Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе

Почему корпорации не любят n8n?

n8n — ноукод-инструмент для сборки LLM-агентов и интеграционных сценариев без программирования.

Но с точки зрения корпоративного внедрения у него есть серьёзные ограничения:

— Нет версионирования. В open source-версии нельзя отслеживать изменения и безопасно откатываться к предыдущим версиям.

— Нет поддержки уровня энтерпрайз. Компании хотят сопровождение, но вендоров, которые умеют эксплуатировать n8n, почти нет.

— Вендор-лок.Если он не подойдёт, перенести сценарии на что-то другое не получится, нужно будет переделывать.

— Сложное логирование. Агентная архитектура требует прослеживать шаги выполнения. Из коробки n8n этого не умеет. В коде трейсинг и логирование сделать проще.

— Ограниченные возможности для кастомных сценариев. Разработчику зачастую проще и быстрее реализовать логику на LangChain, чем собирать её в интерфейсе n8n.

Тем не менее, для Agent Platform мы сознательно выбрали n8n как один из «агентских фреймворков».

Несмотря на ограничения, такие инструменты нужны для массового использования в продуктовых командах. Продуктам, аналитикам, маркетологам важен простой способ быстро проверить гипотезу: можно ли переложить текущий процесс на LLM. Если можно — появляется рабочий прототип, с которым уже есть смысл идти к инженерам. Они смогут превратить его в продакшен-решение с метриками.

Пример: генерация рекламных изображений.
LLM умеют генерировать картинки, но дизайнеру важно ещё адаптировать их под разные площадки и бренд-гайдлайны. Вместо долгого цикла с ресерчем и итерациями от разработчиков, он может сам собрать прототип в n8n, потестировать гипотезу — и только потом подключить инженеров. Тогда они уже перенесут это решение в продакшен, готовый к масштабированию.

Наша практика внедрения агентов показывает, что придумывать промты должен product owner. А задача инженера — сделать так, чтобы результат, который получил product owner в режиме прототипа, стал стабильным.

Поэтому мы даем n8n в руки product owner”ов, помогая им разобраться в инструменте, а потом переносим результат прототипа на n8n в промышленное решение руками инженеров, которые доводят качество и воспроизводимость до нужного уровня.

n8n даёт быстрый результат — и этого достаточно, чтобы начать. Это гибкий agile-подход. Он помогает командам запускать инициативы с ИИ быстрее и внедрять LLM в реальную работу.

#александр_опрышко #n8n

👍9🔥5

www.tgoop.com/inside_ai_tech/54

557 viewsAug 12 at 11:16

Почему корпорации не любят n8n?

n8n — ноукод-инструмент для сборки LLM-агентов и интеграционных сценариев без программирования.

Но с точки зрения корпоративного внедрения у него есть серьёзные ограничения:

— Нет версионирования. В open source-версии нельзя отслеживать изменения и безопасно откатываться к предыдущим версиям.

— Нет поддержки уровня энтерпрайз. Компании хотят сопровождение, но вендоров, которые умеют эксплуатировать n8n, почти нет.

— Вендор-лок.Если он не подойдёт, перенести сценарии на что-то другое не получится, нужно будет переделывать.

— Сложное логирование. Агентная архитектура требует прослеживать шаги выполнения. Из коробки n8n этого не умеет. В коде трейсинг и логирование сделать проще.

— Ограниченные возможности для кастомных сценариев. Разработчику зачастую проще и быстрее реализовать логику на LangChain, чем собирать её в интерфейсе n8n.

Тем не менее, для Agent Platform мы сознательно выбрали n8n как один из «агентских фреймворков».

Несмотря на ограничения, такие инструменты нужны для массового использования в продуктовых командах. Продуктам, аналитикам, маркетологам важен простой способ быстро проверить гипотезу: можно ли переложить текущий процесс на LLM. Если можно — появляется рабочий прототип, с которым уже есть смысл идти к инженерам. Они смогут превратить его в продакшен-решение с метриками.

Пример: генерация рекламных изображений.
LLM умеют генерировать картинки, но дизайнеру важно ещё адаптировать их под разные площадки и бренд-гайдлайны. Вместо долгого цикла с ресерчем и итерациями от разработчиков, он может сам собрать прототип в n8n, потестировать гипотезу — и только потом подключить инженеров. Тогда они уже перенесут это решение в продакшен, готовый к масштабированию.

Наша практика внедрения агентов показывает, что придумывать промты должен product owner. А задача инженера — сделать так, чтобы результат, который получил product owner в режиме прототипа, стал стабильным.

Поэтому мы даем n8n в руки product owner”ов, помогая им разобраться в инструменте, а потом переносим результат прототипа на n8n в промышленное решение руками инженеров, которые доводят качество и воспроизводимость до нужного уровня.

n8n даёт быстрый результат — и этого достаточно, чтобы начать. Это гибкий agile-подход. Он помогает командам запускать инициативы с ИИ быстрее и внедрять LLM в реальную работу.

#александр_опрышко #n8n

BY Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе