Новые возможности AI Agent в n8n: Fallback Model, Model Selector и цепочки агентов

Последнее обновление n8n принесло три важные функции для AI Agent — ноды, которая позволяет интегрировать искусственный интеллект в рабочие процессы. Теперь разработчики и автоматизаторы могут:  

- Настраивать резервную модель (Fallback Model) на случай ошибки основной,  

- Выбирать модель под конкретную задачу (Model Selector),  

- Создавать цепочки из нескольких AI Agent для сложных сценариев.  

‍Рассмотрим каждую из этих функций подробнее.  

1. Fallback Model: резервная модель на случай ошибки  

Проблема:  

Ранее, если основная модель (например, OpenAI GPT-4) выдавала ошибку или была недоступна, весь процесс мог прерваться.  

Решение:  

Теперь в AI Agent можно указать резервную модель (Fallback Model). Если первая модель не справляется, n8n автоматически переключится на запасной вариант (например, Anthropic Claude или локальный Llama 3).  

Пример использования:  

- Основная модель: GPT-4-turbo (быстрая и точная, но дорогая).  

- Fallback Model: Mixtral 8x7B (менее затратная, но чуть медленнее).  

Если GPT-4 по каким-то причинам не ответит, запрос автоматически перейдёт к Mixtral, и рабочий процесс не остановится.  

2. Model Selector: выбор модели под конкретную задачу  

Проблема:  

Разные задачи требуют разных моделей. Например:  

- Для анализа текста лучше подходит GPT-4.  

- Для генерации кода — Claude 3 Opus.  

- Для дешёвых массовых запросов — Mistral 7B.  

Раньше приходилось вручную переключать модели или создавать сложные условия.  

Решение:  

Теперь в AI Agent появился Model Selector — инструмент, позволяющий задавать условия выбора модели.  

Пример использования:  

Если (запрос содержит "код") → использовать Claude 3.  

Иначе если (запрос сложный) → использовать GPT-4.  

Иначе → использовать Mistral.  

Это позволяет оптимизировать затраты и улучшить качество ответов.  

3. Цепочки AI Agent: подключение агентов друг к другу  

Проблема:  

Сложные задачи (например, анализ → доработка → проверка) требовали нескольких отдельных нод, что усложняло workflow.  

Решение:  

Теперь AI Agent можно подключать к другому AI Agent как инструмент. Это позволяет создавать последовательные цепочки обработки.  

Пример использования:  

1. Первый агент (GPT-4) анализирует текст.  

2. Второй агент (Claude 3) проверяет логику.  

3. Третий агент (Llama 3) форматирует ответ.  

Таким образом, можно строить сложные ИИ-пайплайны прямо внутри n8n.  

Вывод: мощный AI Orchestration в n8n  

Эти три нововведения делают AI Agent ещё более гибким инструментом для:  

- Отказоустойчивости (Fallback Model),  

- Оптимизации затрат и качества (Model Selector),  

- Создания сложных ИИ-цепочкек (вложенные агенты).  

‍

С этим обновлением n8n становится мощным инструментом для оркестрации ИИ, позволяя комбинировать разные модели и подходы в одном workflow.