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.

Содержание

Что такое AI Assistant?
Чем полезен ИИ-помощник?
Как установить AI Assistant?
Использование AI Assistant
Итоги

#### 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:

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>12</div></td><td><div>cd /n8n-installnano .env</div></td></tr></tbody></table>

Добавить в конце файла .env три ключа:

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>123</div></td><td><div>SANDBOXAPIKEYS=SANDBOXAPIRUNNERREGISTRATIONTOKEN=SANDBOXAPIRUNNERAPIKEY=</div></td></tr></tbody></table>

Первый ключ SANDBOX_API_KEYS предназначен и для контейнера sandbox-api, и для самого n8n, и для поля API key, в которое вы будете его вставлять.

Сгенерировать ключи (рандомные) можно следующими командами:

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>1234</div></td><td><div>cd /n8n-installopenssl rand -base64 32openssl rand -base64 32openssl rand -base64 32</div></td></tr></tbody></table>

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:

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>1</div></td><td><div>,sandbox-api,sandbox-runner-1</div></td></tr></tbody></table>

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:

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>1</div></td><td><div>sandbox-tls:</div></td></tr></tbody></table>

2. В общий environment n8n (якорь вроде x-n8n / &service-n8n-env, рядом с WEBHOOK_URL):

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>123456</div></td><td><div>N8NINSTANCEAISANDBOXENABLED: "true"N8NINSTANCEAISANDBOXPROVIDER: n8n-sandboxN8NSANDBOXSERVICEURL: http://sandbox-api:8080N8NSANDBOXSERVICEAPIKEY: ${SANDBOXAPIKEYS}N8NINSTANCEAISANDBOXAPIURL: http://sandbox-api:8080N8NINSTANCEAISANDBOXAPIKEY: ${SANDBOXAPI_KEYS}</div></td></tr></tbody></table>

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:

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>12</div></td><td><div>sandbox-api:  condition: service_healthy</div></td></tr></tbody></table>

4. Три сервиса (профиль тот же, что у n8n, обычно n8n). Вставьте сразу после сервиса n8n:

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970</div></td><td><div>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:    NUMRUNNERS: "1"  volumes:    - sandbox-tls:/tlssandbox-api:  image: ghcr.io/n8n-io/n8n-sandbox-service-api:latest  containername: sandbox-api  profiles: ["n8n"]  restart: unless-stopped  dependson:    sandbox-certs:      condition: servicecompletedsuccessfully  environment:    SANDBOXAPIKEYS: ${SANDBOXAPIKEYS}    SANDBOXAPIRUNNERREGISTRATIONTOKEN: ${SANDBOXAPIRUNNERREGISTRATIONTOKEN}    SANDBOXAPIRUNNERAPIKEY: ${SANDBOXAPIRUNNERAPIKEY}    SANDBOXAPIGRPCTLSCERTFILE: /tls/api/grpc-server.crt    SANDBOXAPIGRPCTLSKEYFILE: /tls/api/grpc-server.key    SANDBOXAPIGRPCTLSCLIENTCAFILE: /tls/api/ca.crt    SANDBOXAPIRUNNERCONTROLGRPCTLSCAFILE: /tls/api/ca.crt    SANDBOXAPIRUNNERCONTROLGRPCTLSCERTFILE: /tls/api/control-grpc-api-client.crt    SANDBOXAPIRUNNERCONTROLGRPCTLSKEYFILE: /tls/api/control-grpc-api-client.key    SANDBOXAPIRUNNERCONTROLGRPCTLSSERVERNAME: sandbox-runner-1  volumes:    - sandbox-tls:/tls:ro  healthcheck:    test: ["CMD", "wget", "-qO-", "http://localhost:8080/healthz"]    interval: 5s    timeout: 3s    retries: 12    startperiod: 15ssandbox-runner-1:  image: ghcr.io/n8n-io/n8n-sandbox-service-runner-dind:latest  containername: sandbox-runner-1  profiles: ["n8n"]  restart: unless-stopped  privileged: true  dependson:    sandbox-api:      condition: servicehealthy  environment:    SANDBOXRUNNERAPIKEYS: ${SANDBOXAPIRUNNERAPIKEY}    SANDBOXRUNNERREGISTRATIONTOKEN: ${SANDBOXAPIRUNNERREGISTRATIONTOKEN}    SANDBOXRUNNERAPIGRPCADDR: sandbox-api:9090    SANDBOXRUNNERHTTPBASEURL: http://sandbox-runner-1:8080    SANDBOXRUNNERCONTROLGRPCLISTENADDR: ":9091"    SANDBOXRUNNERCONTROLGRPCADVERTISEADDR: sandbox-runner-1:9091    SANDBOXRUNNERID: runner-1    SANDBOXRUNNERDOCKERSANDBOXIMAGE: ghcr.io/n8n-io/n8n-sandbox-service-sandbox:latest    SANDBOXRUNNERREGISTRATIONGRPCCAFILE: /tls/runner/ca.crt    SANDBOXRUNNERREGISTRATIONGRPCCERTFILE: /tls/runner/grpc-client.crt    SANDBOXRUNNERREGISTRATIONGRPCKEYFILE: /tls/runner/grpc-client.key    SANDBOXRUNNERREGISTRATIONGRPCSERVERNAME: sandbox-api    SANDBOXRUNNERCONTROLGRPCTLSCERTFILE: /tls/runner/control-grpc-server.crt    SANDBOXRUNNERCONTROLGRPCTLSKEYFILE: /tls/runner/control-grpc-server.key    SANDBOXRUNNERCONTROLGRPCTLSCLIENTCAFILE: /tls/runner/ca.crt  volumes:    - sandbox-tls:/tls:ro</div></td></tr></tbody></table>

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:

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>12</div></td><td><div>cd /root/n8n-installdocker compose -p localai -f docker-compose.yml -f docker-compose.n8n-workers.yml --profile n8n up -d</div></td></tr></tbody></table>

С помощью этих команд мы поднимаем стек с Sandbox:

Поднять службу с Sandbox (песочницей)

Далее необходимо проверить API c помощью команды:

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>1</div></td><td><div>docker compose -p localai exec n8n wget -qO- http://sandbox-api:8080/healthz</div></td></tr></tbody></table>

{"status":"ok"}

Вы должны увидеть:

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>1</div></td><td><div>{"status":"ok"}</div></td></tr></tbody></table>

Если все так, вы можете двигаться дальше. Теперь проверьте, что ваш ключ и runner живые:

<table><tbody><tr><td data-settings="show"><div>12</div></td><td><div>docker compose -p localai exec n8n sh -c 'echo enabled=$N8NINSTANCEAISANDBOXENABLED key=${#N8NSANDBOXSERVICEAPIKEY} url=$N8NSANDBOXSERVICE_URL'docker compose -p localai logs sandbox-api --tail 20 | grep -i runner</div></td></tr></tbody></table>

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.

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!

Источник публикации: Осипенков.ру

Новый AI Assistant в n8n

Рейтинг статьи

Насколько полезен материал?

Что думаете?

Насколько полезен материал?

Ремаркетинг в Google Ads, Яндекс Директе и других системах: какие сегменты запускать

Карта рекламных форматов: от поиска до AI и цифровых экранов

N-грамм-анализ поисковых запросов: как найти потери и не посчитать расход дважды