狂揽162K Star!n8n 2.0强势来袭,这次改动有点狠。

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狂揽162K Star!n8n 2.0强势来袭,这次改动有点狠。
9853点击    2025-12-15 16:43

大家好,我是继续研究n8n的袋鼠帝


还记得我第一次给大家推荐n8n这款开源工作流自动化神器的时候吗(今年4月)


那时候它的GitHub Star数还在75K。


这才过去半年,已经突破162K Star了!


狂揽162K Star!n8n 2.0强势来袭,这次改动有点狠。


这翻倍的增长速度背后,其实是整个AI行业的井喷式增长。


以前我们用工作流,更多是用来做一些自动化,代替一些重复性的工作,比如把表格里的数据自动填到系统里、每天早上定时提醒等等。


但现在,随着AI Agent的兴起和发展,工作流结合Agent之后,不仅能完成重复性工作,甚至还能完成很多创造性工作,这就是AI的威力。


而n8n作为开源工作流的鼻祖,自然成了连接大模型和真实业务场景最好的桥梁。


虽然这些能力,写代码也能实现,但是门槛就比n8n高太多了。


每一个想用AI提效的普通人,最终都绕不开工作流编排,而n8n恰好就在这个风口上。


就在最近,n8n官方发布了一个里程碑式的大版本:n8n 2.0


狂揽162K Star!n8n 2.0强势来袭,这次改动有点狠。


正式版预计12月15号发布,beta版本是在12月8号就发布了


我研究了一下官方的2.0版本


发现这次更新不仅仅是换个皮肤那么简单。它在底层架构、安全性以及最核心的工作流逻辑上,都做了深层次的改动。


如果说1.0版本还是极客手里面的利器,那么2.0版本就是奔着企业级生产环境去的,它变强了,也更严谨了。


为了让大家在更新2.0后不至于一脸懵,或者升级后系统崩


今天我就带大家好好拆解一下n8n 2.0的核心变化,以及这些变化对我们后续搭建工作流有什么影响。


n8n 2.0官方文档:

https://docs.n8n.io/2-0-breaking-changes/

n8n 2.0官方blog:

https://blog.n8n.io/introducing-n8n-2-0/

n8n 2.0官方迁移工具文档:

https://docs.n8n.io/migration-tool-v2/


 一、界面交互升级 


我们先来看看这次更新最直观,也是最容易被感知的部分:界面和交互的升级。


打开2.0的界面,第一眼的感觉就是更现代、更扁平了。现在的节点看起来更简约


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一个细节是,像AI Agent节点、Chat节点或者Wait这种需要耗费时间执行的节点,现在更新了一个加载的动态效果,看起来更舒服了


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在调试复杂工作流时,这个视觉反馈能让你更清楚的知道当前卡在哪个环节。


另一个交互上的大改动是侧边栏。


以前我们要找设置,得先点左下角的头像,再进一个菜单页面


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现在官方把设置入口直接提到了侧边栏的一级菜单,更方便了。


有一个无数人心心念念的功能:自动保存


虽然官方说完整的自动保存要等到明年1月份,但在目前的2.0里,自动保存速度已经做到了几乎瞬时。


以前点保存可能还要转个圈,现在点一下,就直接存好了。


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这是在为后面的实时自动保存做铺垫。


 二、内在优化 


然后,我们在来看看做了哪些更实际的功能优化


这才是2.0版本的重头戏


第一个重要变化,是子工作流的数据返回逻辑变了


下图左边是父工作流,右边是子工作流


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当子工作流有等待操作时,以前父工作流拿到的是子工作流的input


听起来有点绕,我举个例子你可能就明白了。


在1.0版本里,主工作流调用子工作流,就像你让跑腿小哥去买咖啡。


但是有个问题,如果这个跑腿小哥在买咖啡的过程中需要排队等待,或者需要打电话问你加不加糖(也就是遇到了Wait节点或者人工审批节点),1.0的机制是,只要小哥排队,买到咖啡后,主工作流就直接把当初你给小哥的订单信息又原封不动地还给你,而不是把咖啡给你。


这就导致以前我们在做"人工介入"流程时非常痛苦。


比如你想做一个审批流,子工作流发一条消息给老板审批,老板点同意或拒绝。


在1.0里,主工作流根本拿不到老板是点了同意还是拒绝,因为它在最后拿到的还是提交审批流程...


而在2.0版本里,这个逻辑终于能顺畅的跑通了。


现在,主工作流会老老实实的等到子工作流跑完,并把最终的结果(比如老板审批的意见)带回来。


有什么用?


这意味着我们以后在n8n里搭建复杂的、需要人工介入的业务流程将变得非常简单。如果这玩意儿要用代码实现,即便对于专业程序员来说,都是挺复杂的。


你可以把复杂的审批逻辑、需要人工确认的数据清洗环节等,全部封装在子工作流里,主工作流只需要关心最终拿到的结果是Yes或No,然后决定下一步怎么走。


这对于企业内部的请假流程、报销流程,或者是AI生成内容后的人工审核流程,都是史诗级的加强!


老用户要注意,如果你之前依赖父流程拿到子流程的input,现在要注意了,2.0版本开始,父流程会等待子流程结束,拿到子流程的output。


第二个核心变化是:Code节点加强,原生Python支持


n8n之所以能这么灵活,它的上限就在Code节点,没有什么比自由写代码灵活的方案了。


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以前我们在n8n里想用Python处理数据,用的是一种基于浏览器的 Pyodide技术。这玩意儿虽然能用,但限制很多,很多Python的库都不支持,而且性能也不咋地。


这就好比你想开越野车去山里面,结果给你配了个老头乐的发动机,虽然也是四个轮子,但跑起来也是费劲巴拉的。


n8n 2.0版本直接移除了Pyodide,改成了基于Task Runner的原生 Python支持。


现在,你的Python代码直接运行在独立的进程里,可以使用完整的Python生态,性能更好,也更安全。


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利好习惯用Python做数据分析、做复杂数学运算或者调用特定AI库的朋友


当然,编程小白也可以让AI生成Code节点的代码


第三个重大调整,是架构上的隔离,也就是Task Runner默认开启。


以前n8n的运行模式,就像是一个大通铺,所有人都在一个房间里睡觉。如果其中一个人打呼特别响,甚至梦游...


整个房间的人都睡不好(整个系统会崩溃)


具体说,以前如果某个代码节点写了个死循环,或者占用了太多内存,整个n8n的主进程可能就挂了。


2.0版本默认开启了Task Runner,这就相当于给每个容易出问题的环节(比如代码节点)分配了独立的单间。


新增了一个单独的docker镜像(n8nio/runners)来运行Task Runner


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后续,即便你的Python脚本写炸了,或者内存溢出了,它崩掉的也只是那个独立的单间,主控室依然稳如泰山,其他工作流照样运行。


这对于在生产环境使用n8n的团队来说,稳定性直线提升。


再也不用担心因为实习生写了一个隐藏bug,导致后续整个自动化流程瘫痪。


除了功能增强,2.0还有一部分更新是在做"减法",主要集中在安全性和数据库支持上。


首先是数据库。n8n 2.0彻底放弃了对MySQL和MariaDB作为底层存储数据库的支持。


注意:这里说的是n8n自身运行所依赖的数据库,不是说你不能连接 MySQL节点去读写业务数据,那个节点还在。


官方推荐大家迁移到PostgreSQL。如果你是个人用户用SQLite,新的版本也升级了驱动(池化驱动),据说性能提升了10倍。


其次是为了安全增加了一些限制。


以前n8n为了方便,允许代码节点直接读取环境变量,也允许随意执行系统命令。这方便是方便,但也留下了后门。如果有人恶意注入代码,后果不堪设想。


2.0版本默认禁止了代码节点读取环境变量,也禁用了Execute Command这种能直接操作服务器的高危节点。


如果你确实需要用,得去改配置文件手动开启。


还有文件读写权限。以前n8n可以读取服务器上的任何文件,现在默认只能在规定的目录下读写。这又是一层安全加固。


对于我们这些n8n的老用户来说,2.0的到来既是惊喜也是挑战。


惊喜在于,它终于补齐了短板。子工作流的数据回归逻辑,让编排更复杂业务逻辑成为了可能。原生Python和Task Runner的加入,在处理重型任务时有了底气。


挑战在于:如果你之前的业务流程里,大量使用了子工作流的旧机制,或者依赖了 MySQL作为底层存储,或者在代码节点里大量调用环境变量,那么升级2.0对你来说,可能是一场需要小心,谨慎的搬迁过程。


最好的做法是,先在本地或者测试服务器上部署一套2.0的环境,把现有的工作流导入进去跑一遍。


官方提供了一个迁移报告工具,或许有帮助:


https://docs.n8n.io/migration-tool-v2/


我觉得n8n 2.0更多的是企业级功能迭代,更安全,更稳定,更灵活。


随着AI Agent的爆发,我们需要的不只是一个能对话的聊天框,而是一个能连接世界、能执行任务、能处理复杂逻辑的手脚。


而把Agent当作工作流的节点,无疑是更稳定的方案


n8n 2.0的这些改进,无论是稳定性、安全性还是逻辑编排能力,都是在为承接更复杂的AI Agent任务做准备。


话说,大家现在都在用n8n干嘛呀?


欢迎在评论区一起交流分享~


另外,我建了n8n的社群,感兴趣的朋友可以在在公众号后台私信:“进群” 加入


文章来自于“袋鼠帝AI客栈”,作者“袋鼠帝”。

关键词: AI新闻 , n8n 2.0 , n8n , 工作流
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AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md