Képzelje el, hogy csapata ismétlődő feladatokkal van elfoglalva, miközben kritikus döntések várnak.
A manuális átadások lassítják a folyamatokat, a kontextus elveszik a rendszerek között, és a legjobb munkatársai órákat töltenek olyan munkával, amelyet egy gép is elvégezhetne.
Ez a frusztráció ösztönözte az n8n-t arra, hogy 2025-ben elindítsa AI Agent Tool eszközét, amely lehetővé teszi az üzleti vezetők számára, hogy egyetlen munkafolyamat-felületen koordinálják az autonóm ügynököket.
Ez az útmutató bemutatja, mit kínál az n8n, hogyan működik a gyakorlatban, és hogy a befektetés illeszkedik-e az Ön terveihez.
Főbb tanulságok
- Az n8n AI Agent Tool vizuálisan hangolja össze a komplex, ügynökök által vezérelt munkafolyamatokat.
- A csapatok kódolás nélkül is hatékonyabbá válnak a vizuális munkafolyamat-tervezésnek köszönhetően.
- A közösségi sablonok segítenek a csapatoknak a gyors bevezetés előnyeinek kihasználásában.
- A rugalmas árazásnak köszönhetően a csapatok költségvetésüktől függetlenül hozzáférhetnek a szolgáltatáshoz.
Az n8n kínál Agentic AI-t?
Igen. Az n8n 2025-ben mutatta be AI Agent Tool eszközét, amely a hagyományos automatizáláson túlmutatva az autonóm döntéshozatalra is kiterjed.
A platform már több mint 500 integrációt támogatott, és a startupoktól az ENSZ-ig számos felhasználót vonzott. Most pedig összeköti ezt az ökoszisztémát LLM-vezérelt ügynökökkel, amelyek memóriával rendelkeznek, eszközöket használnak és alfeladatokat delegálnak más ügynököknek ugyanazon a felületen.
Ezzel az lépéssel az n8n egyszerre válik munkafolyamat-építővé és az AI koordinációs rétegévé. Ahelyett, hogy minden ügynökhöz külön szkripteket írna, a csapatok vizuálisan tervezik meg a több ügynökös rendszereket.
A vállalat 2025 októberében 180 millió dolláros C sorozatú finanszírozást gyűjtött 2,5 milliárd dolláros értékeléssel, jelezve a befektetők bizalmát abban, hogy az agentikus automatizálás ugyanolyan elterjedt lesz, mint a táblázatkezelő makrók.
Hogyan működik valójában?
Az n8n agentikus AI három alapelemre épül: egy LLM csomópontra, amely a természetes nyelvet feldolgozza, egy memóriamodulra, amely a lépések során megőrzi a kontextust, és egy eszköz API-ra, amely lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy adatokat szerezzenek be vagy műveleteket indítsanak külső rendszerekben.
Ezeket összekapcsolja egy vizuális felületen, meghatározza a feltételeket, amikor az egyik ügynök átadja a feladatot a másiknak, és beállítja a munkafolyamatot, hogy önállóan vagy ütemezetten futjon.
| Komponens | Üzleti funkció |
|---|---|
| LLM csomópont | Értelmezi a parancsokat és döntéseket hoz |
| Memóriamodul | Tárolja a beszélgetések történetét és kontextusát |
| Eszköz API | Csatlakozik adatbázisokhoz, SaaS alkalmazásokhoz, webhookokhoz |
| Agent Orchestrator | Feladatok továbbítása az elsődleges és alügynökök között |
Az orchestrator jelentősen előrelépést jelent. A korábbi verziókban beágyazott alfolyamatokra volt szükség, ami nehézkesnek tűnt, de ez a kiadásban jelentősen megváltozott.
Az AI Agent Tool csomópont mindent egy nézetben egyesít, így az elsődleges ügynök a fő vászonról el sem mozdulva létrehozhat speciális ügynököket kutatás, adatellenőrzés vagy jóváhagyási útvonalak céljára.
Ez a lapos architektúra csökkenti a hibakeresési időt és átláthatóvá teszi az átadásokat.
Kipróbáltam egy koncepcióbiztosítási munkafolyamatot, amely lekérdezte a versenytársak árait, összefoglalta az eredményeket Claude segítségével, és Slack-értesítést küldött, ha valamelyik ár a küszöbérték alá esett.
A teljes folyamat felépítése 90 percet vett igénybe, és hatóránként futott, felügyelet nélkül. Ez a sebesség fontos, ha kísérletezni kell, mielőtt mérnöki erőforrásokat köteleznének le.
Hogyan néz ez ki a gyakorlatban?
Képzelje el, hogy egy közepes méretű fordítóiroda a termékbevezetések során megnövekedett kereslettel szembesült. A vezetők manuálisan követték nyomon a várólista hosszát, majd a felhalmozódott munkák miatt sietve szabadúszó nyelvészeket vettek fel. A késedelem SLA-büntetésekkel és elégedetlen ügyfelekkel járt.
Létrehoztak egy n8n munkafolyamatot, amely valós időben figyeli a feladatok számát, LLM-et indít el a bevezető e-mailek megírásához, és a jóváhagyási kérelmeket továbbítja az operációs vezetőnek. Íme a folyamat áttekintése:
- Monitor Trigger: 15 percenként elindul egy webhook, amely a jelenlegi sorállapotot jeleníti meg.
- Döntéshozó ügynök: Az LLM csomópont összehasonlítja a sor mélységét egy küszöbértékkel, és eldönti, hogy szükséges-e méretezés.
- Onboarding Agent: Ha méretezésre van szükség, egy alügynök személyre szabott meghívókat generál és e-mail integrációval elküldi azokat.
- Emberi ellenőrzőpont: Az operációs vezető megkapja a Slack összefoglalót, és jóváhagyja vagy módosítja a listát, mielőtt a meghívók elküldésre kerülnek.
Az eredmény 55 százalékos csökkenés volt a kézi riasztási e-mailek számában és szinte nulla sorbanállás. A munkafolyamat kialakítása két hetet vett igénybe, szemben a hónapokkal, amelyek egy egyedi megoldás nulláról történő kódolásához szükségesek lettek volna.
Ez a hatékonyságnövekedés egy természetes kérdést vet fel: mi különbözteti meg az n8n-t a ugyanazt a lehetőséget kihasználó más automatizálási platformoktól?
Mi teszi az n8n-t különlegessé?
Az n8n nyílt forráskódú alapja teljes ellenőrzést biztosít a csapatoknak az adatok tárolási helye felett. Az egész platformot helyben tárolhatja, vagy a felhőben futtathatja, ami olyan rugalmasságot biztosít, amelyet a Zapier vagy a Make versenytársak nem kínálnak.
A szabályozott iparágak vagy a szigorú adatrezidenciára vonatkozó szabályokkal rendelkező csapatok számára ez az architektúra nem képezi tárgyalási alapot.
A platform SOC 2 tanúsítvánnyal, SSO támogatással és szerepköralapú hozzáférés-vezérléssel is rendelkezik, így a vállalati vásárlóknak nem kell a biztonságot feláldozniuk a könnyű használat érdekében. A megfelelőségen túl, az n8n több mint 500 integrációja azt jelenti, hogy ritkán ütközik akadályba a régi rendszerek vagy niche SaaS eszközök csatlakoztatásakor.
Íme a legfontosabb előnyök és hátrányok:
• Erősségek: A vizuális munkafolyamat-szerkesztő csökkenti a nem mérnökök számára jelentkező akadályokat; a végrehajtáson alapuló árazás előre jelezhető; a dinamikus közösség sablonokkal és egyedi csomópontokkal járul hozzá a fejlesztéshez. • Hátrányok: A tanulási görbe meredekebb, mint a kizárólag kód nélküli eszközök esetében; a fejlett felhasználási esetek még mindig megkövetelhetik a JavaScript írását egy Code csomópontban; kisebb gyártó a már befutott automatizálási óriásokhoz képest.
A Hacker News egyik tapasztalt felhasználója megjegyezte, hogy az n8n „nem volt elég rugalmas” egy nagyon egyedi integrációhoz, ezért inkább LLM-mel generált kódot. Ez a szélsőséges eset rávilágít egy valós tényre: nincs olyan vizuális eszköz, amely minden esetben helyettesítené a kódot, de az n8n lefed 80 százalékát azoknak a feladatoknak, amelyek egyébként a fejlesztők óráit emésztenék fel.
Ezeknek az erősségeknek a megértése kevésbé fontos, ha a platform nem illeszkedik a meglévő rendszeréhez, ezért vizsgáljuk meg, hogyan illeszkedik az n8n az Ön ökoszisztémájához.
Integráció és ökoszisztéma-kompatibilitás
Az n8n drag-and-drop csomópontok segítségével több mint 422 előre elkészített alkalmazáshoz csatlakozik. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy Salesforce, PostgreSQL, Slack vagy bármely REST API-t összekapcsoljanak anélkül, hogy integrációs kódot kellene írniuk.
Az AI-terhelések esetében a platform támogatja az OpenAI, Claude, Google Vertex és nyílt forráskódú modelleket, valamint a Pinecone és Qdrant vektoradatbázisokat a visszakereséssel kiegészített generáláshoz.
| Partner / Platform | A megfelelőség jellege |
|---|---|
| OpenAI, Claude | LLM-következtetés és prompt-láncolás |
| Pinecone, Qdrant | Vektoros tárolás szemantikai kereséshez |
| Slack, Teams | Valós idejű riasztások és jóváhagyási folyamatok |
| PostgreSQL, MySQL | Közvetlen adatbázis-lekérdezések és írások |
| Egyedi API-k | HTTP csomópontok bármilyen webhookhoz vagy REST végponthoz |
A valódi előny a több mint 600 közösségi sablon, amelyek elindítják a gyakori mintákat, mint például a chatbot-folyamatok, a lead-scoring folyamatok vagy a dokumentumfeldolgozási láncok.
Lemásolja a sablont, kicseréli az API-kulcsokat, és a logikát a saját sémájához igazítja. Ez a piaci hatás azt jelenti, hogy soha nem kell üres lapról kezdenie.
Az n8n egy „MCP” szerver módot is kínál, amely lehetővé teszi külső AI rendszerek számára a munkafolyamatok távoli elindítását, így a platform több eszköz közös koordinációs rétegévé válik.
Az egyik csapat ezt használta arra, hogy egyedi Django alkalmazásuk háttérfeladatokhoz n8n ügynököket hívjon meg, így megőrizve alapvető kódbázisuk karcsúságát.
Végrehajtási ütemterv és változáskezelés
Az n8n fokozatosan fejlesztette ügynöki funkcióit, így a felhasználóknak lehetőségük volt kipróbálni a rendszert, mielőtt véglegesen elkötelezték magukat mellette.
- 2024 elején megjelentek az első LLM csomópontok a prompt-alapú automatizáláshoz.
- 2024 harmadik negyedévére a béta AI Agent Node bevezette a memória- és eszköz támogatást.
- 2025 augusztusában vált általánosan elérhetővé a többügynökös koordinátor, amely lehetővé tette a csapatok számára, hogy a tesztkörnyezetből átlépjenek a termelésbe.
Íme egy tipikus bevezetési sorrend egy közepes méretű operációs csapat számára:
- Kísérleti fázis (1–2. hét): Határozzon meg egy nagy volumenű, alacsony kockázatú munkafolyamatot. Nevezzen ki egy munkafolyamat-tulajdonost, aki elkészíti az első ügynököt egy staging környezetben.
- Érvényesítés (3–4. hét): Futtassa az ügynököt párhuzamosan a manuális folyamattal. Hasonlítsa össze az eredményeket, és módosítsa a promptokat vagy a hibaelhárítási útvonalakat.
- Termelési bevezetés (5. hét): Engedélyezze a munkafolyamatot élő módban a felügyeleti műszerfalak segítségével. Állítson be Slack riasztásokat a hibákra.
- Skálázás (6–12. hét): Ismételje meg a mintát a szomszédos munkafolyamatokban. Képezzen ki további csapattagokat az n8n közösség élő közvetítései és kiadási megjegyzései segítségével.
Az adminisztrátoroknak be kell vonniuk a munkafolyamatok tulajdonosait a sandbox tesztelésbe, mielőtt átállnának a termelésre. Az n8n verziószámmal ellátott kiadási megjegyzései és közösségi eseményei megkönnyítik a változáskezelést azáltal, hogy kiemelik az új csomópontokat és a jelentős változásokat, csökkentve ezzel a váratlan leállások számát.
A platform értékét a bevezetés után az határozza meg, hogy a korai felhasználók megbízhatónak és a tanulási görbe megéri-e, ezért nézzük meg, mit mond a közösség.
Közösségi visszhang és a korai felhasználók véleménye
A fórumokon és a közösségi médiában megjelenő első visszajelzések pozitívak, a felhasználók dicsérik az n8n sokoldalúságát, amely túlmutat a puszta AI-alkalmazásokon.
• „Tudta, hogy az n8n nem csak az AI-ről szól? Több mint 50 munkafolyamatom van, és egyik sem használ AI-t.” ( Reddit felhasználó )• „Ilyen dolgokat építettem az n8n logikájával és folyamatával, valamint az OpenAI döntéshozatali képességével.” ( Reddit AMA )• „Az n8n-nel minden lehetséges, csak némi technikai ismeretre és képzelőerőre van szükség.” ( X felhasználó )
Egy lelkes felhasználó leírta, hogyan épített egy 24/7-es lead-minősítőt, amely előszűri a beérkező kapcsolatokat és értesíti az értékesítési csapatot, valamint egy chatbotot, amely „10-szer gyorsabban” vonzza be az ügyfeleket. Hangsúlyozták a gyors hangolás, az érvényesítési lépések és a human-in-the-loop ellenőrzések fontosságát, hogy megakadályozzák az LLM hallucinációk automatizálási folyamatok megzavarását.
Azonban nem minden vélemény kritika nélkül való. A Hacker News egyik fejlesztője úgy találta, hogy az n8n „nem volt elég rugalmas” egy komplex feladat elvégzéséhez anélkül, hogy egyedi modult írt volna, ezért inkább egy LLM-mel generált kódot, és azt futtatta konténerekben.
Ez a kivétel rámutat a kód nélküli eszközök korlátaira, bár sok felhasználó azzal érvel, hogy az n8n Code node és HTTP request rugalmassága a legtöbb vállalati igényt kielégíti anélkül, hogy teljes infrastruktúra-koordinációra lenne szükség.
A közösségi támogatás is visszatérő téma. Az első felhasználók dicsérik a reagáló csapatot és az aktív fórumokat, és többen is megjegyzik, hogy a több napos szkriptelést néhány órára cserélték a felhasználói felületen.
A konszenzus: az n8n tanulási görbéje megéri, különösen akkor, ha olyan „svájci zsebkésre” van szüksége, amely ötvözi a kód nélküli sebességet a kódszintű teljesítménnyel.
Útiterv és ökoszisztéma-kilátások
Az n8n termékvíziója arra összpontosít, hogy csökkentsék a nem technikai felhasználók számára jelentkező akadályokat, miközben bővítik a fejlesztők számára elérhető erőteljes funkciókat. A fejlesztési terv tükrözi ezt a kettős fókuszt az AI-támogatott munkafolyamat-létrehozás, a mélyebb modelltámogatás és az erősebb irányítási eszközök révén.
A csapat egy 2025 januárjában tartott közösségi megbeszélésen bemutatta a hamarosan megjelenő AI Workflow Builder alkalmazást, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy természetes nyelven írják le a folyamatot, és az n8n automatikusan létrehozza a munkafolyamat vázlatát.
Ez a szöveg-munkafolyamat funkció összhangban van az új „AI builder credits” árazási szintekkel, és felgyorsíthatja a kódolási háttérrel nem rendelkező üzleti elemzők körében történő elterjedését.
2025 végére a vállalat több mint 1000 natív integrációt tervez megvalósítani, és elindítani egy közösségi csomópont-piacteret, ahol a fejlesztők globálisan publikálhatják kiterjesztéseiket.
Számítson folyamatos fejlesztésekre a könnyű használat terén, anélkül, hogy feláldozná a Code node és a HTTP rugalmasságát, amelyekre a tapasztalt felhasználók támaszkodnak.
Hosszabb távlatokban, a 2026-os prioritások között szerepel a szélesebb körű modelltámogatás az új Claude és GPT változatok megjelenésével, több beépített ügynöki eszköz, mint például a webes keresés és az adatlekérés, valamint gazdagabb koordinációs lehetőségek, mint például az intelligens eszközválasztás és a hosszú távú memóriamodulok.
Ugyanilyen fontos, hogy az n8n javítja az AI irányítási funkcióit, beleértve az AI csomópontok teljesítményprofilját és a sablon „védőkorlát” mintákat, amelyek megakadályozzák az ügynökök elszabadulását.
Az ökoszisztéma növekedése is felgyorsul. Az NVIDIA kockázati tőke részlege csatlakozott a finanszírozási körhöz, utalva az AI infrastruktúra optimalizálása terén lehetséges együttműködésre.
A vállalat emellett világszerte több közösségi rendezvényt szervez, és programokat indít az új funkciók korai hozzáféréséhez, elősegítve egy olyan ökoszisztéma kialakulását, ahol az AI-ügynökökkel való építkezés ugyanolyan rutinszerűvé válik, mint az Excel-képletek írása.
Mennyibe kerül az n8n Agentic AI?
Az n8n árai a munkafolyamatok végrehajtása alapján kerülnek meghatározásra, nem pedig feladat vagy felhasználó alapján, ami a vállalat szerint kiszámíthatóbb modell, mint a versenytársaké, akik automatizálási lépésenként számolnak fel díjat.
A felhőalapú csomagok ára havi 20 eurótól kezdődik 2500 végrehajtásért, és egészen a korlátlan számú projektet és 365 napos végrehajtási naplókat tartalmazó egyedi vállalati szerződésekig terjed.
Íme egy rövid összefoglaló az n8n árak oldalán található főbb szintekről:
• Starter (20 USD/hó): 2500 végrehajtás, korlátlan lépések és felhasználók, egy projekt, 50 AI-építő kredit, közösségi fórum támogatás. • Pro (50 USD/hó): 10 000 végrehajtás, három projekt, 150 AI-kredit, rendszergazdai szerepkör, hétnapos végrehajtási betekintés. • Business (667 USD/hó): 40 000 végrehajtás, hat projekt, SSO/SAML/LDAP, 30 napos betekintés, verziókezelés, környezetek. • Enterprise (vegye fel a kapcsolatot az értékesítési osztállyal): Egyedi végrehajtási kvóta, 200+ párhuzamos munkafolyamat, 1000 AI-kredit önálló hosztoláshoz, külső titkosításkezelés, napló streaming, dedikált SLA-támogatás.
Az Apache 2.0 licenc alapján az önálló tárhely továbbra is ingyenes. Ön biztosítja a saját infrastruktúrát és kezeli a frissítéseket, de a teljes funkciókészletet megkapja felhőszolgáltatási díjak nélkül. Ez az opció azoknak a csapatoknak vonzó, amelyek szigorú adatkezelési követelményekkel vagy költségvetési korlátozásokkal rendelkeznek.
Rejtett költségek merülhetnek fel az AI-építő kreditekből, ha nagy mértékben támaszkodik a hamarosan megjelenő szöveg-munkafolyamat funkcióra, és az LLM API használata nem tartozik az n8n árazásába, mivel Ön biztosítja a saját kulcsait.
Ha nagy párhuzamosságú munkaterhelésre skáláz, vegye figyelembe a Queue Mode számítási terhelését, bár egy benchmark teszt kimutatta, hogy egy szerény 16-vCPU AWS-instancia másodpercenként 162 kérést kezelt hibák nélkül.
Az átlátható árazás mellett az utolsó lépés annak eldöntése, hogy továbbhaladjon-e, és hogyan egyensúlyozza ki a lehetőségeket és a kockázatokat.
Záró gondolatok
Az n8n AI Agent Tool segítségével az autonóm munkafolyamatok ígérete valósággá válik, amit már ebben a negyedévben bevezethet.
A vizuális felület segítségével a komplex ügynökök összehangolása kezelhetővé válik, a nyílt forráskódú alapzat biztosítja az adatok feletti ellenőrzést, az árak pedig a tényleges használat alapján skálázódnak, nem pedig a tetszőleges felhasználói szám alapján.
Ha csapata olyan munkákkal van elfoglalva, amelyeket gépeknek kellene elvégezniük, indítson el egy kísérleti munkafolyamatot, és nézze meg, mit hozhat két hét kísérletezés. A szerszámok végre utolérték a hype-ot.