n8n — это мощный инструмент, который я, как и многие инженеры, полюбил за гибкость и простоту. Он позволяет собрать практически любую интеграцию, как из конструктора, но с возможностью в любой момент залезть «под капот» с кастомным JavaScript. Идеально.

Но у этой мощи есть и обратная сторона. Сложные воркфлоу превращаются в лабиринт из нод, где каждая требует тонкой настройки десятков полей. Постоянное переключение между вкладками документации, написание JSON-объектов, парсинг API через Curl, дебаггинг бесконечных ошибок... Знакомо? Время на продумывание логики уходило на рутину. И мне, как и многим, пришла в голову «гениальная» идея: а что, если всю эту рутину возьмет на себя ИИ?

Это история о том, как я прошел путь от веры в универсального агента до создания практичной группы ассистентов, которые не заменяют, а реально ускоряют работу.

Магия единорога: почему я поверил, что LLM сгенерит workflow целиком

Моя гипотеза была простой и красивой. n8n workflow — это, по сути, JSON. А современные Large Language Models (LLM) — это генераторы текста. JSON — это текст. Значит, можно описать задачу текстом и получить готовый, работающий workflow. Казалось бы, идеальное совпадение!

Моя первая реализация была наивной и прямой: чат-виджет в Chrome-расширении, который по промпту пользователя обращался к OpenAI API и возвращал готовый JSON для импорта. «Сделай мне воркфлоу для опроса новых участников в Telegram-канале». Идея классная. Реальность — удручающая.

JSON, который возвращала модель, был, мягко говоря, никудышным. Ноды располагались в случайном порядке, связи между ними зачастую отсутствовали, конфигурация полей была либо пустой, либо совершенно случайной. LLM прекрасно справлялась с тем, чтобы сделать похоже на n8n workflow, но не более того.

Я решил, что дело в «глупости» модели. Я экспериментировал с промптами: «Ты — эксперт по n8n, твоя задача — создавать валидные workflow...». Не помогало. Тогда я пошел дальше и с помощью Flowise (отличный open-source фреймворк для визуального построения агентов на LangChain) создал мультиагентную систему.

• Агент-архитектор должен был строить план workflow.

• Агент-разработчик — генерировать JSON для каждой ноды.

• Агент-ревьюер — проверять валидность. И тд.

Звучало круто. На практике цепочка ошибок только множилась. Каждый агент вносил свой вклад в хаос. Итог был тем же — битый, неработающий JSON. Стало ясно, что проблема не в «глупости» модели, а в фундаментальной сложности задачи. Построение логичного и валидного workflow — это не просто генерация текста, это сложный инженерный акт, требующий точного планирования и понимания бизнес-потребности.

В поисках Грааля: MCP и RAG

Я не сдавался. Следующей надеждой стал Model Context Protocol (MCP). Если просто, MCP — это способ дать LLM доступ к инструментам и актуальным данным, которые ей необходимы. Вместо того чтобы надеяться на её смутные «воспоминания» из обучающей выборки.

Я нашел проект n8n-mcp. Это был прорыв в мышлении! Теперь мой агент мог:

• Получать актуальные схемы всех доступных нод (их поля, типы данных).

• Валидировать сгенерированный workflow на лету.

• Даже сразу его деплоить на сервер для теста.

  

Результат? Агент стал «умнее», дольше думал, осмысленно вызывал нужные методы MCP-сервера. Качество выросло... но недостаточно. Воркфлоу перестали быть совершенно случайными, но по-прежнему часто были битыми. Самое главное — они были нелогичными. Логику, которую я делал в интерфейсе n8n за два перетаскивания стрелочки, агент мог описывать пятью сложными нодами. Он не понимал контекста и простоты.

Параллельно я пошел по пути RAG (Retrieval-Augmented Generation). Я нашел в интернете базу готовых воркфлоу, векторизовал её и добавил в систему поиск. Идея была в том, чтобы LLM искала похожие working examples и брала их за основу.

Это сработало, но было паллиативом. RAG давал доступ лишь к ограниченному набору шаблонов. Для типовых задач — ок, но как только требовалась какая-то кастомная логика, гибкости не хватало. Это был костыль, а не решение.

Ключевой инсайт: Проблема оказалась фундаментальной. LLM плохо справляется с задачами, требующими точного, детерминированного планирования и валидации сложных структур. Она статистически генерирует «похожее на правду», но для production-среды этой точности катастрофически не хватает.

Смена парадигмы: от агента к специализированным ассистентам

Я сел и составил таблицу. Не «как ИИ должен строить воркфлоу», а «на что я сам трачу время при его создании?».

1. Подбор нод

Боль: Построение плана worfklow, поиск нужных нод

Решение: Юзер пишет «парсю письма» (или более сложное), агент ищет и предлагает Email Trigger -> Function. Остается вставить и соединить.

2. Настройка: AI-конфигуратор вместо ручного ввода полей

Боль: Нашел нужную ноду, открыл её — а там 20+ полей для конфигурации. Какой API-ключ куда вставить? Какой формат тела запроса? Приходится лезть в документацию, копировать, вставлять, ошибаться.

Решение: В интерфейс каждой ноды добавилось поле «AI Assistant». Вместо ручного копания, я просто пишу на человеческом языке, что хочу сделать: «Возьми тему письма из входящего сообщения и сохрани её в Google Sheets в колонку «Subject»».

3. Работа с API: Генератор HTTP вместо ручного составления запросов

Боль: Настройка HTTP-нод — это постоянная трата времени. Нужно вручную составлять headers, body, прописывать методы. Постоянно копируешь примеры из curl из документации API.

Решение: Это оказалось самым элегантным решением. У n8n уже есть встроенная функция импорта из cURL. А cURL — это текст. Значит, его может сгенерировать LLM.

Я просто пишу в поле: «Сделай POST запрос на https://api.example.com/v1/users с Bearer-авторизацией (токен 123) и телом {"name": "John", "active": true}».

Агент мгновенно выдает валидную curl-команду, а встроенный импортер n8n одним кликом превращает её в полностью настроенную HTTP-ноду.

4 Код: Генератор JavaScript и JSON прямо в редакторе

Боль: Необходимость писать кастомный код в Function Node или сложные JSON-объекты в полях. Мелочь, а тормозит весь процесс.

Решение: В код-редакторах n8n (JavaScript, JSON) появилась волшебная кнопка Generate Code. Пишу задачу: «Отфильтруй массив items, оставь только объекты, где price больше 100, и отсортируй их по дате», нажимаю на неё.

Получаю готовый, работающий код. Не нужно лезть в ChatGPT, потом все копировать обратно. Это ускоряет работу.

5. Дебаггинг: AI Fixer вместо расшифровки иероглифов ошибок

Боль: Запустил воркфлоу — упал с ошибкой «Cannot read properties of undefined». Сидишь, как шаман, пытаясь понять в чем причина.

Решение: Теперь рядом с сообщением об ошибке есть кнопка «AI Fixer». При нажатии агент получает описание ошибки и JSON всего воркфлоу.

Через секунду он выдает объяснение ошибки и конкретное предложение по фиксу: «В ноде «Set: Contact Data» отсутствует поле firstName во входящих данных. Добавьте проверку на его наличие или используйте {{ $json.data?.firstName }}».

6. Данные: Эмулятор триггеров для реалистичного тестирования

Боль: Чтобы протестировать воркфлоу, запускаемый вебхуком (например, из Telegram), нужно каждый раз генерировать реальные данные — отправлять сообщение в чат, звонить боту. Это медленно и неудобно.

Решение: В нодах-триггерах Webhook появилась кнопка «Сгенерировать тестовые данные». Пишу запрос: «Сгенерируй входящее голосовое сообщения в Telegram».

Агент создает реалистичный JSON, полностью имитирующий payload от Telegram. Можно тестировать логику воркфлоу мгновенно, без реальных действий.

7. Документация: Авто-стикеры для командной работы

Боль: Сделал сложный воркфлоу. Через месяц вернулся к нему — и ничего не понял. Или того хуже — его должен понять коллега.

Решение: Одна кнопка — «Добавить описания». Агент анализирует воркфлоу и автоматически расставляет стикеры с пояснениями нодам: «Эта функция извлекает email из сырых данных и валидирует его» + делает стикер с описанием всего workflow.

Воркфлоу сразу становится самодокументируемым и понятным для всей команды.

Суть подхода: Я разбил одну сложную для ИИ задачу («создать целый воркфлоу») на десяток простых и понятных подзадач («найди ноду», «настрой поле», «сгенерируй запрос», «исправь ошибку»). На этих задачах ИИ показывает near-perfect результат, потому что контекст ограничен и понятен.

Я реализовал этот подход в своем Chrome-расширении AgentCraft.

Выводы

1. ИИ (пока) — не волшебная палочка. Он не заменит инженера, который продумывает логику процесса. Гонка за созданием «агента», который полностью автономен, часто приводит к разочарованию.

2. Будущее — за гибридным подходом. Самый эффективный путь — симбиоз человека и ИИ. Человек — архитектор, который ставит задачи, принимает решения и соединяет блоки. ИИ — супер-ассистент, который мгновенно готовит эти блоки, настраивает инструменты и чинит поломки.

3. Дробите задачи. Не спрашивайте у ИИ «сделай всё», просите его «сделай эту конкретную, понятную часть». Результат будет в разы лучше.

Я потратил немало времени, чтобы прийти к простому выводу: не пытайтесь заставить ИИ думать за вас. Доверьте ему свою рутину.

Ссылки:

• AgentCraft Chrome Extension

• Ютуб демо