Новый AI Assistant в n8n
В n8n появился AI Assistant - чат-агент на базе естественного языка, предназначенный для создания, редактирования, тестирования и отладки рабочих процессов (workflows). В этом материале разберем, почему компания решила внедрить его именно сейчас, как выполняется установка и какие сценарии работы с ассистентом доступны уже сегодня.
Лучший онлайн-курс по работе с n8n для интернет-маркетологов уже доступен для всех желающих!
Что такое AI Assistant?
В середине июля разработчики n8n анонсировали встроенного ИИ-помощника, интегрированного непосредственно в платформу автоматизации. Он позволяет создавать и редактировать рабочие процессы прямо через диалоговое окно с чат-ботом. Вы просто просите его выполнить изменения, и AI Assistant делает это. Новый релиз знаменует переход от автономных функций ИИ к полноценному агенту. Его уже в n8n назвали определяющим будущего компании.
AI Assistant
Примечание: в 2024 году в n8n появились узлы для ИИ-агентов, в 2025 - поддержка MCP (Model Context Protocol), а теперь, в середине 2026 г., добавили n8n Assistant. Он уже доступен в n8n Cloud (начиная с версии 2.29.9), а также в Selfhosted-решениях (n8n на своем сервере).
Согласно анонсу, новый ИИ-ассистент сочетает в себе технические возможности Claude Code с интерфейсом в стиле ChatGPT и уровнем мониторинга существующего холста рабочих процессов n8n. Агент способен создавать workflow с нуля, редактировать существующие и имеет прямой доступ как к самой платформе, так и к командной песочнице для выполнения операций. Разработчики отдельно отмечают поддержку контекста для всех рабочих процессов в проекте пользователя, что позволяет AI Assistant понимать зависимости и существующие шаблоны автоматизации.
На фоне обилия ИИ-решений легко запутаться в инструментах. Например, еще до появления AI Assistant в n8n существовал Chat Hub:
Chat Hub в n8n
Хотя внешне оба работают с автоматизациями, их назначение не пересекается. AI Assistant интегрирован в редактор и имеет прямой доступ к структуре ваших рабочих процессов (сборка и программирование). Он может добавлять, изменять и настраивать узлы на холсте, а также анализировать ошибки выполнения. Chat Hub - это надстройка над платформой. Он служит единым интерфейсом для общения с ИИ-моделями и запуска уже готовых workflow-агентов, но не предназначен для проектирования сценариев.
Пример чата с DeepSeek внутри n8n (Chat Hub)
Другими словами, Chat Hub - для диалога с моделями и запуска автоматизаций. AI Assistant - для проектирования самих workflow. Он работает параллельно с вами и способен напрямую изменять итоговую схему: вы видите в реальном времени, как он сам добавляет ноды, триггеры, пишет код для узла Code на JavaScript/Python, настраивает связи и исправляет ошибки в конфигурации по ходу чата. Chat Hub - про запуск, а AI Assistant - про всю сборку.
Разработчики n8n постарались максимально просто интегрировать новый инструмент в платформу, чтобы им было легко пользоваться как новичкам, так и опытным пользователям. Вам достаточно описать задачу естественным языком, и AI Assistant спланирует структуру workflow, развернет его в выбранном проекте, протестирует и укажет на ошибки. На выходе вы получите полноценный рабочий процесс n8n. С ним можно работать как с любым другим: открыть, изучить, доработать, прогнать тесты и опубликовать.
Сейчас ИИ-помощник находится в стадии предварительного просмотра (PREVIEW). Он может совершать ошибки, и его поведение может измениться в процессе разработки. Всегда проверяйте сгенерированные рабочие процессы перед их публикацией.
Чем полезен ИИ-помощник?
Вы можете попросить ИИ-помощника:
- создать новый рабочий процесс. Достаточно описать желаемый результат, и AI Assistant сгенерирует готовую схему;
- создать агента (доступно в n8n Cloud и на собственном сервере с версии 2.32.3). По вашему описанию на естественном языке ассистент предложит инструкции, инструменты и навыки для сборки;
- отредактировать существующий workflow (изменить структуру, добавить узлы, обновить логику или перенастроить параметры);
- протестировать и отладить workflows. Ассистент самостоятельно выполнит проверки, найдет ошибки и предложит исправления;
- помочь с учетными данными (credentials). ИИ предложит выбрать существующие или создать новые, без необходимости вставлять токены и пароли в чат;
- управлять вспомогательными ресурсами. При необходимости AI Assistant создаст или обновит таблицы данных (Data tables) и другие связанные сущности;
- исследовать веб-сайты (с вашего разрешения). Если веб-доступ включен, ИИ-помощник запросит согласие перед обращением к любому домену.
Как установить AI Assistant?
Перед тем, как повторять нижеприведенные шаги, вы должны использовать экземпляр n8n в n8n Cloud или же установить n8n на своем собственном сервере. Подробнее о том, как это сделать, читайте в этом руководстве. В нем я использовал решение selfhost-ai (ex. n8n-install, Автор - Yury Kossakovsky) - готовый инсталлятор для развертывания n8n Community Edition и целого набора дополнительных сервисов на собственном сервере под управлением Docker Compose.
Откройте свой экземпляр n8n и в меню слева перейдите в AI Assistant. Нажмите на кнопку Set up:
AI Assistant - Set up
В открывшемся окне система предложит выбрать ИИ-провайдера - компанию, чья модель будет обрабатывать ваши запросы. На момент написания материала доступны три основных способа подключения: Anthropic, OpenAI и OpenRouter (агрегатор, открывающий доступ к сотням моделей разных провайдеров). Для продвинутых пользователей предусмотрен режим Self-hosted или OpenAI‑совместимый endpoint. Он позволяет использовать практически любую модель, развернутую локально (через Ollama, vLLM, LiteLLM и аналоги), если она поддерживает стандартный API /v1/chat/completions.
Выбор поставщика (provider) для ИИ-помощника
Таким образом, ваш ИИ-помощник будет работать на модели, за которую вы платите напрямую. Все подсказки, рабочие процессы и данные, которые он анализирует, передаются выбранному поставщику. А для этого нужно получать API-ключ.
Например, вот так это можно сделать в OpenAI. Вы переходите на сайт platform.openai.com, регистрируйтесь, пополняете баланс в личном кабинете, а затем в разделе API Keys создаете API ключ:
Создание нового ключа в OpenAI (Create secret key)
Скопировав его из интерфейса OpenAI:
Копирование API-ключа
Вставьте ключ в поле API key в настройках AI Assistant n8n:
Добавление API Key
Далее вы можете выбрать подходящую для работы модель (Model). n8n для ChatGPT по умолчанию рекомендует использовать версию GPT-5.6 Sol:
Выбор модели (Model)
Нажмите Continue. После этого ваше подключение к ИИ-провайдеру будет проверено. Если ключ API активен, вам откроется следующее окно Add a code sandbox:
Add a code sandbox
Поскольку новый ИИ-помощник от n8n может не только генерировать код, но и редактировать существующие workflows, создавать новые, работать с учетными данными и тестировать запуски, важно быть уверенным, что он ничего не сломает в нашей инфраструктуре. Поэтому он работает в изолированной среде (песочнице, sandbox). На этапе настройки вам предложат выбрать один из вариантов ее запуска:
- n8n Sandbox (бесплатно). Код запускается прямо внутри вашего Docker-контейнера. Данные не уходят за пределы вашей инфраструктуры;
- Daytona (платно). Облачный сервис, который берет всю настройку и обслуживание среды на себя. Код будет выполняться на сторонних серверах, поэтому ваши данные будут покидать вашу сеть. Требует отдельной платной подписки и API-ключа.
Поскольку в работе я использую свой сервер (Self-Hosted), то выберу первый вариант - n8n Sandbox:
n8n Sandbox
Теперь под ним доступны два дополнительных поля: Service URL и API key. Дело в том, что песочница/sandbox - это отдельный изолированный Docker-контейнер (n8n-sandbox), который должен работать параллельно с вашим основным контейнером n8n. Чтобы они могли общаться друг с другом, их нужно связать.
Примечание: подробнее о том, как выполнить настройку на своем сервере, читайте в официальной документации. Для моей сборки подходит вариант 2. Self-host the sandbox manually.
Вот краткая инструкция по настройке n8n Sandbox. Первое, что нужно сделать - это на сервере, в каталоге n8n:
|
1 2 |
cd /n8n-install nano .env |
Добавить в конце файла .env три ключа:
|
1 2 3 |
SANDBOX_API_KEYS= SANDBOX_API_RUNNER_REGISTRATION_TOKEN= SANDBOX_API_RUNNER_API_KEY= |
Сгенерировать ключи (рандомные) можно следующими командами:
|
1 2 3 4 |
cd /n8n-install openssl rand -base64 32 openssl rand -base64 32 openssl rand -base64 32 |
Вот так это будет выглядеть в файле:
Три ключа в файле .env
Если в файле .env задан GOST_PROXY_URL, в конец GOST_NO_PROXY допишите:
|
1 |
,sandbox-api,sandbox-runner-1 |
Пример:
GOST_NO_PROXY = sandbox-api,sandbox-runner-1
Иначе запрос к n8n Sandbox может уйти в прокси, и вам скажут, что сервис недоступен. Если GOST_PROXY_URL пустой, это не обязательно, но и не мешает.
После этого вам нужно на сервере отредактировать файл docker-compose.yml, добавив в него четыре правки.
1. В блок volumes: сверху:
|
1 |
sandbox-tls: |
2. В общий environment n8n (якорь вроде x-n8n / &service-n8n-env, рядом с WEBHOOK_URL):
|
1 2 3 4 5 6 |
N8N_INSTANCE_AI_SANDBOX_ENABLED: "true" N8N_INSTANCE_AI_SANDBOX_PROVIDER: n8n-sandbox N8N_SANDBOX_SERVICE_URL: http://sandbox-api:8080 N8N_SANDBOX_SERVICE_API_KEY: ${SANDBOX_API_KEYS} N8N_INSTANCE_AI_SANDBOX_API_URL: http://sandbox-api:8080 N8N_INSTANCE_AI_SANDBOX_API_KEY: ${SANDBOX_API_KEYS} |
Две пары имен - не ошибка: код n8n и документация используют разные названия. Так переменные попадут и в основной n8n, и в воркеры.
3. У сервиса n8n в depends_on добавьте ожидание API:
|
1 2 |
sandbox-api: condition: service_healthy |
4. Три сервиса (профиль тот же, что у n8n, обычно n8n). Вставьте сразу после сервиса n8n:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 |
sandbox-certs: image: ghcr.io/n8n-io/n8n-sandbox-service-api:latest profiles: ["n8n"] user: "0:0" entrypoint: ["sh", "-c"] command: - > bootstrap-mtls.sh --out-dir /tls --api-san sandbox-api --control-san-prefix sandbox-runner && chown -R sandbox-api:sandbox-api /tls/api environment: NUM_RUNNERS: "1" volumes: - sandbox-tls:/tls sandbox-api: image: ghcr.io/n8n-io/n8n-sandbox-service-api:latest container_name: sandbox-api profiles: ["n8n"] restart: unless-stopped depends_on: sandbox-certs: condition: service_completed_successfully environment: SANDBOX_API_KEYS: ${SANDBOX_API_KEYS} SANDBOX_API_RUNNER_REGISTRATION_TOKEN: ${SANDBOX_API_RUNNER_REGISTRATION_TOKEN} SANDBOX_API_RUNNER_API_KEY: ${SANDBOX_API_RUNNER_API_KEY} SANDBOX_API_GRPC_TLS_CERT_FILE: /tls/api/grpc-server.crt SANDBOX_API_GRPC_TLS_KEY_FILE: /tls/api/grpc-server.key SANDBOX_API_GRPC_TLS_CLIENT_CA_FILE: /tls/api/ca.crt SANDBOX_API_RUNNER_CONTROL_GRPC_TLS_CA_FILE: /tls/api/ca.crt SANDBOX_API_RUNNER_CONTROL_GRPC_TLS_CERT_FILE: /tls/api/control-grpc-api-client.crt SANDBOX_API_RUNNER_CONTROL_GRPC_TLS_KEY_FILE: /tls/api/control-grpc-api-client.key SANDBOX_API_RUNNER_CONTROL_GRPC_TLS_SERVER_NAME: sandbox-runner-1 volumes: - sandbox-tls:/tls:ro healthcheck: test: ["CMD", "wget", "-qO-", "http://localhost:8080/healthz"] interval: 5s timeout: 3s retries: 12 start_period: 15s sandbox-runner-1: image: ghcr.io/n8n-io/n8n-sandbox-service-runner-dind:latest container_name: sandbox-runner-1 profiles: ["n8n"] restart: unless-stopped privileged: true depends_on: sandbox-api: condition: service_healthy environment: SANDBOX_RUNNER_API_KEYS: ${SANDBOX_API_RUNNER_API_KEY} SANDBOX_RUNNER_REGISTRATION_TOKEN: ${SANDBOX_API_RUNNER_REGISTRATION_TOKEN} SANDBOX_RUNNER_API_GRPC_ADDR: sandbox-api:9090 SANDBOX_RUNNER_HTTP_BASE_URL: http://sandbox-runner-1:8080 SANDBOX_RUNNER_CONTROL_GRPC_LISTEN_ADDR: ":9091" SANDBOX_RUNNER_CONTROL_GRPC_ADVERTISE_ADDR: sandbox-runner-1:9091 SANDBOX_RUNNER_ID: runner-1 SANDBOX_RUNNER_DOCKER_SANDBOX_IMAGE: ghcr.io/n8n-io/n8n-sandbox-service-sandbox:latest SANDBOX_RUNNER_REGISTRATION_GRPC_CA_FILE: /tls/runner/ca.crt SANDBOX_RUNNER_REGISTRATION_GRPC_CERT_FILE: /tls/runner/grpc-client.crt SANDBOX_RUNNER_REGISTRATION_GRPC_KEY_FILE: /tls/runner/grpc-client.key SANDBOX_RUNNER_REGISTRATION_GRPC_SERVER_NAME: sandbox-api SANDBOX_RUNNER_CONTROL_GRPC_TLS_CERT_FILE: /tls/runner/control-grpc-server.crt SANDBOX_RUNNER_CONTROL_GRPC_TLS_KEY_FILE: /tls/runner/control-grpc-server.key SANDBOX_RUNNER_CONTROL_GRPC_TLS_CLIENT_CA_FILE: /tls/runner/ca.crt volumes: - sandbox-tls:/tls:ro |
sandbox-certs после генерации сертификатов завершится (Exited). Так и должно быть. На VPS должен быть разрешен privileged-контейнер. Без этого runner не поднимет внутренний Docker.
После обновления файла docker-compose.yml на вашем сервере и добавления новых переменных для AI Assistant в файле .env, выполните следующую команду в терминале:
|
1 2 |
cd /root/n8n-install docker compose -p localai -f docker-compose.yml -f docker-compose.n8n-workers.yml --profile n8n up -d |
Поднять службу с Sandbox (песочницей)
Далее необходимо проверить API c помощью команды:
|
1 |
docker compose -p localai exec n8n wget -qO- http://sandbox-api:8080/healthz |
{"status":"ok"}
Вы должны увидеть:
|
1 |
{"status":"ok"} |
Если все так, вы можете двигаться дальше. Теперь проверьте, что ваш ключ и runner живые:
|
1 2 |
docker compose -p localai exec n8n sh -c 'echo enabled=$N8N_INSTANCE_AI_SANDBOX_ENABLED key=${#N8N_SANDBOX_SERVICE_API_KEY} url=$N8N_SANDBOX_SERVICE_URL' docker compose -p localai logs sandbox-api --tail 20 | grep -i runner |
В терминале это будет выглядеть так:
Проверка ключа и runner'а
API отвечает, ключ есть, runner зарегистрирован и песочница создалась. Об этом свидетельствует сообщение create sandbox succeeded. После этого осталось только завершить настройку AI Assistant в интерфейсе n8n.
Вернитесь в свой инстанс n8n и в поля Service URL и API key вставьте следующие данные:
- Service URL - http://sandbox-api:8080
- API key - SANDBOX_API_KEYS из вашего файла .env
Service URL и API Key для n8n Sandbox
Сохраните данные, нажав Continue. На этом настройка AI Assistant завершена!
Использование AI Assistant
Если все сделано правильно, вы будете автоматически перенаправлены на страницу ассистента. Он будет активен:
Активный AI Assistant
Теперь вы можете использовать выбранную большую языковую модель (LLM) для создания новых рабочих процессов и редактирования существующих:
ИИ-помощник видит все ваши workflows внутри n8n
В официальной справке n8n приведены примеры и рекомендации того, как лучше писать подсказки для вашего ИИ-помощника. Укажите:
- что должно запустить рабочий процесс;
- какие приложения или службы должен использовать рабочий процесс;
- какие данные рабочий процесс должен читать, отправлять или обновлять;
- что должно произойти, когда рабочий процесс будет успешным;
- что должно произойти, если рабочий процесс дает сбой;
- должен ли помощник ИИ спрашивать перед публикацией рабочего процесса.
AI Assistant может выполнять действия в вашем экземпляре n8n, но вы сохраняете контроль. Он всегда запрашивает подтверждение перед выполнением важных действий, таких как публикация, удаление или внесение других важных изменений.
В качестве примера я попросил создать ИИ-помощника рабочий процесс, который бы автоматизировал выгрузку данных из Яндекс Директа в Google Таблицы с ежедневным обновлением данных, чтобы статистика всегда была актуальной.
Примерно через 4 минуты в том же окне он выдал мне готовый результат:
Созданный рабочий процесс
Причем в этом же окне он будет помогать вам с учетными данными, токеном доступа, настройками параметра отчета (дата начала и дата окончания выгрузки и т.д. и т.п.). Всем тем, что будет использоваться в вашем рабочем процессе:
Помощь с настройками учетных данных (credentials) и другими параметрами для workflow
Chat Hub такое не умеет делать, а ИИ-помощник справляется без каких-либо проблем.
Как вы помните, AI Assistant работает на основе вашей LLM, а оплата идет за обработанные токены. Чем длиннее диалог, чем сложнее ваш workflow, чем больше циклов отладки и правок - тем выше расход. Поэтому старайтесь:
- четко формулировать задачу и делать меньше итераций;
- начинать новый чат под каждую задачу, так как старый контекст жрет токены;
- cначала смотреть на план ассистента, а потом запускать задачу;
- не перезапускать тот же workflow без новых вводных.
Если вы просили ИИ создать рабочий процесс, то он будет доступен на вкладке Workflows:
Workflows - ваш рабочий процесс
Вы можете в любой момент открыть его и протестировать до публикации:
Созданный AI Assistant рабочий процесс
А если его требуется доработать с помощью того же AI Assistant, то просто нажмите справа на холсте на иконку ИИ:
Использование AI Assistant
Тогда вам откроется диалоговое окно, в котором вы можете на естественном языке своему ИИ-ассистенту описать то, что желаете добавить/изменить/удалить:
Работа с рабочим процессом с использованием ИИ-помощника
Итоги
Как по мне, то в команде n8n делают ставку на то, что разработчики рабочих процессов (мы с вами) будут использовать AI Assistant для выполнения механической/рутинной работы (соединения узлов между собой) и преобразованию данных в тех случаях, когда сложный код трудно написать вручную или до конца продумать его логику.
Лучший онлайн-курс по работе с n8n для интернет-маркетологов уже доступен для всех желающих!
По сути, вайб-кодинг добрался и до рабочих процессов в n8n. Это часть общего тренда в разработке ПО, где ИИ-помощники вроде Cursor, Windsurf и Google Antigravity перешли от автозаполнения к полноценной генерации кода.
Новый AI Assistant, безусловно, заслуживает внимания, так как позволяет снизить порог входа, делая изучение n8n доступным не только для экспертов, но и для новичков!
