C появлением LLM, инструменты для автоматизации бизнес-процессов получили мощный импульс развития, так как стало возможным решать такие задачи, которые раньше было невозможно или сложно реализовать известными методами.
Так, инструмент n8n, который увидел свет в 2019 году, стал стремительно расти в последние месяцы, именно благодаря добавлению интеграций с LLM.
В этой статье я сравню несколько популярных решений для автоматизации бизнес-процессов в связке с LLM:
n8n — автоматизация и интеграция API.
- Open-source инструмент для построения автоматизаций.
- Поддержка API, Webhooks, JavaScript-блоков.
- Более 350 интеграций.
- Расширяемость: можно писать свои узлы.
Flowise — визуальный интерфейс для LangChain.
- Визуальный конструктор LLM-агентов.
- Поддержка OpenAI, Cohere, HuggingFace и локальных моделей.
- Построен на LangChain.
- Возможность деплоя через Docker или облако.
Open WebUI (LangChain) — кастомные интерфейсы и пайплайны для LLM.
- Интерфейс для визуальной отладки цепочек LangChain.
- Много кастомизации, но требует технических знаний.
Flowise и n8n мы уже реализовали как преднастроенные сервисы в нашем облаке для простого деплоя – Amvera Cloud. Open WebUI будет реализован в ближайшее время. Надеюсь, это сравнение поможет вам понять, какой инструмент лучше подходит для решения ваших задач.
А чтобы сравнение было наиболее наглядным, я рассмотрю пару задач для автоматизации, и как они будут решаться данными сервисами.
Сценарий 1 - Анализ отзывов о компании и отправка отчёта
Для многих видов бизнеса полезно мониторить отзывы или новости о себе, чтобы вовремя на них реагировать. Рассмотрим сценарий, где необходимо по заданной теме найти, используя API отзывы/новости, обработать текст и в зависимости от результата, направить ответственному специалисту результат на почту или телеграм.
|
Этап |
n8n |
Flowise |
Open WebUI |
|
1. Ввод темы пользователем |
Через Webhook, FormTrigger или UI |
Можно через встроенный ChatUI или API endpoint |
Через чат-интерфейс |
|
2. Получение отзывов через API |
Легко настраивается с HTTP-запросом |
Нет встроенного шага для внешних API, нужен кастомный node или API gateway |
Требует внешнего скрипта |
|
3. Обработка текстов в LLM (summarization) |
Можно через встроенные LLM плагины (OpenAI, Hugging Face) |
Есть LangChain-поддержка LLM, цепочки |
Очень удобно — прямо в чате |
|
4. Формирование отчёта (текст + формат) |
JavaScript-блок позволяет гибкую логику |
Требует дополнительной цепочки |
Вручную, мало форматирования |
|
5. Отправка отчёта пользователю (email / Telegram / чат) |
Много интеграций: Telegram, Email, Slack |
Нужно вручную настроить вызов API |
Требуется внешний обработчик |
|
6. UI / UX для конечного пользователя |
Есть rudimentary UI (Webhook+Forms) |
Chat-интерфейс встроен |
Чат удобный и готовый |
|
7. Повторяемость / планировщик |
Есть cron, таймеры и триггеры |
Нет, нужно вызывать вручную или внешне |
Только ручной запуск |
|
8. Масштабируемость |
Docker, self-hosted, кластеризация |
Docker есть, но нагрузка — проблема |
Пока нестабильна под нагрузкой |
Из таблицы видно, что n8n отлично подходит для API-интеграций, логики, и отправки уведомлений по Webhook. При этом требуется составление базовых скриптов и нет интерфейса чата.
Для работы с LLM хорошо подойдет Flowise, но сложные автоматизации, с использованием API будет реализовать тяжело.
Open WebUI же пригоден как AI-чат с кастомизацией. Но для сложных интеграций с API решение не подойдет.
Сценарий 2: «AI-консультант по подбору продукта»
Описание:
Пользователь отвечает на серию вопросов (бюджет, цели, размер экрана и т.д.). Система анализирует ответы, подбирает варианты из базы (или API), запрашивает LLM, чтобы оформить объяснение выбора, и возвращает ответ в понятной форме.
Сравнение реализации сценария
|
Этап |
n8n |
Flowise |
Open WebUI |
|
1. Диалог с пользователем (опрос) |
Можно имитировать через Forms/Webhook с пошаговой логикой |
Нет встроенного диалога, только один input |
Прямой диалог с LLM |
|
2. Хранение/обработка состояния (вопросы, ответы) |
Через переменные, функции, хранение в JSON |
Частично возможно через цепочки и memory |
LLM-хорошо справляется, но сложно сохранять контекст между сессиями |
|
3. Подборка по базе/каталогу (например, API магазинов) |
Простая интеграция с API (Amazon, DNS, JSON-файл) |
Нужно писать кастомный вызов |
Требует внешнюю интеграцию |
|
4. Использование LLM для объяснения подбора |
Можно вставить ответы из базы и отправить в LLM |
Отлично реализуется через LangChain tools |
Отлично – можно сразу написать prompt и отправить |
|
5. Форматирование/вывод результатов |
Через Markdown или шаблоны письма/сообщений |
Через prompt или chain |
Ограничено HTML-рендерингом |
|
6. Повторное взаимодействие (новый запрос, изменить параметр) |
Нужно проектировать самостоятельно |
Требует rebuild цепочки |
Встроено — можно вести беседу |
|
7. Отправка результатов в мессенджер / email |
Email, Telegram, Discord и др. |
Нужен отдельный endpoint |
Только чат в браузере |
Если важна логика и интеграции с API, разумно выбрать n8n. Если необходимо преобразовать логику в цепочки с AI-пояснениями, полезно будет выбрать Flowise. А Open WebUI хорошо подходит для разговорного опыта и гибких запросов.
У каждого из инструментов есть сильные и слабые стороны, и иногда их полезно использовать в связке друг с другом.
Связки
-
n8n как оркестратор + Flowise как “AI-мозг”
В данном сценарии n8n обрабатывает триггер (например, сообщение в Telegram или форма) и делает запрос к Flowise endpoint с текстом запроса. После чего получает ответ и отправляет его обратно пользователю.
-
Open WebUI как интерфейс + n8n/Flowise вместо бэкенда
Пользователь взаимодействует с Open WebUI (человеческий интерфейс), но его запросы перенаправляется на n8n, который вызывает Flowise, делает API-запросы, форматирует результат, возвращает ответ в Open WebUI.
Пример сценария "в связке"
Сценарий: Пользователь пишет в WebUI: "Подбери ноутбук для дизайна до 100 000 руб"
-
Open WebUI получает фразу, отправляет в n8n Webhook.
-
n8n:
-
Парсит запрос (может вызывать GPT-3 для структурирования),
-
Делает запрос к каталогу вашего интернет-магазина,
-
Формирует список моделей,
-
Отправляет их в Flowise endpoint, где цепочка LLM формулирует текст рекомендации.
-
-
Ответ возвращается в Open WebUI.
Надеюсь, данное сравнение поможет лучше подобрать инструмент под вашу задачу.
Разместить же данные решения можно в облаке Amvera Cloud, где они предоставляются как преднастроенные сервисы с бесплатными доменами и встроенным проксированием до ведущих LLM.
Автор: NikitinIlya
