Platforma pro automatizaci workflow n8n představila v říjnu 2025 beta verzi AI Workflow Builder, nástroje pro generování automatizačních postupů pomocí textových promptů. Funkce je dostupná ve verzi 1.116.0 a postupně se zavádí během října 2025 pro uživatele cloudové verze n8n.
n8n je platforma pro automatizaci workflow s otevřeným zdrojovým kódem, která kombinuje vizuální editaci s možností psaní vlastního kódu. Platforma podporuje přes 400 integrací a zaměřuje se na propojení AI funkcí s podnikovou automatizací. Mezi uživatele patří technické týmy, které potřebují flexibilitu kódu při rychlosti no-code přístupu.
Jak AI Workflow Builder funguje
AI Workflow Builder umožňuje uživatelům popsat požadovaný automatizační proces v přirozeném jazyce. Systém následně vygeneruje kompletní workflow včetně jednotlivých uzlů, logických spojení a struktury. Výsledné workflow lze okamžitě upravovat a nasazovat do produkce.
Funkce se aktivuje v editoru n8n a pracuje přímo v prostředí platformy. Uživatel zadá textový popis požadovaného workflow a AI Workflow Builder vytvoří návrh s konkrétními uzly pro jednotlivé operace. Mezi tyto uzly patří spouštěče událostí, zpracování dat, API volání, podmíněné větvení nebo integrace s externími službami.
Komunita uživatelů přirovnává nástroj k aplikaci Cursor, která přináší podobnou funkcionalitu do oblasti programování. První reakce na fóru n8n popisují zážitek jako “Cursor pro n8n”, což naznačuje podobnou úroveň asistence při tvorbě.
Dostupnost a technické parametry
Beta verze AI Workflow Builder je k dispozici ve verzi n8n 1.116.0. Funkce se postupně zavádí během října 2025 pro uživatele n8n Cloud na plánech Trial, Starter a Pro.
Pro cloudové uživatele je aktivace automatická po aktualizaci na verzi 1.116.0. Uživatelé vlastních instalací (self-hosted) budou muset počkat na další oznámení, protože příprava pro tuto variantu stále probíhá. Jan Oberhauser, zakladatel a CEO n8n, v předchozím oznámení uvedl, že cílem není funkci omezit pouze na cloud, ale zpřístupnit ji co nejširšímu okruhu uživatelů.
Technicky AI Workflow Builder využívá velké jazykové modely pro interpretaci textových požadavků a jejich převod do struktury workflow. Nástroj dokáže identifikovat potřebné uzly z knihovny n8n, propojit je logicky a nastavit základní parametry podle kontextu požadavku.
Cenový model a náklady
n8n plánuje funkci zpoplatnit, aby pokrylo náklady na provoz AI modelů. CEO Jan Oberhauser v září 2025 zmínil, že náklady na tuto funkcionalitu se pohybují v řádech milionů, což vyžaduje určitou formu monetizace.
Model zpoplatnění má být nastaven tak, aby pokryl skutečné náklady bez vysokých marží. Každý cloudový plán bude obsahovat určitý počet interakcí s AI Workflow Builder v rámci základní ceny. Cílem není omezovat dostupnost, ale zajistit udržitelnost služby.
n8n zároveň zvažuje možnost, aby si uživatelé mohli připojit vlastní API klíče k LLM poskytovatelům podle výběru. Tato varianta by umožnila uživatelům kontrolovat náklady přímo a vyhnout se omezením stanoveným platformou. Možnost připojení vlastních modelů však nebyla součástí beta verze.
Kontext AI asistence v n8n
AI Workflow Builder se přidává k existujícím AI funkcím v n8n. Platforma již nabízí AI Agent node pro budování autonomních workflow, podporu pro různé velké jazykové modely včetně OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini nebo DeepSeek, a integraci s vektorovými databázemi pro práci s kontextem.
V červenci 2025 n8n představilo funkci Evaluations, která umožňuje testování a porovnávání výkonnosti AI workflow na základě metrik. V srpnu přibyla podpora pro Model Context Protocol (MCP), která zpřístupňuje n8n workflow externím AI systémům.
AI Workflow Builder tedy rozšiřuje schopnosti platformy směrem k samotné tvorbě automatizací, zatímco předchozí funkce se zaměřovaly na provoz AI v rámci workflow. Kombinace obou přístupů má potenciál urychlit celý cyklus od návrhu po nasazení automatizace.
Reakce komunity
Oznámení na oficiálním fóru n8n vyvolalo rychlou odezvu. Uživatelé oceňují zejména intuitivní přístup k tvorbě workflow a možnost rychlého prototypování nápadů bez nutnosti podrobné znalosti všech uzlů platformy.
První uživatelé beta verze popisují zkušenost jako transformační pro onboarding nových členů týmu. Produktoví manažeři bez technického zázemí mohou vytvořit funkční návrh workflow, který vývojáři dále vyladí. To odpovídá filozofii n8n kombinovat flexibilitu kódu s přístupností vizuálních nástrojů.
Některé hlasy v komunitě vyjadřují obavy z reliability automaticky generovaného kódu v produkčních prostředích. Tito uživatelé očekávají, že AI Workflow Builder bude užitečný především pro rychlé experimenty a prototypování, nikoliv jako náhrada za ruční tvorbu kritických workflow.
Tweet s oznámením na platformě X zaznamenal 70 lajků, 232 sdílení a 1300 uložení do záložek během prvních osmi hodin.
Technické souvislosti
AI Workflow Builder pracuje s komplexní strukturou kontextu pro AI agenty. Podle interní dokumentace n8n existuje šest typů kontextu, které ovlivňují kvalitu výstupu:
Instrukce definují roli agenta, jeho cíle a požadavky na provedení. Zahrnují kroky uvažování, konvence pro styl výstupu a omezení vyplývající z výkonu nebo regulace.
Příklady demonstrují požadované chování formou pozitivních i negativních ukázek. Negativní příklady pomáhají řešit problémy identifikované při analýze chyb.
Znalosti obsahují externí kontext o doméně, strategii a obchodním modelu společnosti, stejně jako kontext konkrétního úkolu včetně workflow, dokumentace a strukturovaných dat.
Paměť se dělí na krátkodobou (historie konverzace, stav uvažování) existující v rámci session, a dlouhodobou (sémantické fakta, epizodické zkušenosti, procedurální instrukce) uloženou v databázi.
Nástroje jsou k dispozici prostřednictvím speciálního bloku funkcí v kontextu LLM a spotřebovávají vstupní tokeny. Každý nástroj má popis toho, co dělá, jak se používá, jaké má parametry a jakou vrací hodnotu.
Výsledky nástrojů přicházejí zpět do kontextu prostřednictvím zpráv připojených orchestrační vrstvou po vykonání volání funkce.
Tento framework kontextu platí obecně pro AI agenty, nikoliv specificky pro AI Workflow Builder. Nicméně podobné principy pravděpodobně ovlivňují, jak AI Workflow Builder interpretuje textové požadavky a převádí je na workflow.
Srovnání s alternativami
Na trhu existuje několik nástrojů s podobnou funkcionalitou. OpenAI představilo v říjnu 2025 AgentKit, balíček pro tvorbu AI agentů, který pracuje s kognitivní orchestrací namísto procedurální automatizace. AgentKit se zaměřuje na autonomní rozhodování agentů a jejich vzájemnou koordinaci. Rozhodně ale zatím nedosahuje přehlednosti N8N.
Rozdíl mezi n8n a AgentKit je v přístupu k automatizaci. n8n pracuje s deterministickými řetězci uzlů, kde každý uzel představuje konkrétní akci. AgentKit místo toho nabízí uzly, které jsou autonomními agenty schopnými rozhodovat o dalším postupu.
Komunity kolem Chrome rozšíření vytvořily několik neoficiálních nástrojů pro generování n8n workflow pomocí AI. Mezi nimi je n8n Workflow Builder AI rozšíření, které využívá OpenAI, Gemini nebo Claude API klíče uživatele pro generování JSON reprezentace workflow. Tato rozšíření však pracují mimo platformu n8n a generují pouze kód, který uživatel musí ručně importovat.
Oficiální AI Workflow Builder od n8n představuje nativní integraci přímo do editoru platformy s okamžitým náhledem a možností úprav. To eliminuje kroky spojené s exportem a importem kódu a zjednodušuje iterativní vývoj workflow.
Další vývoj
n8n plánuje rozšířit AI Workflow Builder o další funkce. Mezi zvažované možnosti patří editace existujících workflow pomocí textových instrukcí, debugování selhání workflow s pomocí AI nebo optimalizace workflow pro lepší výkon.
Pro uživatele vlastních instalací n8n pracuje na přizpůsobení architektury tak, aby AI Workflow Builder mohl fungovat i v prostředích bez přímého připojení ke cloudovým službám. Časový plán pro toto rozšíření zatím nebyl zveřejněn.
Platforma současně pokračuje v práci na dalších AI funkcích včetně vylepšení nástrojů pro evaluaci výkonnosti agentů, rozšíření podpory pro multimodální vstupy a zjednodušení práce s vektorovými databázemi pro retrieval-augmented generation (RAG).
Odkazy:
| 