n8n und KI: Agenten, Ketten und eine Vorlage mit Werkzeugen
n8n ist längst mehr als ein Datenschieber. Mit den KI-Knoten baust du Abläufe, die Texte verstehen, Daten aus Mails ziehen oder als Agent selbst entscheiden, welches Werkzeug sie brauchen. Hier steht, was davon wann sinnvoll ist, und eine Agent-Vorlage, die wirklich importiert.
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Was ist n8n, und was kann es mit KI?
n8n ist eine Plattform für Workflow-Automatisierung: Ein Auslöser startet einen Ablauf, Knoten erledigen die Schritte, und dazwischen fließen Daten. Die KI-Knoten erweitern das um Schritte, die Sprache verstehen. n8n nennt den Bereich „Advanced AI“ und baut ihn auf dem Open-Source-Baukasten LangChain auf.
Praktisch heißt das: Du kannst in einen ganz normalen Workflow einen Knoten setzen, der eine Mail liest und entscheidet, ob sie ins Angebot oder in den Support gehört. Oder du baust einen Agenten, der im Chat Fragen beantwortet und dafür selbst Daten abruft. Beides läuft auf derselben Arbeitsfläche, mit denselben Zugängen und Protokollen wie der Rest deiner Automatisierung.
Was ein KI-Agent grundsätzlich ist und wann er sich lohnt, klärt unser Ratgeber KI-Agenten mit Entscheidungs-Check. Diese Seite ist die n8n-Praxis dazu.
Die KI-Bausteine in n8n
Fünf Familien. Wer sie auseinanderhalten kann, baut schneller und zahlt weniger für Sprachmodelle.
| Familie | Beispiele | Wofür |
|---|---|---|
| Ketten | Basic LLM Chain, Summarization Chain | eine Aufgabe, ein Prompt, ein Ergebnis: zusammenfassen, umformulieren, Antwort entwerfen |
| Verstehen und sortieren | Text Classifier, Information Extractor, Sentiment Analysis | Mails in Kategorien sortieren, Felder aus Rechnungen ziehen, Stimmung erkennen |
| Agent | AI Agent | Modell entscheidet selbst, welche Werkzeuge es in welcher Reihenfolge nutzt |
| Unterknoten | Chat-Modelle, Gedächtnis, Werkzeuge, Ausgabe-Parser | hängen am Agenten oder an der Kette: welches Modell, wie viel Verlauf, welche Fähigkeiten, welches Format |
| Wissen und Protokolle | Vector Store, Embeddings, MCP Client Tool, MCP Server Trigger | eigene Dokumente durchsuchbar machen, Werkzeuge anderer Systeme anbinden oder n8n-Abläufe als Werkzeug anbieten |
Über das Model Context Protocol kann n8n Werkzeuge anderer Systeme nutzen und eigene Abläufe für KI-Assistenten bereitstellen. Wie Websites das im Browser machen, erklärt unser Ratgeber WebMCP.
Kette oder Agent?
Die teuerste Fehlentscheidung bei KI in n8n: einen Agenten bauen, wo eine Kette gereicht hätte.
| Frage | Kette (z. B. Basic LLM Chain) | Agent (AI Agent) |
|---|---|---|
| Wer bestimmt die Schritte? | du, im Workflow | das Modell, zur Laufzeit |
| Modellaufrufe pro Fall | einer | mehrere, je nach Werkzeugnutzung |
| Vorhersagbarkeit | hoch, gleiche Eingabe führt zum gleichen Weg | geringer, der Weg kann sich ändern |
| Fehlersuche | ein Knoten, ein Prompt | Protokoll jedes Denk- und Werkzeugschritts lesen |
| Typischer Fall | Anfrage sortieren, Text zusammenfassen, Daten ziehen | Chat mit Rückfragen, Recherche über mehrere Quellen |
| Unsere Faustregel | immer zuerst | wenn der Weg wirklich offen ist |
Vorlage: Service-Agent mit zwei Werkzeugen
Ein Chat, ein Agent, ein Gedächtnis für die letzten zehn Nachrichten und zwei Werkzeuge: eins ruft Servicedaten aus einer JSON-Datei ab, eins rechnet. Klein genug zum Verstehen, groß genug zum Lernen.
- JSON unten kopieren und in einen leeren n8n-Workflow einfügen.
- Im Knoten „Sprachmodell“ deinen KI-Zugang hinterlegen und ein Modell wählen. Andere Anbieter tauschst du, indem du den Knoten ersetzt.
- Eine kleine JSON-Datei mit Öffnungszeiten und Lieferzeiten auf deiner Website ablegen und ihre Adresse im Werkzeug „Servicedaten“ eintragen.
- Systemanweisung im Knoten „KI-Agent“ anpassen: Firmenname, Ton, was der Agent nicht beantworten darf.
- Über „Open chat“ testen, mit Fragen, die das Werkzeug brauchen, und mit Fragen, die er ablehnen soll.
Die Beschreibung eines Werkzeugs ist wichtiger, als sie aussieht: Das Modell liest sie, um zu entscheiden, wann es das Werkzeug nutzt. „Liefert Öffnungszeiten als JSON, nutze es bei jeder Frage dazu“ funktioniert. „Datenabruf“ nicht.
Bevor so ein Agent an deine Kundschaft geht, fehlen bewusst drei Dinge: ein Hinweis im Chat, dass hier eine KI antwortet, eine Übergabe an Menschen und ein Protokoll, das jemand liest. Mehr Vorlagen ohne Agent findest du unter n8n-Templates.
JSON der Vorlage Service-Agent anzeigen
{
"name": "Service-Agent mit zwei Werkzeugen (Vorlage mediabrandcast)",
"nodes": [
{
"parameters": {
"options": {}
},
"id": "4d7e8f90-1a2b-4c3d-9e8f-7a6b5c4d3e21",
"name": "Chat",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"typeVersion": 1.1,
"position": [
0,
0
],
"webhookId": "7c1d2e3f-4a5b-4c6d-8e7f-9a0b1c2d3e4f"
},
{
"parameters": {
"options": {
"systemMessage": "Du bist der Service-Assistent von [FIRMA]. Antworte freundlich, kurz und auf Deutsch, duze die Kundschaft. Für Öffnungszeiten und Lieferzeiten nutzt du immer das Werkzeug „Servicedaten“, nie dein Vorwissen. Für Preise und Mengen rechnest du mit dem Rechner. Wenn du etwas nicht sicher weißt, sag das und biete einen Rückruf an. Gib keine Rechts-, Steuer- oder Gesundheitsauskünfte."
}
},
"id": "4d7e8f90-1a2b-4c3d-9e8f-7a6b5c4d3e22",
"name": "KI-Agent",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"typeVersion": 1.7,
"position": [
260,
0
]
},
{
"parameters": {
"options": {
"temperature": 0.2
}
},
"id": "4d7e8f90-1a2b-4c3d-9e8f-7a6b5c4d3e23",
"name": "Sprachmodell",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"typeVersion": 1,
"position": [
120,
240
]
},
{
"parameters": {
"contextWindowLength": 10
},
"id": "4d7e8f90-1a2b-4c3d-9e8f-7a6b5c4d3e24",
"name": "Gedächtnis",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"typeVersion": 1.3,
"position": [
280,
240
]
},
{
"parameters": {
"toolDescription": "Liefert die aktuellen Öffnungszeiten, Lieferzeiten und Erreichbarkeit als JSON. Nutze es bei jeder Frage dazu.",
"url": "https://www.example.com/servicedaten.json"
},
"id": "4d7e8f90-1a2b-4c3d-9e8f-7a6b5c4d3e25",
"name": "Servicedaten",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.toolHttpRequest",
"typeVersion": 1.1,
"position": [
440,
240
]
},
{
"parameters": {},
"id": "4d7e8f90-1a2b-4c3d-9e8f-7a6b5c4d3e26",
"name": "Rechner",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.toolCalculator",
"typeVersion": 1,
"position": [
600,
240
]
}
],
"connections": {
"Chat": {
"main": [
[
{
"node": "KI-Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Sprachmodell": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "KI-Agent",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"Gedächtnis": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "KI-Agent",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"Servicedaten": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "KI-Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"Rechner": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "KI-Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
}
},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
}
}Leitplanken für KI-Workflows im Live-Betrieb
Sechs Regeln, die wir bei jedem KI-Ablauf in n8n umsetzen. Sie kosten wenig Zeit und ersparen dir die peinlichen Screenshots.
KI erkennbar machen
Wer per Chat oder Telefon mit einer KI spricht, muss das erkennen können. Das verlangt Art. 50 der KI-Verordnung, anwendbar seit 2.8.2026.
Nur nötige Daten senden
Vor dem Modellaufruf alles entfernen, was das Modell nicht braucht. Personenbezogene Daten nur mit Grundlage und Vertrag mit dem Anbieter.
Werkzeuge eng schneiden
Ein Werkzeug, das nur lesen darf, kann nichts kaputt machen. Schreibende Werkzeuge bekommen eine Freigabe durch einen Menschen.
Antworten prüfen lassen
Wo es um Geld, Verträge oder Recht geht, entwirft die KI und ein Mensch schickt ab.
Fehlerpfad bauen
Modell antwortet nicht oder Unsinn? Dann übernimmt ein fester Ablauf, und jemand bekommt einen Hinweis.
Kosten beobachten
Agenten rufen das Modell mehrmals pro Fall auf. Wochenweise prüfen, wie viele Aufrufe und Tokens tatsächlich anfallen.
Welche Modelle kann n8n nutzen?
Viele. Für Chat-Modelle gibt es in n8n 2.47.5 zwanzig eigene Anbindungen, von den großen Cloud-Anbietern bis zu Modellen, die du lokal auf eigener Hardware betreibst. Dazu kommen Sammeldienste, über die ein Zugang viele Modelle erreicht.
Für den Mittelstand zählt dabei weniger, welches Modell im Vergleichstest vorne liegt, sondern drei nüchterne Fragen: Wo werden die Daten verarbeitet, was kostet ein Fall, und wie gut ist das Modell auf Deutsch in deiner Aufgabe? Wir testen das mit echten, anonymisierten Fällen aus deinem Alltag, bevor wir uns festlegen.
Was wir bauen, und wann du uns nicht brauchst
Wir bauen KI-Abläufe in n8n für den Live-Betrieb: Anfragen sortieren, Dokumente auslesen, Antworten entwerfen, Agenten mit eng geschnittenen Werkzeugen. Mit Fehlerpfad, Protokoll und Anpassungen im Servicevertrag.
Wenn du nur einmal einen Text zusammenfassen willst, brauchst du weder n8n noch uns, sondern ein Chat-Werkzeug. Und wenn dein Team n8n schon sicher beherrscht, reicht oft die Vorlage oben plus eine Stunde Review.
Häufige Fragen zu n8n und KI
Was ist n8n AI?
Mit „n8n AI“ sind die KI-Knoten von n8n gemeint, im Handbuch „Advanced AI“. Dazu gehören Ketten für einzelne Aufgaben, Knoten zum Klassifizieren und Extrahieren, der KI-Agent sowie Unterknoten für Chat-Modelle, Gedächtnis und Werkzeuge. Sie laufen in normalen Workflows neben allen anderen Knoten.
Ist n8n ein KI-Tool?
n8n ist in erster Linie eine Plattform für Workflow-Automatisierung, die Anwendungen und Daten verbindet. Die KI-Knoten machen sie zusätzlich zu einem Baukasten für KI-Abläufe und Agenten. Das Sprachmodell selbst liefert n8n nicht, du verbindest dafür einen Anbieter oder ein lokal betriebenes Modell.
Kann ich mit n8n lokale KI-Modelle nutzen?
Ja. n8n hat Anbindungen für Modelle, die auf eigener Hardware laufen, und lässt sich selbst betreiben. So verlassen Daten dein Netz nicht. Rechne aber mit Hardware- und Betriebskosten und prüfe, ob ein lokales Modell deine Aufgabe auf Deutsch gut genug löst, bevor du dich festlegst.
Brauche ich für einen KI-Agenten in n8n Programmierkenntnisse?
Für die Vorlage auf dieser Seite nicht, sie wird per Einfügen importiert und per Klick konfiguriert. Für den Live-Betrieb brauchst du aber Verständnis für Werkzeuge, Datenflüsse und Fehlerfälle. Wer Kundschaft mit einem Agenten sprechen lässt, sollte jeden Schritt im Protokoll nachvollziehen können.
Was kostet KI in n8n?
n8n berechnet KI-Knoten nicht extra. Kosten entstehen beim Modellanbieter pro verarbeitetem Text oder bei lokalem Betrieb für Hardware. Ketten rufen das Modell einmal pro Fall auf, Agenten oft mehrmals. Deshalb lohnt es, erst mit einer Kette zu starten und den Agenten nur dort einzusetzen, wo der Weg wirklich offen ist.
Quellen
- n8n-Dokumentation: Advanced AI, abgerufen am 14.11.2026.
- n8n-Dokumentation: AI Agent node, abgerufen am 14.11.2026.
- n8n-Dokumentation: HTTP Request Tool, abgerufen am 14.11.2026.
- Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Art. 50, EUR-Lex, abgerufen am 14.11.2026.
- Eigene Auslesung der Knotenliste aus n8n 2.47.5 und Importtest der Vorlage, 14.11.2026.