Esto es muy mucho una vista previa pre-lanzamiento y un trabajo en progreso. Lo hemos estado ejecutando internamente y funciona, pero la configuración es manual y tiene bastantes componentes móviles. Estamos trabajando activamente para hacerlo mucho más simple. Sabemos que muchos de ustedes quieren poner las manos en esto lo antes posible, así que en lugar de hacerlos esperar, aquí hay cómo configurarlo hoy.
Lo que necesitarás
n8n versión 2.29.7 o posterior
Una clave de API de un proveedor de LLM (Anthropic, OpenAI u OpenRouter).
Traes tu propia clave, por lo que el uso de LLM se te factura por tu proveedor.
Un proveedor de búsqueda (Brave Search o SearXNG) si deseas que el asistente pueda buscar en la web. Opcional, pero altamente recomendado.
Un proveedor de sandbox.
El Asistente de IA ejecuta su trabajo en un sandbox aislado, por lo que es obligatorio. Recomendamos Daytona ya que es lo que usamos en n8n cloud, solo necesitas una cuenta y una clave de API. Si prefieres mantener todo en tu propia infraestructura, también hay una opción para auto-alojar el servicio de sandbox de n8n, pero esa configuración es más complicada.
Si “sandbox” es un concepto nuevo para ti: es un entorno aislado y desechable (esencialmente un contenedor bloqueado) donde el Asistente de IA ejecuta código y construye flujos de trabajo, manteniéndose completamente separado de tu instancia de n8n y tus datos. Esto protege tu instancia de cualquier cosa que el código generado por IA pueda hacer, por lo que el Asistente de IA no puede ejecutarse sin uno.
La configuración se realiza a través de variables de entorno en tu instancia de n8n. Las instrucciones completas paso a paso, incluido un ejemplo de Docker Compose, están en la documentación:
Preguntas o comentarios sobre la configuración auto-alojada: publícalas en este hilo.
Lo estamos monitoreando y moldeará directamente cómo simplificamos la configuración.
Preguntas sobre el Asistente de IA en sí (qué puede hacer, cómo construye flujos de trabajo, comentarios sobre resultados): dirígete al hilo de anuncio principal para que todo se mantenga en un solo lugar.
Hola, sé que solo han pasado 12 horas desde este anuncio, pero parece haber más proveedores compatibles que solo los 3 mencionados en la documentación. (Estoy usando Nvidia NIM). Tuve que escarbar en errores y registros para descubrirlo. Sería genial si simplemente habilitáramos el Asistente de IA en docker compose, pero todo lo demás (proveedor de sandbox, proveedor de LLM, proveedor de búsqueda) sería configurable a través de la UI. Esto negaría la necesidad de actualizar constantemente la documentación o informar a los usuarios pronto.
Aún estoy probando el Asistente de IA, me ha estado dando muchos errores, logré crear un flujo de trabajo aunque sea. No estoy seguro si los errores se deben al proveedor de LLM utilizado o a n8n en sí. Reportaré más información después.
Creo que puede que haya encontrado un problema con los endpoints compatibles con OpenAI personalizados, a menos que me esté faltando un paso de configuración.
Cuando el Asistente de IA realiza una solicitud, parece que no usa N8N_INSTANCE_AI_MODEL_URL. En su lugar, envía la solicitud a openai, los registros muestran:
Según la documentación, esperaba que N8N_INSTANCE_AI_MODEL_URL anulara el endpoint para una API compatible con OpenAI, pero parece que la solicitud sigue siendo enviada al endpoint de OpenAI predeterminado.
¿Es esta una limitación/error conocido en la vista previa actual, o hay otro paso de configuración necesario para que los endpoints personalizados compatibles con OpenAI funcionen?
¿Se admite AWS Bedrock como proveedor de LLM para el Asistente de IA? Si es así, ¿qué variables de entorno se necesitan? ¿Podrías compartirlas? No pude encontrarlas en la documentación.
Buenas, estoy aprendiendo sobre n8n y me encontré con algo que quizás sea un bug, o quizás yo estoy haciendo algo mal. Quería compartirlo por si sirve.
Lo que noté: cuando configuro un modelo con prefijo openai/ para usar mi propia API (ej: DeepSeek), el AI Assistant deja de responder. Hurgando un poco,
vi que n8n manda reasoningEffort: ‘high’ en las requests. Probé con curl directo a DeepSeek y Mistral: sin ese parámetro, responden perfecto. Con ese parámetro, fallan.
Entiendo que esto pasa porque el código detecta el prefijo openai/ y automáticamente aplica el reasoning, sin distinguir si estoy apuntando a OpenAI o a otro proveedor vía endpoint custom.
Mi duda: ¿hay alguna forma de desactivar ese comportamiento que yo no esté viendo? Si no existe, ¿tendría sentido exponer una variable como N8N_INSTANCE_AI_THINKING_ENABLED para que uno pueda elegir?
Por ahora lo resolví usando OpenRouter, que funciona de diez. Pero me gustaría poder usar mis propias API keys directo.
Lo que si me llama la atención también, es el consumo de tokens, puede que por esta configuración de thinking?
Si “sandbox” es un concepto nuevo para ti: es un entorno aislado y desechable (esencialmente un contenedor bloqueado) donde el Asistente de IA ejecuta código y construye flujos de trabajo, manteniéndose completamente separado de tu instancia de n8n y tus datos. Esto protege tu instancia de cualquier cosa que el código generado por IA pueda hacer, por lo que el Asistente de IA no puede ejecutarse sin uno.
Configurar el Asistente de IA (Vista previa) en n8n auto-alojado
