Я уже примерно год периодически работаю с n8n.

Для меня это всегда был инструмент, в котором можно довольно быстро собрать автоматизацию из кубиков:

• сходить в API • забрать данные • что-то обработать • отправить результат в нужное место • при необходимости докинуть JS / Python

Условно Zapier для технарей.

Не полноценная замена коду, но очень удобный слой для быстрых внутренних тулов, прототипов и автоматизации рутины.

Недавно мне стало интересно, как там у них вообще дела, и я пошёл смотреть свежие версии.

И оказалось, что n8n довольно активно двигается в сторону AI.

Но не просто в формате:

«добавили ноду для ChatGPT»

А скорее в сторону оркестрации агентов, моделей, тулов и workflow.

И это, как по мне, очень логичный вектор.

Потому что раньше автоматизация обычно выглядела так:

«когда произошло событие — выполни заранее описанный набор шагов».

А сейчас появляется другой формат:

«вот задача, вот модель, вот набор инструментов — попробуй сама понять, какие шаги нужно выполнить».

Это уже немного другой уровень абстракции.

Не просто workflow из заранее прописанных действий, а попытка собрать систему, где часть решений принимает агент.

Пока звучит немного хайпово, но на практике в этом есть смысл.

Например, раньше я руками описывал бы:

• куда сходить • какие данные забрать • как их обработать • куда положить результат

А теперь можно представить workflow, где модель сама решает:

• нужна ли ей дополнительная информация • каким инструментом воспользоваться • как собрать финальный ответ • что передать дальше по цепочке

И вот тут n8n начинает выглядеть не просто как low-code тулза, а как удобный слой для оркестрации AI-систем.

Не как магия, которая всё сделает за тебя.

И не как замена нормальной разработке.

А как место, где можно быстро собрать прототип, подключить модель, дать ей инструменты и посмотреть, есть ли в этом вообще практический смысл.

После этого мне стало интересно собрать небольшой AI-workflow у себя локально.

Но почти сразу я упёрся в вопрос:

какую модель туда подключать?

ChatGPT через API — очевидный вариант.

Но для домашних экспериментов платить за токены мне, если честно, не очень хотелось.

И тут я вспомнил про LM Studio, которая у меня уже примерно год пылилась на ноуте.

Но про это уже в следующем посте.