KI-Funktionen — Ausblick

AI Agent, LangChain und Tools in n8n — was möglich ist und wo du ansetzt.

Warum KI in Workflows?

Klassische Automation: wenn A, dann B. KI ergänzt unscharfe Schritte:

• Text klassifizieren
• Zusammenfassen
• Struktur aus Freitext extrahieren
• Tool-Calls orchestrieren (Agent)

Bausteine in n8n

Je nach Version findest du unter anderem:

• AI / LangChain Nodes — Models, Chains, Memory
• AI Agent — Modell + Tools (HTTP, andere Workflows)
• Information Extractor / Sentiment — Spezialfälle

Sinnvolles erstes Projekt

1. Webhook mit Freitext (Support-Mail)
2. Modell extrahiert { intent, priority, email }
3. IF nach Intent
4. Slack + CRM

Halte das Schema eng — freie Chatbots sind schwerer zu betreiben.

Kosten und Kontrolle

• Token-Kosten monitoren
• Timeouts und Max-Tokens setzen
• PII nicht unnötig an externe Models senden
• Outputs validieren (JSON Schema / Set)

Was heute nicht Ziel ist

Ein vollständiger Agent-Kurs. Ziel: du weißt, wo KI in n8n andockt und wie du morgen ein kleines Extraktions-Pattern baust.

Als Nächstes: Ressourcen und Community.