рабочие процессы n8n

AI-School может запускать рабочие процессы n8n через production webhook. Это удобно, когда вы хотите запустить автоматизированный процесс вне AI-School, например создание задачи, обновление записи в CRM, запуск потока отчётности или передачу данных формы в другую систему.

Пример: новостная статья на школьном сайте

Предположим, что школа создала рабочий процесс n8n, который публикует новостную статью на сайте WordPress школы. В AI-School вы тогда вводите только короткий текст, например несколько предложений о неделе проекта, спортивном дне или дне открытых дверей. С этим текстом вы запускаете workflow в n8n.

После этого workflow n8n может, например:

Превратить короткий текст в аккуратный черновик с помощью узла LLM и промпта, который хорошо подходит по тону школе.
Создать подходящую иллюстрацию с помощью второго узла LLM, например в цветах школы и в узнаваемом иллюстративном стиле.
Подготовить текст и изображение как запись блога или опубликовать их на сайте WordPress.

Так AI-School и n8n работают вместе: в AI-School пользователь выбирает workflow и заполняет нужную информацию. Затем n8n выполняет автоматизированные шаги и следит за тем, чтобы новостная статья аккуратно оказалась на сайте.

Что делает эта интеграция?

Вы запускаете workflow n8n из обзора workflow. Обязательны только production webhook, POST и Header Auth. Поля и обратные уведомления из n8n необязательны и могут настраиваться независимо друг от друга.

Если у workflow нет полей, webhook вызывается сразу.
Если у workflow есть поля, сначала открывается форма. Пользователь заполняет поля и затем запускает workflow кнопкой.
Введённые значения отправляются как JSON в POST-request на webhook n8n.
Без обратных уведомлений AI-School только подтверждает, что workflow запущен и дальше выполняется в n8n. Окно не показывает spinner и его можно сразу закрыть.
Если это включено при регистрации, workflow может отправлять в AI-School промежуточные шаги или завершение.
Если при регистрации включено одобрение, пользователь может сделать выбор прямо в AI-School. После этого n8n продолжает работу с ожидающего шага.

Создание workflow n8n в AI-School

Администратор регистрирует workflow следующим образом:

Перейдите в Ассистенты.
Откройте вкладку Workflow-ассистенты.
Нажмите в карточке сверху Новый workflow и выберите n8n workflow.
Укажите имя workflow и production URL n8n.
Настройте Header authentication с помощью имени заголовка и секретного значения заголовка.
В разделе Обратные уведомления из n8n отметьте только те пункты, которые действительно реализованы в этом n8n-workflow: прогресс, одобрение и/или конец workflow.
При необходимости добавьте поля, которые должны отправляться в POST-request.
Сохраните workflow.

Все три опции обратных уведомлений по умолчанию выключены. Если позже вы добавите callbacks или шаг одобрения в n8n, обновите также регистрацию в AI-School. Так диалог будет знать, нужно ли ему показывать только подтверждение запуска или продолжать ждать дальнейших сигналов.

Поля

Поля необязательны.
У каждого поля есть одно имя поля и тип.
Поддерживаемые типы полей: короткий текст, длинный текст, число, да/нет, дата, один выбор и множественный выбор.
Для Одного выбора и Множественного выбора добавьте доступные варианты. Один выбор отображается как компактный список выбора; Множественный выбор показывает чекбоксы. Выбранное значение или значения отправляются в JSON body.
Обязательные поля должны быть заполнены до запуска workflow.
Имя поля становится key в JSON body, отправляемом в n8n.

Создание совместимого workflow в n8n

Создайте в n8n новый workflow.
Добавьте первым узлом Webhook.
Дайте этому узлу точное имя Start workflow. Ниже приведённые примеры используют это имя.
Установите HTTP Method на POST.
В Authentication выберите Header Auth и выберите credential Header Auth.
В этом credential укажите то же имя заголовка и то же секретное значение, что и в workflow в AI-School.
Установите Respond или Response Mode на Immediately. Тогда приложение сразу получит успешное подтверждение запуска, а n8n продолжит работу.
Скопируйте Production URL узла Webhook в поле n8n productie-url в AI-School. Не используйте test-url с /webhook-test/.
Активируйте workflow в n8n.

Данные из AI-School в n8n находятся в body. Интеграционные данные поэтому находятся в body.integration. Не удаляйте эти данные в узле Edit Fields, Set или Code. Примеры ниже всегда читают их напрямую из узла Start workflow.

Пример JSON body

Если вы определите поля с именами prompt, klantnaam, doelgroepen и datum, n8n, например, получит такой JSON body. AI-School автоматически добавляет объект integration.

{
  "prompt": "Сделайте краткое резюме запроса.",
  "klantnaam": "Пример организации",
  "doelgroepen": ["сотрудники", "родители"],
  "datum": "2026-09-22",
  "integration": {
    "runId": "chat-document-id",
    "tenant": "default",
    "callbackUrl": "https://europe-west1-ai-school-pro.cloudfunctions.net/n8nWorkflowCallback",
    "callbackToken": "временный-токен-для-этого-запуска"
  }
}

Callback token привязан к одному запуску. Не сохраняйте его в логах, постоянной конфигурации или других системах.

Опционально: отправка прогресса и завершения

AI-School может показывать только то, что сообщает n8n. Используйте эти callbacks только если при регистрации вы включили Сообщать промежуточный прогресс и/или Сообщать о конце workflow.

Настройка узла HTTP Request

Добавьте узел HTTP Request и назовите его, например, Сообщить прогресс.
Установите Method на POST.
Нажмите у URL на Expression.

Вставьте точно такое выражение:

{{ $('Start workflow').first().json.body.integration.callbackUrl }}

В Authentication выберите None. Временный токен будет добавлен на следующем шаге как header.
Включите Send Headers и добавьте эти два заголовка:

Name Value
Authorization Bearer {{ $('Start workflow').first().json.body.integration.callbackToken }}
Content-Type application/json
Включите Send Body.
Выберите Body Content Type: JSON и Specify Body: Using JSON.
Вставьте нижеследующий JSON в поле JSON:

Name	Value
`Authorization`	`Bearer {{ $('Start workflow').first().json.body.integration.callbackToken }}`
`Content-Type`	`application/json`

{
  "tenant": "{{ $('Start workflow').first().json.body.integration.tenant }}",
  "runId": "{{ $('Start workflow').first().json.body.integration.runId }}",
  "eventId": "document-maken-gestart",
  "type": "progress",
  "executionId": "{{ $execution.id }}",
  "step": {
    "id": "document_maken",
    "label": "Создание документа"
  },
  "message": "Документ создаётся."
}

Выберите Execute step при тестировании workflow через приложение. Узел должен вернуть статус 200.

Скопируйте этот узел HTTP Request для каждого сообщения о статусе. Для каждой копии изменяйте минимум eventId, step.id, step.label и message.

Настройка последнего callback

Если включено Сообщать о конце workflow, в конце каждого возможного пути должен быть последний callback. Используйте type: "completed" при успехе, type: "failed" при ошибке, которую вы обрабатываете сами, и type: "rejected", когда пользователь отклоняет workflow.

Для успешного выполнения body может выглядеть так:

{
  "tenant": "{{ $('Start workflow').first().json.body.integration.tenant }}",
  "runId": "{{ $('Start workflow').first().json.body.integration.runId }}",
  "eventId": "workflow-afgerond",
  "type": "completed",
  "executionId": "{{ $execution.id }}",
  "step": {
    "id": "afronding",
    "label": "Workflow завершён"
  },
  "message": "Workflow завершён.",
  "output": {
    "resultaat": "Краткое описание или ссылка на результат"
  }
}

В рамках одного запуска используйте для каждого callback другой eventId. Также всегда используйте понятный step.label: этот текст пользователь видит в окне выполнения.

Опционально: запрос одобрения в приложении

Настройка Wait node

В месте, где требуется одобрение, добавьте узел Wait.
В Resume выберите On Webhook Call.
Установите HTTP Method на POST.
В Authentication выберите Header Auth.
Выберите тот же credential Header Auth, что и для узла Start workflow.
Перед Wait node поместите копию ранее настроенного узла HTTP Request и назовите её Запросить одобрение.
Используйте в этом узле тот же динамический URL и те же headers. Замените только JSON body на:

{
  "tenant": "{{ $('Start workflow').first().json.body.integration.tenant }}",
  "runId": "{{ $('Start workflow').first().json.body.integration.runId }}",
  "eventId": "controle-document",
  "type": "approval_required",
  "executionId": "{{ $execution.id }}",
  "step": {
    "id": "controle_document",
    "label": "Проверка документа"
  },
  "approval": {
    "question": "Можно ли продолжить workflow?",
    "context": "Сначала проверьте сгенерированный документ.",
    "resumeUrl": "{{ $execution.resumeUrl }}",
    "choices": [
      { "value": "approve", "label": "Одобрить" },
      { "value": "reject", "label": "Отклонить" }
    ]
  }
}

Соедините Запросить одобрение с Wait node. После этого пользователь увидит кнопки в AI-School. Секретный resume-url не передаётся в браузер; сервер безопасно отправляет выбор в Wait node.

Обработка выбора после Wait node

После Wait node добавьте узел Switch.
В качестве проверяемого значения используйте:
```
{{ $json.body.decision }}
```
Создайте, например, маршрут для approve и маршрут для reject.
Завершите каждый маршрут подходящим callback completed, rejected или failed.

Значение выбора может содержать только буквы, цифры, _ и -. Подпись может содержать обычный читаемый текст.

Настройка production callback-url

Production callback-url для AI-School:

https://europe-west1-ai-school-pro.cloudfunctions.net/n8nWorkflowCallback

Не вставляйте этот URL как фиксированный текст в каждый callback-node. В поле URL узла HTTP Request выберите Expression и используйте:

{{ $('Start workflow').first().json.body.integration.callbackUrl }}

Так AI-School автоматически передаёт правильный production-url при каждом запуске. Указанный выше фиксированный URL используйте только для проверки во время тестирования, что выражение указывает на AI-School.

Callable triggerCustomN8nWorkflow, triggerN8nWorkflow и resumeN8nWorkflow вызываются самим приложением. Эти URL не нужно настраивать в n8n.

Отправка неожиданных ошибок

Обычный callback failed работает только тогда, когда workflow достигает соответствующего узла HTTP Request. Для неожиданных ошибок узлов дополнительно используйте центральный n8n Error Workflow.

Создание центрального Error Workflow

Создайте в n8n отдельный workflow с именем AI-School - fouten terugsturen.
Добавьте узел Error Trigger.
Затем добавьте узел HTTP Request.
Установите Method на POST.

В поле URL укажите этот фиксированный production-URL:

https://europe-west1-ai-school-pro.cloudfunctions.net/n8nWorkflowExecutionFailed

Выберите Authentication: None.

Включите Send Headers и добавьте:

Name	Value
`n8n-handihow-name`	секретное стандартное значение, которое вы получаете от администратора платформы
`Content-Type`	`application/json`

Включите Send Body, выберите JSON и вставьте этот body:

{
  "executionId": "{{ $json.execution.id }}",
  "workflowId": "{{ $json.workflow.id }}",
  "workflowName": "{{ $json.workflow.name }}",
  "lastNode": "{{ $json.execution.lastNodeExecuted }}",
  "message": "{{ $json.execution.error.message }}"
}

Активируйте Error Workflow.
Откройте настройки обычного workflow и выберите в Error Workflow этот новый Error Workflow.

Сразу после Start workflow всегда отправляйте как минимум один callback прогресса с executionId: "{{ $execution.id }}". Так приложение узнает, к какому запуску относится неожиданная ошибка n8n.

Важные ограничения

Поддерживаются только webhook triggers.
Поддерживаются только production webhook-URLs.
Test-webhook-URLs с /webhook-test/ отклоняются.
Поддерживается только POST.
Поддерживается только generic header authentication.
Значение header в приложении обрабатывается как секрет.
Callback tokens и resume-URL обрабатываются только на стороне сервера и не доступны пользователям напрямую.
Tenant определяется на стороне сервера по вошедшему в систему пользователю, а не по значению, отправленному браузером.

Поиск и устранение проблем

404 или webhook не зарегистрирован: активируйте workflow в n8n и используйте production-url.
Ошибка аутентификации: проверьте, что имя и значение header в обеих системах полностью совпадают.
Отсутствуют данные: проверьте, что имена полей в приложении соответствуют keys, которые ожидает n8n.
В n8n нет request: проверьте, что workflow начинается с webhook trigger и использует POST.
Окно выполнения продолжает вращаться: если вы включили Сообщать о конце workflow, проверьте, отправляет ли n8n последний callback completed, failed или rejected. Если вы не ожидаете обратных уведомлений, выключите все три опции при регистрации.
Не видно прогресса: проверьте, включена ли при регистрации опция Сообщать промежуточный прогресс, сохраняется ли объект integration и имеет ли каждый callback уникальный eventId.
Кнопки одобрения не работают: проверьте Wait node, resumeUrl, header authentication и разрешённые символы в choices[].value.

Пример: новостная статья на школьном сайте​

Что делает эта интеграция?​

Создание workflow n8n в AI-School​

Поля​

Создание совместимого workflow в n8n​

Пример JSON body​

Опционально: отправка прогресса и завершения​

Настройка узла HTTP Request​

Настройка последнего callback​

Опционально: запрос одобрения в приложении​

Настройка Wait node​

Обработка выбора после Wait node​

Настройка production callback-url​

Отправка неожиданных ошибок​

Создание центрального Error Workflow​

Важные ограничения​

Поиск и устранение проблем​