n8n agents в 2.15 — это не “новый node в UI”, а отдельный SDK-пакет @n8n/agents для code-first агентной логики внутри экосистемы n8n.
Что видно по пакету:
- Описание пакета: AI agent SDK for n8n's code-first execution engine
- Версия в релизе 2.15.0: 0.2.0
- Поддерживает провайдеров через AI SDK: Anthropic, OpenAI, Google, xAI
- Имеет интеграцию с MCP: @modelcontextprotocol/sdk
- Имеет память, guardrails, evals, telemetry, workspace/sandbox/filesystem, network, agent-as-tool
Что он умеет по API
- Agent — builder для агента
- Tool — builder для тулов с input/output schema и handler
- Memory — память, включая semantic recall
- Guardrail — guardrails для prompt injection и прочих ограничений
- McpClient — интеграция с MCP серверами
- Network — multi-agent/network orchestration
- Telemetry / LangSmithTelemetry — трассировка
- SqliteMemory / PostgresMemory — хранилища памяти
- Workspace, sandbox, filesystem tools — агенту можно дать рабочее окружение и файловые/процессные инструменты
- evaluate, evals, verify — оценка и проверка поведения агентов
По примеру из репозитория это выглядит так:
- создаешь Tool
- создаешь Agent
- подключаешь memory, guardrails, tools
- можешь сделать одного агента тулом другого через agent.asTool(...)
- можно делать orchestration-агента, который делегирует researcher/writer подагентам
То есть это примерно:
- не просто “LLM node”
- а фреймворк для построения агентных систем поверх n8n runtime
Почему это важно
- Для RAG это интересно из-за Memory().semanticRecall(...)
- Для tool-calling — из-за Tool, McpClient, agent.asTool
- Для production — из-за telemetry, checkpoint/persistence, sqlite/postgres memory
- Для multi-agent — из-за Network и шаблона orchestrator + subagents
Чего я бы пока не переоценивал
- Это выглядит как ранний SDK внутри экосистемы, а не как полностью устоявшийся flagship feature
- Пакет еще молодой: 0.2.0
- В релиз-ноте просто сказано Add @n8n/agents package, то есть это скорее foundation layer, чем уже “готовый массовый UI-feature”
Практически:
- Если ты работаешь только через стандартный UI n8n workflows, это пока не must-have само по себе
- Если тебе интересны code-first агенты, MCP, RAG, subagents, guardrails, memory, observability — это очень интересное добавление в 2.15
Коротко:
- @n8n/agents = новый внутренне-публичный SDK для построения AI agents и multi-agent workflows в code-first стиле
- Это ближе к “LangGraph/agent framework inside n8n ecosystem”, чем к обычному новому node
Если нужно, могу следующим сообщением разложить это совсем прикладно: @n8n/agents vs обычные AI Agent nodes в n8n — что где лучше для RAG-систем.