六叔觀察站

n8n 的豪賭：告別 Pyodide、擁抱 Task Runners ，對您的企業 AI 戰略意味著什麼？

18 min read

  • 從沙盒到 Task Runners，n8n 釋放 Python 能力，卡位 AI 轉型的關鍵位置
    • 從沙盒到 Task Runners，n8n 釋放 Python 能力，卡位 AI 轉型的關鍵位置
  • 在今日的商業環境中，AI 轉型已不再是選項，而是攸關存續的必要條件。然而，許多企業領導者發現，現有的自動化工具在應對複雜的數據與 AI 任務時顯得力不從心。在此背景下，自動化平台 n8n 正從一個便利串接工具，蛻變為成熟的企業級戰略平台。近期，n8n 進行了一項深刻的技術變革——從 Pyodide 轉向原生 Python Task Runners 。這個看似底層的架構調整，實際上為您的企業劃出了一條清晰的戰略分水嶺。它創造了兩種截然不同、功能強大且互斥的自動化路徑。您今天的選擇，將直接定義您企業數據與 AI 雄心的上限。

    • 兩種 Python 的故事：從「沙盒」(Pyodide)到「專業工場」(Native Python Task Runners) 的進化

      • 工作流軟體在瀏覽器中執行，網頁語言 JavaScript 已內建，而通過 Python 程式相對困難，所以在競爭者中，只有 n8n 提供 Python 選項，這成了 n8n 的重要功能，因為 JavaScript 只能處理簡單的任務，要進入 AI 轉型，你得多認識 Python 這個 AI 領域的「國語」，也因為有 Python 運行環境，n8n 可以更深入成為 AI 佈局的一環。
      • 但要理解這次轉變的戰略意義，我們必須先了解 n8n 處理 Python 程式碼的兩種模式，這是一場從便利的「沙盒」走向強大「專業工場」的進化。

      • 過去的作法：方便但受限的「沙盒」(Pyodide)

        • 在過去，n8n 的 Python 功能基於 Pyodide 技術，它像一個內建在 n8n 主程式中的「沙盒」。這個環境很方便，適合執行簡單的腳本。然而，這個沙盒有其根本性的限制：
          • 性能瓶頸： 它執行在網頁上，速度慢於 JavaScript1。
          • 函式庫限制： 雖然已經內建上百個 Python 函式庫，但它無法導入用戶想用的外部 Python 函式庫，使得任何嚴肅的任務無法實現。
          • 資源限制： 所有計算都在 n8n 主程序的記憶體中進行。根據經驗，一旦單次執行的總負載超過約 50MB2，Python 節點就極易觸發記憶體不足（OOM Kill）或超時問題，導致工作流程崩潰。
        • 這個模型適用於基礎任務，但對於企業級的數據處理需求而言，它脆弱且不可靠，無法發揮 Python 的強項。因此，自 n8n v2 版本起，已不再支援此功能，而 v2 的預覽測試版已經公佈並且緊鑼密鼓測試中，2026 年就會推出正式版本。

      • 未來的模式：強大且可擴展的「專業工場」(Native Python Task Runners)

        • n8n v2 穩定導入的 Task Runners 架構，則像一座「專業工場」。它徹底改變了遊戲規則，將負責流程調度的「大腦」（n8n orchestration）與負責實際程式碼執行的「肌肉」（code execution）完全分離。
        • 這個新模型讓 Python 程式碼在一個獨立、原生的環境中運行。對於自駕（Self-hosted）n8n 的企業用戶而言，這帶來了決定性的優勢：能夠通過客製化 n8nio/runners Docker 映像檔，預先安裝任何 Python 標準函式庫或第三方套件3。您的開發團隊現在可以在 n8n 的 Code 節點中，無縫地使用 pandas、numpy 或任何機器學習框架，將 n8n 的能力從簡單串接提升至複雜的數據運算層級。

    • 為何這項轉變至關重要？n8n 的戰略佈局與商業價值

      • 這項技術演進不僅是功能升級，更是 n8n 的一次戰略性佈局，為企業帶來了清晰的商業價值。

      • 真正擁抱 AI 與大數據時代

        • 有了原生 Python 的支持，n8n 工作流程終於能夠承載重量級的計算任務。企業現在可以利用 n8n 進行持續的數據分析，例如：定期從市場資訊中提取洞見，用來自動微調 AI 模型的提示（prompts）；或者直接在自動化流程中運行機器學習模型，進行預測與分類。n8n 真正成為了企業 AI 數據管道的核心樞紐。

          • 從前這種大數據處理有獨立軟體和流程，數據分析師通常用 Jupyter Notebook 軟體寫分析程式碼，再寫程式去資訊倉儲空間撈取數據進行分析，現在 n8n 就可做到。

      • 加速內部創新與開發效率

        • 對於企業內部的開發團隊而言，這項轉變大幅簡化了開發流程。過去，若要在 n8n 中執行複雜的 Python 任務，開發者可能需要額外架設一個 FastAPI 服務。現在，對於自駕用戶，他們可以直接在 n8n 的 Code 節點中撰寫純 Python 腳本，無需任何外部框架。這降低了自動化的門檻，賦予了更多員工能力，讓他們可以更輕鬆地將自己的想法用簡單的 vibe coding 與 AI 合作轉化為自動化流程。
        • Python 程式碼要在企業中讓不同部門能使用這個功能，要把功能變成「API」，就要把純 Python 轉成類似 FastAPI 的架構，它也是 Python，但要撰寫路由、伺服器、嚴格的形態… 十幾行的程式碼可能會擴增為百行，讓 vibe coding 的員工難以理解 AI 的程式碼，提高出錯可能。
        • Task Runners 提供純 Python 的執行空間，員工只要跟 AI 合作撰寫簡單的程式碼就可以處理複雜任務，讓企業內部的 AI 轉型可能升級到全員參與。

      • 更具吸引力的商業故事「工作流程編排中樞」（Orchestration Hub）

        • 從商業策略的角度看，這次轉變是 n8n 一次高明的市場區隔。
        • 工作流軟體市場越來越競爭，包括 OpenAI 和 Google 都推出自己的軟體，能夠做出個拖拉節點生成程式碼的軟體早就不是競爭重點，它們競爭的是生態系統。
        • n8n 的市場定位非常高明：
          • 開源成為最廣泛使用的工作流工具，擊退只願提供雲端的對手，企業在意安全保密，用地端平台勝過把珍貴數據送到危險的雲端。
          • 開源讓社群極度旺盛，在很快時間內它已經串接全世界多數服務。對新進對手來說，做工作流軟體不難，整合上千個要求各異的服務，龐大的工作量成為難以跨越的門檻。
          • 大量的工作流模板，從 2025 年 1 月不到 2000 個模板到 12 月近 8000 個，社群貢獻讓新的學習者進入門檻越來越低，現在用戶很少要從零開發 n8n 工作流，多數下載別人的工作流調整即可應付絕大多數的問題。
          • 與開源解決方案深度綁定，比起 Google 和 OpenAI 綁定自家生態系，在 AI 發展每幾週就更換領先者的現在，企業主深度綁定某一家廠商是絕大風險，而 n8n 綁定的「公版」因為可使用任一家的服務，反而成為優勢。
        • 這次更換 Python 執行技術，n8n 又強化分流用戶：
          • 雲端版定位為純粹的流程編排工具，為基本用戶簡化價值主張；
          • 同時，它驅使那些需要完整數據控制權與複雜運算能力的高價值企業客戶，轉向其利潤更高的自駕企業方案，雖然這個方案前不久在社群中造成軒然大波，但卻清晰定義這條 revenue stream。
        • 身為歐洲的 AI 獨角獸，n8n 在增強的競爭中為投資者描繪了更宏大、更具說服力的商業敘事：
          • 服務大量開源用戶，教育市場，n8n 已經成功培養大量人才，他們不但能建立基礎設施，且善於操作，對企業來說，導入軟體不是問題，但還要有人會用，這關已通過且快速成長。
          • 將 n8n 從與 Zapier、Make 競爭的自動化流程工具，提升為能夠處理關鍵任務的企業級基礎設施，甚至免費提供 AI 轉型的基本套餐。

    • 如何應對新局勢？為您的企業選擇正確的道路

      • n8n 的這次進化，為用戶劃分出兩條清晰的道路。您的選擇，將直接定義您企業的自動化戰略。

      • 方案 A：n8n Cloud 用戶 — 專注於「流程編排中心」

        • 如果您是 n8n Cloud 的用戶，沒有自架 n8n 伺服器，就無法安裝自定義的 Python 套件。在這種模式下，，官網提供的 Python 只能做簡單的任務，因此 n8n 被定義為「流程編排中心」。您應該將 n8n 作為指揮官，將複雜的 Python 運算任務交給外部的無伺服器功能（Function-as-a-Service, FaaS）平台處理，並透過 http request 節點進行通訊。
        • 這個戰略分岔點的關鍵決策在於選擇哪個外部服務：
          • 快速原型與賦能非技術團隊： Pipedream 是首選。它提供「零設定成本」的體驗，能自動處理套件安裝，且提供每月 3000 次 的慷慨免費執行額度。對於需要快速驗證概念（Proof-of-Concept）、或賦予非技術背景員工數據處理能力的場景，Pipedream 無與倫比的簡單性是最佳選擇。
          • 企業級、高頻率運算： Google Cloud Functions/Run 是最佳的長期選擇。它提供每月高達 200 萬次 的驚人免費調用額度與強大的計算環境。對於需要處理高頻率、涉及 pandas 等函式庫的複雜 ETL 任務，或任何關鍵的、需要長期成本效益的數據處理流程，Google Cloud 提供了無可比擬的擴展性與經濟效益。

      • 方案 B：Self-Hosted 用戶 — 掌握「完全控制權」

        • 如果您選擇自駕（Self-hosted）n8n，您將獲得對自動化環境的「完全控制權」。您的核心任務是建立一個客製化的 n8nio/runners Docker 映像檔。
          • 優勢： 您可以在建構階段預先安裝任何 您需要的 Python 套件（如 pandas, numpy 等）。這讓您的團隊可以在 n8n 的 Code 節點中享受無縫、原生的開發體驗，彷彿在本地環境中編寫程式碼一樣。
          • 要求： 這條路徑需要企業具備能夠管理 Docker 環境的技術資源。

    • 進階思考：我能用 n8n 來管理 n8n 嗎？

      • 一個常見的進階問題是：既然 n8n 的 Execute Command 節點可以執行主機上的 bash 指令，我是否可以用它來自動重建我的 Python runner 映像檔（例如執行 docker rebuild）？
      • 技術上，這是有可能的。然而，您必須將這種作法視為一個「聰明但脆弱的巧計」（a clever but fragile hack），而非一個穩定、可投入生產的方案。它將 n8n 的流程執行與其底層基礎設施的維護耦合在一起，一旦失敗，診斷和修復將非常困難。
      • 對企業而言，更穩健、更具前瞻性的做法是將 runner 映像檔的管理納入標準的 CI/CD（持續整合/持續部署）流程中。這確保了映像檔的建構是可追蹤、可測試且可重複的，完全符合現代 DevOps 的最佳實踐。
      • 所以更符合企業的分工需求，基礎設施由具有較高專業技術的工程師維護，一般員工仍然可以自製工作流或 vibe coding 程式碼，用他的第一手經驗解決業務需求。

    • 結論：作為企業領導者，n8n 的轉變對您意味著什麼？

      • 總結來說，n8n 的這場技術豪賭，為您的企業帶來了更清晰的戰略選擇。以下是您需要掌握的三個核心要點：
        • 平台的成熟：n8n 已從一個簡單的自動化工具，演變為一個能夠處理複雜 AI 與數據任務的強大「流程編排平台」。它已準備好承擔您企業更核心、更關鍵的任務。
        • 戰略的選擇： 您的部署選擇直接定義了您的營運模式。選擇 n8n Cloud 意味著採納「流程編排即服務 」模型，專注於串連一流的外部工具；而選擇 Self-hosted 則意味著您正在打造一個以 n8n 為核心引擎的「內部端到端數據處理平台 」。
        • 市場的信號： n8n 的轉變反映了整個自動化市場的成熟。簡單的任務串接已是過去式，未來屬於能夠深度整合數據與 AI 的智慧自動化。現在，是時候重新評估您的企業如何利用這些日益強大的工具來獲取真正的競爭優勢了。

  • 註釋

    • Pyodide 把整個 Python 環境搬到瀏覽器，銜接 WebAssembly，是先進技術，但是整個 Python 環境非常龐大，程式需要加工，減緩執行效能。 ↩︎
    • AI 的大數據分析、模型訓練等任務非常吃重，常會進行長期運算，甚至動用 GPU 的算力。 ↩︎
    • 3 年前 ChatGPT 問世前，AI 只是大學研究所的研究專案，Python 簡單語法是學術界愛用語言，幾十年來，這使得 Python 擁有最齊全的套件，在 AI 領域，這些工具維持 Python 的重要性。 ↩︎

📚 相關文章

Graph View

Backlinks