n8n 2.0 深度評測:不只換皮,這個「等待」功能才是真正的殺手級應用!

n8n 2.0 深度評測:不只換皮,這個「等待」功能才是真正的殺手級應用!

自動化工具 n8n 迎來了 2.0 版本的重大更新,知名 AI 自動化專家 Nate Herk 在花費數小時深度比較新舊版本後,為我們揭示了這次改版的真正核心。表面上看,n8n 2.0 的介面變化不大,但深入探究後會發現,這次更新不僅僅是外觀上的微調,更是一次針對底層架構、安全性與未來擴展性的全面革新。其中,一項「破壞性變更」更是徹底解決了過往 AI Agent 與子流程協作的關鍵痛點,釋放了自動化流程的全新潛力。

初次打開 n8n 2.0,你可能會覺得「好像沒什麼不同」,而這正是開發團隊的用心之處,確保了舊用戶能無痛接軌。但細節中藏著魔鬼,許多微小的改動都讓使用者體驗更加流暢現代:

  1. 節點處理動畫更新:當節點正在執行或「思考」時,會出現一個具未來感的「紅色外框旋轉」動畫,取代了過去節點內部的旋轉圖示,視覺上更為清晰俐落。

  2. 更現代的節點設計:節點的視覺風格從過去略帶「笨重」的 3D 感,轉變為更扁平、更簡約的設計,完美融入畫布,整體視覺更為一致。

  3. 互動性提升:當滑鼠懸停在節點之間的連接器上時,連接器會「彈出」並顯示白色外框,互動回饋更為明顯。

  4. 介面佈局優化:側邊欄現在可以自由展開和收合,設定選項也整合得更直觀,不再需要多次點擊跳轉頁面。

  5. 術語調整:工作流的狀態從過去的「啟用/停用 (Active/Inactive)」改為更精確的「發布/取消發布 (Publish/Unpublish)」,儀表板上也以綠色勾號取代了切換開關,狀態一目了然。

底層架構的重大革新:為未來擴展性鋪路

Nate Herk 強調,這次更新的核心並非表面所見,而是隱藏在底層的架構重塑。官方文件指出:「這次更新極度專注於安全性、可靠性與效能。」這意味著 n8n 團隊正在為工具的未來大規模擴展性打下堅實基礎,確保它能應對更複雜、更龐大的自動化需求。

開發團隊也透露,備受期待的「自動儲存」功能雖然尚未在此版本中實裝,但目前「即時儲存」的反應速度已經大幅提升,這正是為未來的自動儲存功能所做的準備。

殺手級應用:徹底解決子流程「等待」與「回傳」的痛點

本次更新最關鍵、也是唯一的「破壞性變更」,反而是一個最強大的升級。它解決了長期以來困擾進階使用者,特別是 AI Agent 應用的核心問題:子流程無法在「等待」後將資料回傳給主流程。

過去的痛點 (v1.0): 在舊版本中,如果一個 AI Agent 呼叫一個需要「等待人類批准」的子流程(例如:在 Slack 中等待主管點擊批准按鈕),雖然子流程會暫停等待,但在收到批准後,它無法將「批准結果」這個關鍵數據回傳給 AI Agent。Nate 解釋道:「我們從工具中得到的響應基本上是空的。」AI Agent 只知道任務完成了,卻不知道結果是「同意」還是「拒絕」,導致後續的自動化無法基於這個結果進行判斷。

現在的解決方案 (v2.0): 在新版本中,這個問題被徹底解決。子流程現在可以在等待人類互動(或任何需要時間的異步操作)後,將處理結果完整地回傳給主流程的 AI Agent。

Nate 展示了相同的工作流程在 v2.0 的表現,當 Slack 中的批准按鈕被點擊後,AI Agent 的回應是:「將冰淇淋日從週三改到週四的備忘錄已獲批准。」 這證明 AI Agent 確實收到了「approved: true」的數據,並能根據這個結果做出正確的回應。

這個看似微小的改動,實則解鎖了無數複雜的互動式自動化場景,例如:需要多步驟人工審核的財務流程、等待外部 API 回調的數據處理、以及更智能的人機協作機器人。

附帶一提,v2.0 也規定子流程必須處於「已發布」狀態才能被其他工作流呼叫,這項改動確保了流程調用的穩定性與版本控制的清晰度。

兩個你可能不知道的實用功能

Nate Herk 也順便介紹了兩個常被忽略的實用功能,它們能大幅提升你的工作效率:

  1. 焦點面板 (Focus Panel):你可以將某個節點的特定參數(如 AI Agent 的系統提示)釘選在側邊的「焦點面板」上。這樣一來,你就可以在不離開主畫布的情況下,持續調整該參數,同時搭建或測試其他部分的流程。

  2. 節點快速切換:在編輯節點參數時,你可以直接在左側面板點擊切換到其他相連的節點進行設定,無需每次都關閉視窗再重新點開,大大節省了來回點擊的時間。

總結來說,n8n 2.0 絕非一次簡單的介面更新。它是一次深刻的架構重塑,為未來的穩定與擴展奠定了基礎。而其核心的「子流程等待與回傳」功能的突破,更是讓 n8n 在處理複雜、需要人機互動的自動化場景時,邁入了一個全新的紀元。這個殺手級應用,將如何改變你對自動化流程的想像?

參考資料: https://www.youtube.com/watch?v=67BVIScAlbs

Read more

Claude 的 Project、Skill、Connector 到底怎麼分?一次搞懂三者的關係

Claude 的 Project、Skill、Connector 到底怎麼分?一次搞懂三者的關係

很多人問我,在 Claude 裡面,Project、Skill、Connector 這三個東西到底差在哪裡? 什麼時候該用哪一個? 老實說,我一開始也搞得很混亂。 但實際用了一段時間之後,我發現其實邏輯很簡單。 先從最基本的開始:Connector 是對外的資料來源 如果你需要從外部拿資料,比如說接 Google Calendar、接 Notion、接你自己的資料庫,你就需要 Connector。 它就是一個 MCP 的連結,讓 Claude 可以去外面抓資料回來。 沒有 Connector,Claude 就只能用它自己知道的東西,沒辦法碰到你的資料。 Skill 則是內部的運算邏輯 Skill 沒有辦法對外連接。 它只能在內部用 Python 或程式碼執行。 你可以把它想成是一個 Controller,專門負責處理運算的部分。 比如說,你想讓 Claude 用特定的格式改寫文章、

By Andy Lin
讓 AI 認識你 — Memory is All You Need

讓 AI 認識你 — Memory is All You Need

讓 AI 認識你 — Memory is All You Need 最近我在 Claude 上快速搭建了七大 Agent。 原因很簡單:你的助理應該是越使用越懂你。 而 Claude Project 有個關鍵功能叫 Memory,它會根據你不斷詢問的過程,主動提取記憶。 這就是我認為 AI 助手真正強大的地方。 GA 分析助手:從進階到客製化 自從我串接 GA MCP 後,這位助手已經變得非常厲害。 漏斗分析、訪客來源、異常事件追蹤、站上任何問題都難不倒它。 但我想要的不只是這些。 我希望它隨著時間,能夠對齊我的知識,知道我要什麼。 你不用想太多,不用一次設定好整個 instructions。 試著使用一週,再回頭看看 memory,你會發現它已經根據你的行為開始學習客製化了。 許多助手不需要懂老闆要什麼,但網站分析不一樣。 因為我沒有那麼多美國時間,

By Andy Lin
AGI 來臨:兩大 AI 巨頭的預測與警示

AGI 來臨:兩大 AI 巨頭的預測與警示

在近期的達沃斯論壇上,Anthropic 執行長 Dario Amodei 與 Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 進行了一場關於「AGI 之後的世界」的深度對談,揭示了 AI 發展的最新進展與未來展望。 AGI 時間線預測 Dario 重申了他去年的預測:在 2026-2027 年,AI 模型將能夠在諸多領域達到諾貝爾獎得主的水準。他表示目前 Anthropic 的工程師已經不再親自寫程式碼,而是讓模型來完成編寫工作,人類只負責編輯和周邊任務。他預估在 6-12 個月內,模型將能端到端完成大部分工程師的工作。 Demis 則持稍微保守的態度,認為在十年內有 50% 的機會實現 AGI。他指出編程和數學領域較容易自動化,因為結果可驗證;但自然科學領域則更具挑戰性,需要實驗驗證,且目前模型在「提出問題」和「建立理論」

By Andy Lin
讓 AI 當你的健康顧問:我用 Apple Watch 數據打造個人健康分析 Agent

讓 AI 當你的健康顧問:我用 Apple Watch 數據打造個人健康分析 Agent

最近我嘗試做了一個 Agent,專門用來分析我的身體健康狀況。 這不是什麼有商業潛力的專案,純粹是出於好奇。 我想知道現在的 AI 到底能幫我們把健康分析做到什麼程度。 資料從哪來? 要讓 AI 分析任何東西,首先得有資料。 我第一個想到的就是 Apple Health。 因為我每天戴著 Apple Watch,它本來就會自動記錄睡眠、運動、心跳這些數據。 除此之外,我也在嘗試另一個經絡檢測的儀器,有點像中醫把脈的概念,只是還沒整合進來。 我覺得如果未來能把更多資料源串在一起,應該可以做出更有意思的應用。 技術架構其實不難 我用了一個叫「Apple Health Auto Export」的 App。 這個 App 可以把健康資料透過 REST API 自動傳送到你指定的伺服器。 資料打到伺服器後,我再處理並存到 Database 裡。 接著寫一個 MCP Server,然後在

By Andy Lin