucoup !

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Bonjour @Irrazional
Le nœud Google Gemini intégré dispose d’une opération « Generate an Image » (Générer une image) pour cela exactement, sans câblage HTTP nécessaire. Étapes :

  1. Ajoutez un nœud Google Gemini.
  2. Créez une credential « Google Gemini (PaLM) API » avec une clé API depuis Google AI Studio (aistudio.google.com), puis sélectionnez-la dans le nœud.
  3. Définissez Resource sur « Image » et Operation sur « Generate an Image ».
  4. Mettez votre texte d’invite dans le champ « Prompt » (le même texte que vous aviez sur l’AI Agent).
  5. Il retourne l’image en tant que binaire, donc connectez-le directement dans votre nœud de téléchargement Google Drive existant.
    Cela remplace la paire AI Agent et Vertex Chat Model pour l’étape d’image.
    Voir ceci :
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Oh désolé, j’ai oublié de préciser de mon côté. Je tente de résoudre ce problème via Vertex AI car Gemini ne supporte plus l’utilisation du crédit GCP gratuit de 300 $ pour le moment. L’équipe de support de facturation chez Google m’a aidé à le configurer via Vertex AI au lieu d’AI Studio, car ils ont dit qu’il est possible d’utiliser ces crédits. Y a-t-il un moyen de configurer la connexion au modèle 3.1 flash image lite via Vertex ?

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Nous avons examiné cette question et nous ne pouvons pas confirmer qu’il s’agit d’un bogue. Pour l’instant, nous avons fermé le ticket interne, mais si cela commence à ressembler à un bogue, notre équipe de modération le signalera à nouveau.

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Bonjour @Irrazional
Le nœud Vertex Chat Model ne peut pas faire ça, c’est un sous-nœud LangChain texte uniquement, et n8n n’a pas de nœud Vertex image intégré, donc sur Vertex le modèle d’image doit être appelé avec le nœud HTTP Request en utilisant vos identifiants de compte de service existants. Cela garde tout sur la facturation GCP, donc votre crédit de 300 $ s’applique toujours. Une correction sur le modèle : le modèle d’image est gemini-3.1-flash-image-preview (Nano Banana), il n’y a pas de flash-image-lite, les tiers -lite sont texte uniquement. Confirmez l’ID exact dans Model Garden pour votre projet.
Configuration :

  1. Ouvrez vos identifiants de compte de service Google, activez « Set up for use in HTTP Request node », ajoutez la portée https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform, et enregistrez.
  2. Ajoutez un nœud HTTP Request, méthode POST, Authentication défini à Predefined Credential Type > Google Service Account API, et sélectionnez ces mêmes identifiants.
  3. URL (point de terminaison global, puisque les modèles 3.x sont en global uniquement, pour la même raison que votre correction de région antérieure) :
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/gen-lang-client-0799028555/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent
  1. Activez Send Body, Body Content Type JSON. Mettez tout le corps en mode expression (commencez le champ par =) pour que l’étiquette s’interpole, et demandez une image en retour avec responseModalities :
={
  "contents": [
    { "role": "user", "parts": [ { "text": "A professional, high-resolution photo of {{ $json.Labels.split(',')[0] }}" } ] }
  ],
  "generationConfig": { "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"] }
}
  1. L’image revient en base64 à candidates[0].content.parts[0].inlineData.data. Ajoutez un nœud Convert to File (chaîne base64 en fichier) pour le transformer en binaire, puis alimentez-le dans votre nœud de téléchargement Drive existant.
    Google Service Account | Nodes | n8n Docs
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Salut !

Une erreur 400 Bad Request du modèle Google Vertex Chat signifie généralement que l’API a reçu votre requête, mais que la charge utile ou la configuration était malformée. Ce n’est pas un délai d’expiration réseau ou un blocage d’authentification (qui lancerait généralement une erreur 401 ou 403).

En fonction des détails que vous avez fournis, voici les causes les plus probables et comment les corriger :

1. Identifiant Google Cloud Project incorrect (critique)
Votre nœud utilise actuellement quelque chose comme gen-lang-client-... comme projectId. Cela ressemble à un identifiant client interne, pas à un identifiant Google Cloud Project standard.

  • Allez à votre console Google Cloud.
  • Cliquez sur le menu déroulant du sélecteur de projet en haut.
  • Copiez votre véritable ID de projet (c’est généralement une chaîne en minuscules avec des tirets, comme my-gemini-project-12345).
  • Remplacez la valeur actuelle dans vos deux nœuds Google Vertex par cet ID correct.

2. Identifiants manquants ou non liés
Si votre JSON de workflow affiche credentials: {}, le nœud n’est pas explicitement lié à des identifiants Google Cloud. S’appuyer sur les identifiants d’hôte par défaut peut parfois échouer.

  • Dans n8n, allez à Credentials et créez une nouvelle identifiant « Google Cloud API ».
  • Dans Google Cloud (IAM & Admin > Service Accounts), créez un compte de service avec les permissions « Vertex AI User ».
  • Générez une clé JSON pour ce compte, téléchargez-la et collez son contenu dans votre identifiant n8n.
  • Retournez à votre workflow et sélectionnez explicitement cette nouvelle identifiant dans les deux nœuds Vertex.

3. Activez l’API Vertex AI
Pour vérifier rapidement, assurez-vous que l’« API Vertex AI » est réellement activée pour votre projet spécifique dans la console Google Cloud (APIs & Services > Library).

Une fois que l’ID du projet est corrigé et que le compte de service est correctement lié, l’erreur 400 devrait disparaître. Dites-moi si ça fonctionne pour vous !

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J’avais les mêmes problèmes merci