Tydzień 40 / 2026.
Krótki zapis zmian między numerami. Pełne odpowiedzi i wykresy są na stronach pytań.
- Okno danych
- 28.09.2026 – 4.10.2026
- Ostatnia aktualizacja
- 16.10.2026
- Autor
- Romuald Członkowski
Komentarz
W oknie 28 września – 4 października przez n8n-mcp powstało 73 123 workflowy, średnio 10 446 dziennie, przy 1 684 118 wywołaniach narzędzi i 0,13% błędów. To pierwszy numer po przeniesieniu telemetrii na nową infrastrukturę 27 września. Instalacje w wersjach starszych niż 2.90.0 przestały wtedy raportować, więc tych liczb nie porównuję z wcześniejszymi numerami. Aktywnych instalacji jest 143 073, workflowy tworzy 8% z nich, a co najmniej 31 workflowów ma 275 instalacji, czyli 2,4% tworzących.
W dni robocze dzienne tempo trzyma się między 10 557 a 12 192 workflowami, a dwa najniższe dni okna to sobota i niedziela: 6 962 i 7 477. Walidacji nie przechodzi 0,8% workflowów i im mniejszy workflow, tym częściej odpada: przy 2–3 węzłach 1,47%, przy 4–10 0,62%, przy 11–30 0,30%, przy 101–300 już tylko 0,07%. Dzienny odsetek waha się od 0,4% do 3%, więc jednego tygodnia nie biorę za trend, a przyczyn tego rozkładu dane nie pokazują.
Wywołania to w 56% odczyty i w 12% zapisy, a samo pobieranie egzekucji zajmuje 30% wszystkich. W oknie widzę 128 924 edycje workflowów: średnio 2,64 operacji na edycję, mediana czasu 832 ms, weryfikowalna poprawa w 57%. Najczęstszy znany cel to zmiana konfiguracji (48 206), dopisanie funkcji jest ponad dwa razy rzadsze (18 780), naprawa walidacji to 4 342 przypadki. Na jedno utworzenie workflowu przypada 7,5 aktualizacji, więc w budżecie wdrożenia większą pozycją jest dostrajanie niż pierwsze uruchomienie.
W korpusie z tego okna (25 911 workflowów, mediana 7 węzłów) Code ma 75%, HTTP Request 61%, węzeł modelu LLM 6%, AI Agent 4%. Data Table jest w 11,9% workflowów i rośnie od marca, kiedy miał 3,3%. Wśród węzłów modelu OpenAI ma 42%, Anthropic 18%, Google Gemini 15%, OpenRouter 13%. Testy połączenia kończą się błędem w 17% przypadków i w większości jest to błąd adresu albo sieci, czyli 14% wszystkich testów.
Zmiany wobec poprzedniego numeru
27 września 2026 przeniosłem telemetrię n8n-mcp na nową infrastrukturę. Wersje starsze niż 2.90.0 przestały wtedy raportować, więc liczby sprzed tej daty i po niej pochodzą z innej grupy instalacji. Nie porównuję ich ze sobą.
| wskaźnik | wartość | zmiana |
|---|---|---|
| Workflowy utworzone | 73 123 | — |
| Workflowy dziennie | 10 446 | — |
| Wywołania narzędzi | 1 684 118 | — |
| Wywołania z błędem | 0,13% | — |
| Nie przeszło walidacji | 0,8% | — |
| Aktywne instalacje | 143 073 | — |
| Retencja tydzień 1 | b/d | — |
| Workflowy w korpusie (tydzień) | 25 911 | — |
Odpowiedzi tygodnia
- Który model językowy napędza agentów AI w n8n: OpenAI, Anthropic, Gemini czy Ollama?
W workflowach n8n zbudowanych w ostatnim tygodniu OpenAI ma 42% węzłów modelu, Anthropic 18%, Google Gemini 15%, OpenRouter 13%. W mar 2026 OpenAI miał 48%, a Anthropic 12%.
- Których węzłów n8n agenci AI używają najczęściej i które triggery je uruchamiają?
Najczęściej używany węzeł w workflowach n8n budowanych przez AI to Code, obecny w 75% workflowów z ostatniego tygodnia. Dalej HTTP Request (61%) i Webhook (50%). Mediana rozmiaru workflowu to 7 węzłów.
- Który węzeł n8n rośnie najszybciej?
Najszybciej rosnącym węzłem n8n jest stopAndError: udział w workflowach zbudowanych przez AI wzrósł z 0,5% (cze 2026) do 1,7% (wrz 2026), czyli 3,4 raza. Drugi jest Extract from File (2,9 raza).
- Czy workflowy n8n budowane przez AI mają obsługę błędów?
Rzadko. Węzeł Error Trigger ma 2,5% workflowów n8n zbudowanych przez AI w ostatnim tygodniu i 2,0% w wrz 2026. Od marca udział ani razu nie przekroczył 2,5%.
- Czy agenci AI budują workflowy n8n z węzłów, czy z kodu?
Z kodu. Węzeł Code jest w 75% workflowów n8n zbudowanych przez AI w ostatnim tygodniu, HTTP Request w 61%. W wrz 2026 udział Code wyniósł 73%. Agenci wolą napisać JavaScript i wywołać API, niż szukać gotowej integracji.
- Jak duże są workflowy n8n budowane przez AI i które nie przechodzą walidacji?
52% workflowów utworzonych w ostatnim tygodniu ma co najmniej 11 węzłów, a 18% ma 31 lub więcej. Im większy workflow, tym rzadziej nie przechodzi walidacji: 1,5% dla 2–3 węzłów wobec 0,14% dla 31–100.
- Jakich węzłów n8n szukają agenci AI?
W ostatnim tygodniu najczęściej wyszukiwanym węzłem n8n był data table (232 instalacji), przed webhook (150) i http request (103). Ranking liczy unikalne instalacje, nie liczbę zapytań.
- Jak agenci AI (Claude Code, Cursor) budują workflowy n8n przez MCP: budują czy utrzymują?
Utrzymują. Z 1 684 118 wywołań narzędzi w ostatnim tygodniu 56% to odczyt workflowów, egzekucji i list, a 12% to zapis. Samo pobieranie egzekucji to 30% wywołań. W tym czasie powstało 73 123 workflowów, 10 446 dziennie.
Najczęściej szukane węzły
data table (232) · Webhook (150) · http request (103) · schedule trigger (65) · Telegram (57) · Gmail (53) · google sheets (53) · Slack (53) · anthropic (38) · whatsapp (38)
Per-item execution on large datasets
Google Sheets node processes items one at a time by default, making API calls for each row. For large datasets (100+ rows), this is very slow and may hit rate limits. Use batch operations or the "Append or Update" operation with multiple rows when possible.