Esperimenti con N8N: Automazione e AI
Negli ultimi mesi ho approfondito l'uso di N8N, un tool di automazione sempre più diffuso tra gli sviluppatori di Agenti AI.
Negli ultimi mesi ho approfondito l'uso di N8N, un tool di automazione sempre più diffuso tra gli sviluppatori di Agenti AI. La sua forza sta nella possibilità di creare workflow automatizzati connettendo API e servizi esterni, senza la necessità di scrivere codice in modo estensivo. Tuttavia, per sfruttarlo appieno, è utile avere una base di conoscenze su JSON, API REST e manipolazione dati.
Installazione e prime impressioni
Per il mio setup iniziale, ho scelto la versione Self Hosted, installando N8N all'interno di un container Dockerutilizzando Docker-compose, il metodo ufficiale consigliato dagli sviluppatori. Questo mi ha dato il pieno controllo dell'ambiente e una maggiore flessibilità rispetto alla versione cloud.
Una delle possibilità future che sto valutando è l'installazione su una macchina cloud, così da poter accedere all'ambiente anche quando il mio PC è spento. Questo renderebbe le automazioni sempre attive e disponibili ovunque, un aspetto essenziale per workflow critici e processi ripetuti.
L'interfaccia di N8N è intuitiva, strutturata con un sistema a blocchi visivi, simile a quello di Zapier, ma con maggiore personalizzazione e controllo. Sebbene venga promosso come un tool No-Code, per sfruttarlo al massimo è utile saper gestire dati strutturati e API.
Funzionamento e potenzialità dell’AI
Uno degli aspetti più interessanti di N8N è la possibilità di integrarlo con modelli di Intelligenza Artificiale. Ho testato diverse combinazioni, tra cui l’uso delle API di OpenAI e l’esecuzione di un modello AI locale con Ollama. Questo apre scenari molto interessanti, permettendo di creare automazioni intelligenti che possono generare contenuti, analizzare dati e prendere decisioni sulla base di input in tempo reale.
Un’altra caratteristica fondamentale è la possibilità di installare blocchi personalizzati, che ampliano le funzionalità del tool. Ad esempio, ho provato a integrare un blocco Markdown scaricato da npm, utile per generare automaticamente documenti ben formattati.
Il mio esperimento con un Agente AI
Per mettere alla prova le capacità di N8N, ho sviluppato un Agente di test basato su due workflow principali:
Tool per LLM: effettua ricerche su Google e YouTube per individuare i trend migliori su un determinato argomento.
AI Agent: elabora i dati trovati, ottimizzandoli in base a parametri personalizzati, e genera una pagina Notioncon una sintesi e i link più rilevanti.
L'automazione dell'AI Agent è particolarmente interessante perché può simulare una ricerca attiva di trend su una parola chiave fornita dall'utente. Questo sistema potrebbe essere facilmente adattato a numerosi altri casi d’uso, come la generazione di report automatici, l'analisi di dati aziendali o il monitoraggio di determinate metriche online.
N8N: uno strumento solo personale o anche per la produzione?
Uno degli aspetti su cui sto riflettendo è la scalabilità di N8N. Per ora, lo sto utilizzando per automatizzare flussi di lavoro personali e migliorare la produttività, ma voglio testare la sua capacità di gestire processi più complessi e applicazioni in produzione.
L'uso in ambito professionale potrebbe essere interessante per task come:
Automazione dei processi aziendali, riducendo il lavoro manuale su attività ripetitive.
Integrazione con strumenti di sviluppo, facilitando operazioni DevOps e gestione API.
Monitoraggio e reporting, raccogliendo e organizzando dati in tempo reale.
Prossimi passi
Nei prossimi mesi, continuerò a testare le funzionalità di N8N e a valutare nuove integrazioni con modelli AI avanzati. Inoltre, voglio esplorare come migliorare le performance e la stabilità del tool su ambienti cloud e containerizzati.