Esta é uma prévia de pré-lançamento e um trabalho em progresso. Estamos executando internamente e funciona, mas a configuração é manual e tem bastantes componentes. Estamos trabalhando ativamente para tornar isso muito mais simples. Sabemos que muitos de vocês querem colocar as mãos nisso o quanto antes, mas em vez de fazer você esperar, aqui está como configurar hoje.
O que você vai precisar
n8n versão 2.29.7 ou posterior
Uma chave de API de um provedor de LLM (Anthropic, OpenAI ou OpenRouter).
Você traz sua própria chave, então o uso de LLM é cobrado de você pelo seu provedor.
Um provedor de busca (Brave Search ou SearXNG) se você quiser que o assistente possa pesquisar a web. Opcional, mas altamente recomendado.
Um provedor de sandbox.
O Assistente de IA executa seu trabalho em um sandbox isolado, então isso é obrigatório. Recomendamos Daytona pois é o que usamos no n8n cloud, você só precisa de uma conta e chave de API. Se preferir manter tudo em sua própria infraestrutura, também há uma opção para auto-hospedar o serviço de sandbox do n8n, mas essa configuração é mais complexa.
Se “sandbox” é um conceito novo para você: é um ambiente isolado e descartável (essencialmente um contêiner bloqueado) onde o Assistente de IA executa código e constrói fluxos de trabalho, mantido completamente separado de sua instância do n8n e seus dados. Isso protege sua instância de qualquer coisa que o código gerado por IA possa fazer, e é por isso que o Assistente de IA não pode ser executado sem um.
A configuração é feita através de variáveis de ambiente em sua instância do n8n. As instruções completas passo a passo, incluindo um exemplo do Docker Compose, estão na documentação:
Perguntas ou feedback sobre configuração auto-hospedada: poste-as nesta thread.
Estamos acompanhando e isso moldarará diretamente como simplificamos a configuração.
Perguntas sobre o Assistente de IA em si (o que pode fazer, como constrói fluxos de trabalho, feedback sobre resultados): vá para a thread de anúncio principal para que tudo fique em um só lugar.
Oi, sei que faz apenas 12 horas desde este anúncio, mas parece haver mais provedores suportados do que apenas os 3 mencionados na documentação. (Estou usando Nvidia NIM eu mesmo). Tive que investigar erros e logs para descobrir isso. Seria legal se apenas ativássemos o Assistente de IA no docker compose, mas tudo mais (provedor sandbox, provedor llm, provedor de busca) seria configurável através da UI. Isso eliminaria a necessidade de atualizar constantemente a documentação ou informar os usuários em breve.
Ainda estou testando o Assistente de IA, ele tem gerado muitos erros para mim, consegui criar um workflow mesmo assim. Não tenho certeza se os erros são por causa do provedor llm usado ou do próprio n8n. Farei mais relatos em breve.
Acho que posso ter encontrado um problema com endpoints compatíveis com OpenAI personalizados, a menos que eu esteja perdendo uma etapa de configuração.
Quando o Assistente de IA faz uma solicitação, parece que não usa N8N_INSTANCE_AI_MODEL_URL. Em vez disso, envia a solicitação para openai, os logs mostram:
De acordo com a documentação, esperava que N8N_INSTANCE_AI_MODEL_URL substituísse o endpoint para uma API compatível com OpenAI, mas parece que a solicitação ainda está sendo enviada para o endpoint padrão do OpenAI.
Esta é uma limitação/bug conhecida na pré-visualização atual, ou há outra etapa de configuração necessária para fazer endpoints OpenAI-compatíveis personalizados funcionarem?
O AWS Bedrock é suportado como provedor de LLM para o Assistente de IA? Se sim, quais variáveis de ambiente são necessárias? Você poderia compartilhá-las? Não consegui encontrá-las na documentação.
Oi, estou aprendendo sobre n8n e me deparei com algo que talvez seja um bug, ou talvez eu esteja fazendo algo errado. Queria compartilhar caso seja útil.
O que percebi: quando configuro um modelo com prefixo openai/ para usar minha própria API (ex: DeepSeek), o AI Assistant deixa de responder. Investigando um pouco, vi que n8n envia reasoningEffort: ‘high’ nas requisições. Testei com curl direto para DeepSeek e Mistral: sem esse parâmetro, respondem perfeitamente. Com esse parâmetro, falham.
Entendo que isso acontece porque o código detecta o prefixo openai/ e aplica automaticamente o reasoning, sem distinguir se estou apontando para OpenAI ou para outro provedor via endpoint customizado.
Minha dúvida: existe alguma forma de desativar esse comportamento que eu não esteja vendo? Se não existe, faria sentido expor uma variável como N8N_INSTANCE_AI_THINKING_ENABLED para que cada um possa escolher?
Por enquanto resolvi usando OpenRouter, que funciona perfeitamente. Mas gostaria de poder usar minhas próprias chaves de API diretamente.
O que também me chama atenção é o consumo de tokens, pode ser por causa dessa configuração de thinking?
Se “sandbox” é um conceito novo para você: é um ambiente isolado e descartável (essencialmente um contêiner bloqueado) onde o Assistente de IA executa código e constrói fluxos de trabalho, mantido completamente separado de sua instância do n8n e seus dados. Isso protege sua instância de qualquer coisa que o código gerado por IA possa fazer, e é por isso que o Assistente de IA não pode ser executado sem um.
Configure o Assistente de IA (Prévia) no n8n auto-hospedado
