Tydzień 43 / 2026.
Krótki zapis zmian między numerami. Pełne odpowiedzi i wykresy są na stronach pytań.
- Okno danych
- 19–25.10.2026
- Ostatnia aktualizacja
- 6.11.2026
- Autor
- Romuald Członkowski
Komentarz
W oknie 19–25 października przez n8n-mcp powstały 83 032 workflowy, średnio 11 862 dziennie, przy 1 850 163 wywołaniach narzędzi i 0,12% błędów. Workflowów dziennie jest o 1% więcej niż tydzień wcześniej, wywołań o 8% mniej, a aktywnych instalacji 163 883, o 8% więcej; workflowy tworzy 8% z nich. Najwięcej powstało 21 października (14 501), najmniej 24 października (6 874). Retencja tydzień 1 to 39% z 6 392 instalacji, które ruszyły w tygodniu od 12 października, tyle samo co w poprzednim numerze.
Wywołania rozkładają się tak: 59% to odczyt, 12% zapis, 7% dokumentacja i walidacja, 3% testy. Samo pobieranie egzekucji to 37% wszystkich wywołań, a na jeden utworzony workflow przypada 7,2 aktualizacji. Edycji było w oknie 143 713: wszystkie przeszły przez API, 55% dało weryfikowalną poprawę, średnio 2,69 operacji przy medianie 880 ms. W tych danych praca na workflowie to głównie czytanie i poprawianie tego, co już stoi, a nie napisanie go raz. Tak też warto ją wyceniać.
Do korpusu weszło w oknie 29 329 workflowów, łącznie jest ich 1 247 822, mediana to 7 węzłów. Code ma 77%, HTTP Request 62%, Data Table 12,4%, węzeł modelu LLM 5%, AI Agent 3%. Udział węzła modelu spada od marca, kiedy wynosił 17%; Data Table wzrósł w tym czasie z 3,3% do 12,5% w danych październikowych. Najczęściej szukanym hasłem tygodnia jest data table, z 202 instalacjami, przed webhookiem (149) i http request (66). Wśród węzłów modelu OpenAI ma 32%, Anthropic 21%, Google Gemini 17%, OpenRouter 16%.
Walidacji nie przeszło 0,7% workflowów i znów potykają się na niej głównie te najmniejsze: przy 2–3 węzłach 1,16%, przy 101–300 węzłach 0,09%. 13% testów połączenia kończy się błędem, a 30% z nich dotyczy adresu albo sieci. Pułapka tego numeru dotyczy pętli: w układzie Code → HTTP Request → Code → If węzeł HTTP Request nadpisuje $json odpowiedzią z API, więc licznik iteracji i zbierane dane przepadają w każdym obiegu. Stan pętli trzymaj w $getWorkflowStaticData('global') i zeruj go na starcie każdego uruchomienia, bo zapisuje się do bazy i przenosi między biegami.
Zmiany wobec poprzedniego numeru
| wskaźnik | wartość | zmiana |
|---|---|---|
| Workflowy utworzone | 83 032 | — |
| Workflowy dziennie | 11 862 | +1% |
| Wywołania narzędzi | 1 850 163 | -8% |
| Wywołania z błędem | 0,12% | -20% |
| Nie przeszło walidacji | 0,7% | +3% |
| Aktywne instalacje | 163 883 | +8% |
| Retencja tydzień 1 | 38,6% | -0% |
| Workflowy w korpusie (tydzień) | 29 329 | +1% |
Odpowiedzi tygodnia
- Który model językowy napędza agentów AI w n8n: OpenAI, Anthropic, Gemini czy Ollama?
W workflowach n8n zbudowanych w ostatnim tygodniu OpenAI ma 32% węzłów modelu, Anthropic 21%, Google Gemini 17%, OpenRouter 16%. 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 77% workflowów z ostatniego tygodnia. Dalej HTTP Request (62%) 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% (lip 2026) do 3,1% (paź 2026), czyli 6,7 raza. Drugi jest Extract from File (3,3 raza).
- Czy workflowy n8n budowane przez AI mają obsługę błędów?
Rzadko. Węzeł Error Trigger ma 2,4% workflowów n8n zbudowanych przez AI w ostatnim tygodniu i 2,4% w paź 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 77% workflowów n8n zbudowanych przez AI w ostatnim tygodniu, HTTP Request w 62%. W paź 2026 udział Code wyniósł 76%. Agenci wolą napisać JavaScript i wywołać API, niż szukać gotowej integracji.
- Jak duże są workflowy n8n budowane przez AI i które nie przechodzą walidacji?
53% workflowów utworzonych w ostatnim tygodniu ma co najmniej 11 węzłów, a 19% ma 31 lub więcej. Im większy workflow, tym rzadziej nie przechodzi walidacji: 1,2% dla 2–3 węzłów wobec 0,16% dla 31–100.
- Jakich węzłów n8n szukają agenci AI?
W ostatnim tygodniu najczęściej wyszukiwanym węzłem n8n był data table (202 instalacji), przed webhook (149) i http request (66). Ranking liczy unikalne instalacje, nie liczbę zapytań.
- Jak agenci AI (Claude Code, Cursor) budują workflowy n8n przez MCP: budują czy utrzymują?
Utrzymują. Z 1 850 163 wywołań narzędzi w ostatnim tygodniu 59% to odczyt workflowów, egzekucji i list, a 12% to zapis. Samo pobieranie egzekucji to 37% wywołań. W tym czasie powstało 83 032 workflowów, 11 862 dziennie.
Najczęściej szukane węzły
data table (202) · Webhook (149) · http request (66) · Telegram (49) · whatsapp (46) · anthropic (40) · Slack (35) · Gmail (29) · schedule trigger (28) · gemini (24)
$getWorkflowStaticData global loses data in loops
When looping via Code → HTTP Request → Code → If → back to HTTP Request, the HTTP Request node overwrites $json with the API response. Any loop state passed via $json (iteration counter, accumulated data) is lost on every iteration. Fix: use $getWorkflowStaticData('global') to persist loop state across iterations. Always reset staticData at the start of each workflow run because it persists across runs (saved to DB) — stale data from failed executions can leak in otherwise.