LiveInternet

Чему научитесь - Использовать платформу n8n 2.0 для автоматизации задач. Работать с данными: таблицы, API, трансформации. Подключать AI-модели и строить агентов на своих данных. Делать автоматизации надёжными: защита, контроль, мониторинг

Что в программе

Занятие 1. Знакомство с n8n 2.0 и первый автоматизированный процесс
В декабре выходит n8n версии 2.0 — самое крупное обновление за два года. Новый интерфейс, автосохранение, улучшенный canvas. Начнём с чистого листа: разберёмся в интерфейсе, поймём логику работы.
— Что такое n8n и чем он отличается от Zapier и Make.
— Обзор новинок версии 2.0.
— Cloud или self-hosted — что выбрать и почему.
— Анатомия workflow: триггеры, ноды, соединения.
— Практика: собираем Telegram-бота для напоминаний.
Домашнее задание: добавить боту команду для записи заметок в Google Sheets.

Занятие 2. Работа с данными и таблицами
Автоматизация — это почти всегда про данные. Нужно откуда-то их взять, как-то обработать, куда-то положить. Разберёмся, как n8n работает с информацией и где её хранить.
— Как n8n обрабатывает данные: items, JSON, expressions.
— Интеграция с Google Sheets: чтение, запись, обновление.
— Data Tables — встроенная база данных в n8n. Когда использовать её, а когда Google Sheets.
— Трансформация данных: фильтры, объединение, разделение потоков.
— Практика: автоматический сбор заявок из формы с уведомлением в Telegram.
Домашнее задание: разработать workflow для для создания ежедневной сводки в вашей таблице.

Занятие 3. Интеграции через API и вебхуки
n8n умеет работать с сотнями сервисов из коробки, но рано или поздно понадобится подключить что-то, для чего нет готового узла. Здесь начинается работа с API — и это проще, чем кажется.
— Что такое API и почему это не страшно.
— HTTP Request node: GET, POST, заголовки, авторизация.
— Webhooks: как сделать так, чтобы другие сервисы сами отправляли данные в n8n.
— Работа с JSON: как вытащить нужное из ответа API.
— Что делать, когда что-то идёт не так: обработка ошибок.
— Практика: подключаем публичный API и настраиваем webhook.
Домашнее задание: найти API сервиса, который вам нужен, подключить к боту в Telegram.

Занятие 4. AI в автоматизациях: AI агенты
Главная история последних двух лет — большие языковые модели. n8n умеет с ними работать, и это открывает совершенно новые возможности. Построим агента, который отвечает на вопросы по вашим документам.
— Подключение LLM через OpenRouter: GPT-5, Claude, открытые модели в одном месте.
— AI Agent node: как это устроено внутри.
— Инструменты для агента: что он умеет делать и как добавить свои.
— Введение в RAG: агент, который знает содержимое ваших файлов.
— Векторные базы данных на примере Qdrant.
— Практика: собираем AI-ассистента по вашей базе знаний.
Домашнее задание: расширить базу знаний агента своими документами.

Занятие 5. Надёжные автоматизации: безопасность и контроль
Одно дело — собрать workflow для себя, другое — запустить его в работу без присмотра. Разберёмся, как сделать автоматизации надёжными: защита от ошибок AI, человеческий контроль, мониторинг.
— Guardrails: защита от prompt injection, фильтрация персональных данных.
— Human-in-the-Loop: одобрение человеком перед важными действиями.
— Логирование и мониторинг: как понять, что пошло не так.
— MCP (Model Context Protocol): подключаем n8n к Claude Desktop.
— Миграция на 2.0: что проверить, если уже есть workflow на первой версии.
— Практика: добавляем защиту к агенту из прошлого занятия.
— Разбор проектов участников, ответы на вопросы.

Информация о видео
Название: n8n 2.0: AI-агенты & Автоматизация
Автор: Антон Вдовиченко
Год выхода: 2026
Жанр: Видеокурс
Язык: Русский
Выпущено: Россия
Продолжительность: долго

Файл
Формат: MP4/PDF/txt
Видео: AVC, 1920x1080, ~550 Kbps
Аудио: AAC, 128 Kbps, 48.0 KHz
Размер файла: 2.51 Gb