Einstieg in n8n
Eine Reihe über n8n als selbstgehostete Workflow- und Agenten-Plattform — vom ersten Container bis zur produktiven Pipeline mit AI-Klassifikation und SAP-Anbindung.
SAP hat im Mai 2026 strategisch in n8n investiert und die Plattform in Joule Studio eingebettet. Mercedes-Benz rollt n8n als globale Automatisierungsplattform aus und nennt digitale Souveränität als zentralen Auswahlgrund. Diese Reihe nimmt beide Ereignisse zum Anlass, n8n von Grund auf aufzuarbeiten — Self-Hosting mit Docker, das Item-Modell, AI-Agent-Knoten, Error Handling, Observability und die Brücke in die SAP-Welt. Demo-Projekt ist eine Vorklassifikation für Support-Tickets. Code lebt offen auf Codeberg, pro Artikel ein Tag zum Mitziehen. Neun Artikel plus Prolog.
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Warum n8n, warum jetzt — Prolog zur Einstiegs-Reihe
SAP hat n8n strategisch investiert und in Joule Studio eingebettet. Mercedes-Benz rollt die Plattform global aus. Ein Prolog zur n8n-Einstiegs-Reihe.18. May 2026 - 1
n8n im Überblick — Architektur, Item-Modell und Demo-Repo
Was n8n technisch ist: Editor, Execution Engine, Task Runner, Workflows als JSON. Dazu das Item-Array als zentrales Datenmodell und die Einordnung im Integrationsspektrum.20. May 2026 - 2
Self-Hosting mit Docker Compose — n8n, Postgres und Caddy
n8n produktionsnah selbst hosten: Docker Compose, Postgres statt SQLite, Caddy mit Auto-HTTPS, persistente Volumes und die Environment-Variablen, die wirklich zählen.21. May 2026 - 3
Testdaten, weil echte nicht gehen
Warum echter Ticket-Datensatz im öffentlichen Repo ausscheidet und wie ein hybrider Generator mit lokalen Modellen und Claude realistische Testdaten mit reproduzierbarer Verteilung erzeugt.22. May 2026 - 4
Nodes, Expressions und der erste Workflow ohne KI
Wie ein regelbasierter Ticket-Klassifikator in n8n entsteht: Item-Modell in der Praxis, Expressions korrekt einsetzen, Set-Node von Code-Node unterscheiden — und wo der Classifier erwartungsgemäß scheitert.26. May 2026 - 5
Webhooks, HTTP und Credentials — der produktive Eingang
Wie ein n8n-Workflow einen authentifizierten Webhook-Eingang bekommt, Credentials sicher gespeichert werden und Klassifikator-Logik als Sub-Workflow extrahiert wird.27. May 2026 - 6
AI-Klassifikation ohne Cloud — der Ticket-Workflow bekommt ein Gehirn
Wie ein n8n-Workflow Tickets mit einem lokalen Sprachmodell klassifiziert: strukturierter Output, zwei Backends ohne Cloud-Key, deterministische Sprach-Erkennung und ein Benchmark, der seine eigene Schwäche zeigt.1. Jun 2026 - 7
Wenn der Workflow zu scheitern lernt — Error Handling und Observability in n8n
Der AI-Classifier läuft, aber was passiert beim Modell-Ausfall? Ein globaler Error-Workflow mit Telegram-Alert, ein Observability-Stack aus Prometheus, Loki und Grafana, und ein stiller Fallback, der sichtbar gemacht werden will.8. Jun 2026 - 8
Ein Eingang, zwei Klassifikatoren — die AI-Pipeline in den Live-Pfad zusammenführen
Bis hierher liefen zwei getrennte Pfade: der regelbasierte Eingang und die AI-Klassifikation. Dieser Artikel führt sie zu einer Pipeline zusammen, macht die Klassifikation zur austauschbaren Stufe und stellt den regelbasierten Classifier als bewussten Fallback hinter das Modell.9. Jun 2026 - 9
Zwei Modelle, ein Eingang — Round-Robin und Failover über lokale AI-Backends
Ein einzelnes AI-Backend degradiert bei Ausfall zum regelbasierten Notausgang. Dieser Artikel baut aus zwei lokalen Modellen echte Redundanz: Round-Robin im Normalbetrieb, automatisches Failover bei Einzelausfall, Rule-Based erst wenn beide tot sind.10. Jun 2026