Dans n8n, un agent IA, c’est un nœud : AI Agent. On lui branche un modèle de langage et des outils. L’agent décide lui-même quel outil appeler pour mener la tâche.
C’est ce qui le distingue d’un workflow classique, où chaque étape est écrite d’avance.
Voici comment le nœud fonctionne et ses réglages utiles. Puis la validation humaine, qui garde la main sur les actions sensibles. D’après la documentation de n8n, relevée le 30 septembre 2026.
Ce que fait le nœud AI Agent
La documentation le résume en une phrase. On connecte un modèle de chat et un ou plusieurs outils, et l’agent décide quels outils appeler.
Un outil, c’est une ressource que l’agent peut utiliser : une API, une base, une application. Il faut en connecter au moins un, sous forme de sous-nœud.
Depuis la version 1.82.0 de n8n, tous les nœuds AI Agent fonctionnent en « Tools Agent ». La version 1 du nœud laissait choisir un autre type d’agent. Elle sera retirée dans n8n 3.0.
Pour une conversation suivie, avec le déclencheur de chat, la documentation conseille un sous-nœud de mémoire. Elle précise que la mémoire ne persiste pas d’une session à l’autre.
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Les modèles pris en charge
La page du Tools Agent cite cinq nœuds de modèle de chat. Ce sont OpenAI, Groq, Mistral Cloud, Anthropic et Azure AI Foundry.
Claude passe donc par le nœud « Anthropic Chat Model ».
Les réglages qui comptent
- Prompt. Soit repris du nœud précédent, qui doit fournir un champ
chatInput, soit écrit dans le nœud. En texte fixe ou en expression.
- System Message. Un message envoyé à l’agent avant la conversation, pour guider ses décisions. C’est là que vous écrivez les règles de l’agent.
- Max Iterations. Le nombre d’exécutions du modèle pour tenter de produire une bonne réponse. 10 par défaut.
- Return Intermediate Steps. Ajoute à la sortie les étapes suivies par l’agent. La documentation le dit utile pour affiner son comportement.
- Require Specific Output Format. Impose un format de sortie, par un analyseur de sortie à connecter.
Le réglage Return Intermediate Steps mérite d’être activé pendant les premiers tests. Si l’agent choisit le mauvais outil, vous voyez par quelles étapes il y est arrivé.
Garder la main : la validation humaine
C’est le réglage à connaître avant de brancher un agent sur de vrais outils.
n8n permet d’exiger une validation humaine avant qu’un outil précis s’exécute. Quand l’agent veut s’en servir, le workflow se met en pause. Une demande d’approbation part par le canal choisi : le chat de n8n, Slack, Telegram, entre autres. Un agent qui veut écrire à votre plus gros client un dimanche soir passe d’abord par vous.
La personne voit l’outil demandé et ses paramètres. Elle approuve, et l’outil s’exécute. Elle refuse, et l’action est annulée. L’agent est prévenu du refus. Pour qu’il en tienne compte, la documentation demande une précaution. Décrire, dans le System Message, les outils soumis à validation.
La documentation cite les cas où l’activer. D’abord les actions irréversibles : supprimer des données, envoyer un message externe, acheter. Puis les obligations de conformité et les décisions à fort impact. Et le début d’un projet, le temps de gagner en confiance.
La validation peut porter sur tous les outils de l’agent, ou seulement sur certains.
Elle permet d’appliquer la recommandation R9 de l’ANSSI. Un système d’IA ne doit pas pouvoir exécuter de manière automatisée une action critique sur le système d’information. Le détail est dans notre page sur la sécurité de l’IA en entreprise.
Agent ou workflow classique ?
Mon conseil à une équipe qui démarre : un workflow classique là où les étapes sont connues d’avance. L’agent pour les demandes variables. Et la validation humaine sur chaque outil qui écrit, envoie ou supprime.
Ce qu’est un agent IA, au-delà de n8n : voir agent IA, c’est quoi. Les bases de l’outil sont dans n8n, c’est quoi.
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