N8N чи Python: Який інструмент обрати для створення AI-агентів?

N8N чи Python: Де будувати ваших AI-агентів, коли майбутнє кличе?

Вітаю, друзі! З вами Ліла Харт, і сьогодні ми розглянемо питання, яке, напевно, непокоїть кожного, хто бодай трохи зацікавився штучним інтелектом. Якби мені платили за відповіді на такі питання, я б, певно, змагалася з Ілоном Маском за його статки. “Ліло, – запитують вони, – чи слід будувати моїх AI-агентів на N8N, чи краще обрати Python? Тобто, чи варто використовувати “безкодові” інструменти, чи варто поринути у світ коду?”.

Це питання, здається, вічне. І це добре! Адже це свідчить про наше прагнення знайти найкращі інструменти для реалізації найсміливіших ідей. Тому сьогодні я постараюся спростити вам цей вибір. Ми з’ясуємо, коли N8N – ваш надійний “безкодовий” помічник, а коли настав час переходити на Python, освоювати нові горизонти програмування та, можливо, навіть навчитися “спілкуватися” з AI-помічниками для написання коду.

Отож, я підготувала оглядову діаграму, яка стане нашим дороговказом. Чесно кажучи, я не думаю, що тут будуть якісь сенсаційні або провокативні тези. Однак, як завжди, життя сповнене нюансами. Тому, будь ласка, якщо ви з чимось не згодні або вважаєте, що я щось упустила, обов’язково пишіть у коментарях! Ми ж тут, щоб вчитися разом, правда?

Перш ніж критикувати або хвалити будь-який з інструментів, хочу чітко зазначити: я поважаю обидва підходи – як створення AI-агентів за допомогою N8N, так і за допомогою Python та інших фреймворків. Немає кращого чи гіршого варіанту. Все залежить від ваших потреб.

До речі, в кінці цього відео запропоную ще одну ідею для роздумів. Можливо, нам не доведеться обирати щось одне. Але про це – згодом. А зараз давайте розберемося з моєю загальною рекомендацією, а потім перейдемо до деталей плюсів та мінусів, щоб ви могли самостійно вирішити, як це стосується вашого проєкту.

Коли N8N – ваш найкращий друг?

Моя загальна рекомендація така: використовуйте N8N для створення AI-агентів, коли вам потрібні інтеграції з багатьма сервісами, створення внутрішніх інструментів для команди, прототипування (proof of concepts), а також для командної роботи, де є різні рівні технічної підготовки.

Чому так? N8N – справжній майстер інтеграцій. Він легко з’єднує вас із сотнями різних сервісів. Тому, якщо вам потрібно автоматизувати якісь внутрішні процеси для вашої команди – N8N буде чудовим вибором. Також, завдяки швидкості розробки, він ідеально підходить для створення прототипів. А ще, він значно знижує поріг входження порівняно з Python, що робить його доступним для більшої кількості користувачів.

Коли час брати в руки Python?

З іншого боку, якщо ви хочете створити масштабовані продакшн-рішення, або якщо вам потрібен максимальний контроль, швидкість та гнучкість у реалізації саме тих функцій, які ви задумали, – тоді ваш вибір – Python.

Я знаю багатьох розробників, які починають з N8N – адже це простіше. А потім, коли їхні ідеї стають серйознішими, вони переходять на Python, щоб вивести свої проєкти на новий рівень. Я не кажу, що з N8N неможливо досягти великих результатів, але це, так би мовити, загальна тенденція. Особисто я теж досі використовую обидва інструменти. Я починаю з N8N, щоб швидко тестувати ідеї, а потім переходжу на Python, коли мені потрібна справжня масштабованість та гнучкість.

А тепер, коли ми розібралися з загальною картиною, давайте зануримося в деталі – у наші улюблені плюси та мінуси!

N8N: Візуальний дивосвіт для ваших AI-ідей

Почнемо з N8N. Що тут доброго, а що викликає певні питання?

Плюси N8N:

1. Легкий старт і низький поріг входження: Це, мабуть, найбільша перевага N8N. Інтерфейс інтуїтивно зрозумілий. Навчитись працювати з ним – це як вчитися малювати пальцями: спочатку ви просто ставите крапки, але з часом створюєте цілі картини.

2. Візуальний конструктор – справжнє мистецтво: Працюючи з N8N, відчуваєш себе художником на полотні. Це справжнє задоволення – з’єднувати ці “ноди” (блоки функціоналу), бачити, як візуально побудований мій агент, як усі інструменти пов’язані між собою. З кодом такого візуального досвіду, звісно, немає.

   • Цікаво знати: Уявіть, що ви збираєте LEGO. Кожна деталь – це певна функція. Ви їх з’єднуєте, і бачите, як ваша конструкція оживає. N8N – це як величезний набір LEGO для створення AI-агентів.

3. Сотні інтеграцій та тисячі шаблонів: Це просто неймовірно! Потрібно підключити базу даних PostgreSQL, Google Drive чи будь-який інший сервіс? N8N зробить це за вас за лічені хвилини. Вам просто потрібно вибрати потрібну інтеграцію, ввести свої дані, і готово. З кодом таке зробити набагато складніше, адже часто доводиться “винаходити велосипед”.

   • Гумористичне застереження: Пам’ятаю, як колись намагався написати інтеграцію з якоюсь специфічною системою. Приблизно тиждень життя на це пішов! Якби тоді був N8N з готовим блоком – я б заощадив купу нервів і часу.

4. Шаблони для старту: Бібліотека шаблонів N8N – як скарбниця. Що б ви не хотіли створити, швидше за все, ви знайдете там готовий шаблон, який стане чудовою відправною точкою. Це наче мати перевірений рецепт борщу – можна додавати свої інгредієнти, але основа вже готова.

5. Масштабованість (Q-mode): Хоча N8N – це “безкодове” рішення, воно дивовижно масштабується. Особливо завдяки функції Q-mode. Це, звісно, уже більш просунуті речі, але знайте – N8N може витримати навантаження на тисячі користувачів.

6. Відкритий код та можливість самостійного хостингу: Це величезний плюс для тих, хто працює з чутливими даними або просто хоче мати повний контроль над середовищем. Ви можете розгорнути N8N на власних серверах, і ваші AI-агенти працюватимуть повністю локально. Я завжди цінував цю можливість.

Мінуси N8N:

1. Комерційне використання вимагає ліцензії: Попри відкритість коду N8N, комерційне використання ваших воркфлоу вимагає придбання ліцензії. Це не означає, що він платний для внутрішніх проєктів чи прототипів. Просто пам’ятайте про це, якщо плануєте монетизувати свої розробки.

2. Обмеження інтеграцій (Boxed In): Попри велику кількість інтеграцій, завжди знайдеться той самий, унікальний інструмент, якого немає в списку. І тоді вам доведеться створювати інтеграцію самостійно, зазвичай через HTTP-запит. А це ускладнює процес. Чесно кажучи, часто простіше написати код напряму, особливо з сучасними AI-помічниками.

   • Приклад з життя: Якось мені потрібно було відстежувати видалення файлів з Google Drive. N8N дозволяє спостерігати за створенням чи оновленням. Але видалення – ні. Через це мені довелося писати проміжний скрипт, щоб вирішити цю проблему. Це не найкращий сценарій, коли ви обмежені доступними блоками.

3. Неефективність “код-нодів”: Іноді, коли чогось бракує в N8N, ви можете використовувати вбудовані “код-ноди” (JavaScript чи Python). Це чудова функція, яка дозволяє додати кастомний код. Однак, ці ноди не дуже ефективні, а також мають обмеження щодо бібліотек, які можна імпортувати з міркувань безпеки. Часто виходить, що половина воркфлоу – це вже код, і тоді постає питання: а чому б не написати все одразу на Python?

4. Складність версіонування: Код має чудову систему контролю версій – Git. Кожна зміна зберігається, її легко відстежити, можна повернутися до попередньої версії. З N8N це складніше. Ви можете зберігати JSON-файли воркфлоу у Git, але “diff” (порівняння змін) виглядають не дуже зручно. Важко зрозуміти, що саме змінилося, і відновити попередню версію буває непросто.

5. Проблеми з великими файлами: Це критично для RAG-агентів (Retrieval-Augmented Generation). N8N може “задихнутися” навіть з невеликими PDF-файлами (20 МБ), навіть якщо на вашій машині достатньо пам’яті. Це пов’язано з буферизацією. У Python ж ви можете легко працювати з файлами обсягом десятки та сотні гігабайт, якщо, звісно, у вас достатньо ресурсів.

Python: Свобода, контроль і безмежні можливості

Тепер перейдемо до Python, тобто до світу коду.

Мінуси Python:

1. Вищий поріг входження: Це очевидно. Навіть з AI-помічниками, як я часто показую на своєму каналі, вам все одно потрібно розуміти основи програмування, щоб перевіряти код і коректно його використовувати. Це вимагає більше часу та зусиль для опанування.

2. Вищий ризик помилок безпеки: Простіше кажучи, ви повинні розуміти, що робите. N8N багато чого робить за вас – керує обліковими даними, спрощує інтеграції. З кодом ви самі відповідальні за безпеку.

3. Необхідність створення інтеграцій з нуля: Хоча існує величезна кількість готових бібліотек, часто вам доведеться створювати інтеграції самостійно. Це той самий “винайдений велосипед”, про який я вже згадувала.

4. Складність візуалізації: Це, мабудь, найбільший мінус Python порівняно з N8N. Хоча існують інструменти, як Langraph Studio для візуалізації мульти-агентних робочих процесів, або Langfuse для відстеження виконання, це все одно не той самий “канвас”, який ви отримуєте з N8N.

Плюси Python:

1. Повний контроль і гнучкість: Ось де починається справжня магія! В Python немає обмежень, які ви зустрічаєте в “безкодових” інструментах. Ви можете реалізувати буквально будь-яку ідею.

2. Паралельне виконання: В N8N, навіть якщо ви намагаєтесь запускати завдання паралельно, насправді вони виконуються послідовно. В Python ви можете запускати багато процесів одночасно. Це значно прискорює роботу.

   • Приклад з мого досвіду: Я створив дослідницького агента, який паралельно запускає кілька інших агентів для аналізу конкурентів, SEO, маркетингу тощо. Це просто неможливо зробити в N8N, але в Python – це реальність.

3. Токен-стрімінг (Token Streaming): Ви, напевно, бачили це у ChatGPT – текст з’являється по буквах. Це покращує взаємодію з користувачем. В Python це реалізувати значно простіше, ніж у N8N.

4. Доступ до найсучасніших AI-інструментів та бібліотек: Графіті для знань, LangChain для RAG – усі ці потужні інструменти легко інтегруються з Python. З N8N теж можна їх інтегрувати, але це складніше.

5. AI-помічники для написання коду: Сучасні AI-помічники, такі як Claude Code, роблять написання коду неймовірно швидким. Те, що раніше займало години, тепер можна зробити за лічені хвилини. По суті, перевага N8N у швидкості розробки стає менш очевидною.

6. Масштабованість та відсутність ліцензійних обмежень: Python – це класика для масштабованих рішень. До того ж, ви не обмежені в ліцензіях, якщо використовуєте відповідні інструменти.

7. Контроль версій (Git): Як я вже згадувала, Git – це стандарт індустрії. Він робить управління кодом, відстеження змін і співпрацю в команді набагато простішими.

Гібридний всесвіт: Коли не треба обирати

Гаразд, ми розглянули плюси та мінуси обох підходів. Але знаєте, що найцікавіше? Вам не обов’язково обирати щось одне!

Ви можете використати гібридний підхід. Наприклад, N8N може бути чудовим для оркестрації, керування вхідними запитами та інтеграцій з іншими сервісами. А для інтенсивних обчислень, таких як обробка великих файлів для RAG або складний аналіз даних, ви можете передати завдання зовнішнім Python-мікросервісам.

Більше того, ви можете розгорнути обидва інструменти разом на одному сервері. Таким чином, ви зможете використовувати сильні сторони кожного з них.

Висновок: Ваш шлях до AI-успіху

Отже, як вам вирішити?

• Починайте з N8N, якщо ви:

  • Хочете швидко запустити прототип.
  • Потребуєте багато інтеграцій з різними сервісами.
  • Працюєте в команді з різним рівнем технічних знань.
  • Створюєте внутрішні інструменти для автоматизації.

• Переходьте на Python, якщо ви:

  • Будуєте масштабований продакшн-продукт.
  • Потребуєте повного контролю над процесами.
  • Працюєте з великими файлами чи складними обчисленнями.
  • Хочете використовувати останні AI-бібліотеки та фреймворки.

Пам’ятайте, що вибір залежить від вашого конкретного випадку. Не бійтеся експериментувати!

Що далі?

Найголовніше – почати діяти! Якщо ви відчуваєте, що вам потрібно більше знань про N8N, я маю для вас відео про створення RAG-агентів з N8N. А якщо ви готові зануритись у світ Python та AI-агентів, то мій курс “AI Agent Mastery” – це те, що вам потрібно.

Підсумовуючи все вище сказане: майбутнє AI-агентів – це не вибір між “без коду” та “з кодом”. Це про те, як ефективно використовувати доступні інструменти. N8N та Python – це потужні союзники у вашій подорожі у світ штучного інтелекту.

Дайте знати у коментарях, який підхід здається вам найпривабливішим, чи, можливо, ви вже використовуєте гібридний? Буду рада почути ваші думки!

Якщо вам сподобалось це відео, не забудьте поставити лайк і підписатися на канал, щоб не пропустити майбутні дослідження світу AI. До наступних зустрічей!