De kern van onze verkenning zijn de LangChain code nodes. Waar n8n veel vooraf gebouwde LLM-stappen biedt (zoals samenvatten, sentimentanalyse), schuilt onder de motorkap vaak een LangChain node. Deze vooraf gebouwde nodes zijn echter “hardcoded” en kunnen niet aangepast worden. De kracht van de ‘kale’ LangChain node ligt in zijn configureerbaarheid.
Een standaard LangChain node op het canvas van n8n oogt in eerste instantie karig: geen inputs, geen outputs. Maar dit is waar de magie begint. We kunnen deze node configureren om elke gewenste LLM-stap te bouwen, door inputs (tekst, bestanden), geheugen, verschillende taalmodellen en tools te koppelen.
Het cruciale verschil zit in het feit dat de code van de hardcoded nodes door n8n wordt beheerd, terwijl de kale LangChain node ons dwingt om de code zelf te schrijven. Dit is waar de complexiteit, maar ook de immense flexibiliteit, begint.
Het Monteren van Componenten: De Kern van de Code
Binnen een LangChain code node moeten we alle inputs (user input, LLM, geheugen, tools) “aan elkaar rijgen”. Dit gebeurt door middel van code die vraagt welke componenten zijn aangesloten. Bijvoorbeeld:
langNode.getLlmInputs()
Deze functie retourneert een array van alle aangesloten LLM’s. Als je meerdere modellen hebt aangesloten (bijvoorbeeld OpenAI en Anthropic), kun je ze selecteren op basis van hun index (0 voor de eerste, 1 voor de tweede, enzovoort). Dit geldt ook voor geheugen en tools. Je definieert in de code welke specifieke ‘keukenapparatuur’ je wilt gebruiken voor een bepaalde taak.
Bijvoorbeeld, de code kan specificeren:
const llm = llmInputs[0]; // Gebruik de eerste aangesloten LLM
const memory = memoryInputs[0]; // Gebruik het eerste aangesloten geheugen
const tool = toolInputs[0]; // Gebruik de eerste aangesloten tool
Dit proces, hoewel technisch, is standaard in softwareontwikkeling.
Van Simpel naar Geavanceerd: Bouwen van Agents
Een eenvoudig voorbeeld is het recreëren van de ingebouwde n8n AI Agent stap met een LangChain code node. Hierbij definieer je een prompt (“Je bent een behulpzame AI-assistent”), configureer je het gebruik van geheugen (bijv. Postgres voor chatgeschiedenis via Superbase), en stel je tools (zoals webzoekopdrachten) in.
Het wordt pas echt interessant wanneer we complexere workflows creëren. Een “multi-step research agent” bijvoorbeeld, neemt een zoekopdracht (bijvoorbeeld: “onderzoek AI-verbeteringen in de medische sector”) en splitst deze op in meerdere sub-zoekopdrachten. De agent voert deze zoekopdrachten uit, verzamelt de resultaten en genereert vervolgens een uitgebreid rapport.
Deze workflow omvat:
- Planning: Een eerste LLM bepaalt de structuur van het rapport en genereert verschillende zoekvragen.
- Dataverzameling: Meerdere webzoekopdrachten halen informatie op voor elk onderdeel van het rapport.
- Synthese: Een afsluitende LLM integreert de verzamelde data tot een coherent rapport.
Een mooie toevoeging is de mogelijkheid om meerdere outputs te creëren: één voor de direct leesbare tekst in de chat-interface, en een andere om het rapport als bestand te downloaden (bijvoorbeeld in Markdown-formaat) voor verdere verwerking (denk aan een e-mail naar een klant). Dit demonstreert de flexibiliteit om parallelle workflows te creëren.
De Orchestrator: Een Team van AI-Agents
Het meest geavanceerde voorbeeld is de “Orchestrator workflow”, geïnspireerd op modellen van Anthropic. Hierbij wordt een document (tekstbestand of PDF) geanalyseerd door een “orchestrator” agent. Deze agent werpt een eerste blik op het document en stuurt het vervolgens door naar een team van specialistische AI-agents die parallel opereren:
- Een *summarizer* (samenvatter)
- Een *analyzer* (analysator)
- Een *categorizer* (categoriseerder)
Elke van deze ‘werkers’ heeft een specifiek doel en gebruikt een dedicated LLM (bijvoorbeeld OpenAI voor de werkertaken). Na voltooiing komen de resultaten samen bij een *synthesizer* agent (die bijvoorbeeld Anthropic gebruikt), die alle inzichten combineert met het originele bestand om een uitgebreid, nieuw rapport te genereren.
Dit voorbeeld toont de kracht van het orchestreren van meerdere AI-modellen en gespecialiseerde taken binnen één enkele LangChain code node. De code, hoewel complex (meer dan 300 regels), bundelt een complete workflow van planning, uitvoering en synthese.
LangSmith Integratie: Transparantie in AI-Activiteit
Een cruciaal onderdeel voor iedereen die serieus wil werken met AI-agents is het monitoren van hun activiteiten. LangSmith, de rapportage-interface van LangChain, biedt hiervoor de oplossing. Het stelt je in staat om elke AI-aanroep die je agents maken, te visualiseren en te analyseren: welke tools werden gebruikt, wat waren de kosten, en waar ging het mogelijk mis. Dit is van onschatbare waarde voor debugging en optimalisatie.
LangSmith is gratis te gebruiken voor het loggen van traces. Om het in te stellen voor je zelf-gehoste n8n-instantie (bijv. op DigitalOcean met Docker Compose):
- Maak een gratis account aan op smith.langchain.com.
- Genereer een LangSmith API-sleutel.
- Voeg deze sleutel en de relevante LangChain-configuratievariabelen toe aan je
docker-compose.ymlbestand. Dit omvat variabelen zoalsLANGCHAIN_ENDPOINT,LANGCHAIN_TRACING_V2,LANGCHAIN_API_KEYenLANGCHAIN_PROJECT. - Herstart je n8n-instantie.
Zodra geconfigureerd, zal elke AI-agent aanroep binnen n8n automatisch worden gelogd in LangSmith, waardoor je volledige transparantie hebt over je AI-workflows.
Conclusie: De Balans Tussen Code en Visueel
De mogelijkheid om complexe AI-workflows te bouwen met LangChain code nodes in n8n is fascinerend en krachtig. Het opent de deur naar geavanceerde automatisering die verder gaat dan de standaard ingebouwde n8n-functionaliteit. Echter, zoals de spreker in de video opmerkt, als het doel is om diepgaande code te schrijven, is een omgeving die specifiek voor programmeren is gemaakt wellicht geschikter.
N8n is bij uitstek geschikt voor visuele automatisering, en voor velen zal de standaardfunctionaliteit toereikend zijn. De LangChain code nodes zijn echter een uitstekende manier om de grenzen van n8n te verkennen en te begrijpen hoe complexe AI-systemen onder de motorkap werken. Het is een speelveld voor de nieuwsgierige ontwikkelaar die de synergie tussen visuele low-code platforms en diepgaande AI-programmering wil ontdekken.
“`
