Camunda и n8n — две мощные платформы для автоматизации рабочих процессов, но они решают совершенно разные задачи.

Camunda 8 предназначена для сложных, долгоживущих процессов, которые требуют регламентации, участия человека и интеграции между системами. n8n же оптимизирован для быстрых low-code автоматизаций и задач, ориентированных на работу с API, которые выполняются за секунды или минуты.

В этой статье разбирается, где лучше всего подходит каждый инструмент, чем они отличаются по архитектуре, моделированию, масштабируемости и наблюдаемости, а также как ведущие компании сочетают их в гибридных стратегиях автоматизации.

Если вы выбираете между Camunda и n8n или хотите эффективно использовать оба инструмента — это руководство для вас.

Авторы свежей научной работы попробовали заставить обычные открытые LLM (от 1B до 70B) генерировать валидный BPMN-XML прямо в чате по текстовому описанию процесса.

Если вкратце, то без дообучения — полный провал. 80% токенов тратится на XML-мусор, модели сыплются на синтаксисе, забывают ветки и галлюцинируют теги. Работает только на больших моделях и то не очень хорошо.

Но вроде просматривается рабочий вариант для генерации BPMN — берем 7–13B модель, дообучаем через LoRA/QLoRA на нормальном датасете, переходим на компактный JSON вместо XML и добавляем Preference Tuning + CoT. Тогда может быть взлетит.

Вам интересно, какую нагрузку способен выдержать n8n, прежде чем он поднимет белый флаг? Мы выжали из него все соки — и результаты впечатлили.

Когда вы работаете с критически важными бизнес-процессами, вам необходимо знать свои пределы. Поэтому мы недавно провели тестирование различных вариантов развертывания n8n — имитируя высокую нагрузку и максимально используя ресурсы, чтобы выяснить, какие конфигурации показывают наилучшие результаты.

Независимо от того, управляете ли вы небольшим проектом или инжинирингом в мультинациональной компании, стресс-тестирование значительно помогает предотвратить простои, узкие места и невыполнение обязательств. Это бенчмарк-исследование и видео наглядно покажут, на что способен n8n и где он начинает давать сбои!

Business Process Model and Notation (BPMN) — это стандартизированное графическое представление, предназначенное для облегчения визуализации, понимания и взаимодействия сложных бизнес-процессов. Этот метод предоставляет целостную структуру, обеспечивающую единообразие описания между различными участниками, эффективно устраняя разрыв между технической и нетехнической аудиториями. BPMN использует набор стандартизированных символов, позволяющих компаниям системно описывать свои операционные потоки. Такая наглядность особенно важна в средах, где критичны оптимизация процессов и соблюдение регламентов, — она дает ясное представление о том, как действия, события и точки принятия решений взаимосвязаны внутри процесса.

С другой стороны, нестандартные инструменты автоматизации, такие как платформа n8n, предлагают иной подход к автоматизации рабочих процессов. В отличие от BPMN, который придерживается формальной нотации, n8n представляет собой low-code среду, ориентированную на гибкость и индивидуальную настройку. Подобные инструменты позволяют создавать сценарии автоматизации, соединяя различные приложения и сервисы без необходимости глубоких знаний в программировании. Такие среды особенно привлекательны для гибких рабочих процессов, где часто происходят итеративные изменения и требуется интеграция со множеством систем. Нестандартные инструменты нередко удовлетворяют уникальные бизнес-потребности, которые стандартизированные методологии, такие как BPMN, могут охватывать не полностью, предлагая тем самым альтернативное решение для оркестрации процессов.

На одной из площадей Берна уже почти пятьсот лет журчит фонтан с устрашающим названием «Киндлифресербрюнен», что означает «Пожиратель детей». Его вид полностью оправдывает название. На колонне в центре фонтана восседает ужасный великан-людоед, который засовывает в рот младенца, а еще несколько детишек в сумке, висящей у него на боку, ожидают своей незавидной участи.

В соцсетях сидят все, от мала до велика. Причем входной порог постепенно снижается: дети, которым сейчас 8-11 лет, стали интернет-пользователями в 6-7 лет, а малыши 5-7 лет освоили этот навык в свои 4-5 лет.

Помните, как начинал свой день Евгений Онегин? Смартфона у него не было, поэтому посты друзей он получал в виде записочек: «Три дома на вечер зовут — там будет бал, там детский праздник», — и прикидывал, как бы ничего не пропустить. Но автор спешит нас успокоить: «С кого начнет он? Все равно: везде поспеть немудрено».

От автора: это еще одна глава из моей книги «Прекрасный, опасный, кибербезопасный мир». Она была написана еще в благодатные доковидные времена, когда мир был совсем другим. Многое изменилось, но базовые вещи относительно безопасности остались те же, так что книжка по‑прежнему неплоха. Ее можно найти на сайте Ростелеком, если захотите прочитать целиком.

Что касается конкретно этой главы: в биометрии за эти годы был изрядный прогресс — но я же не новости рассказываю, а как оно в принципе устроено. А еще здесь много интересных историй.

Автоматизацией процессов первым занялся Фредерик Тейлор в начале 1920-х — он это делал в железе и жестко хардкодил, гибкость не была предусмотрена. Но то были производственные процессы, приставку ‘бизнес-‘ к ним еще не приделали.

Логично было применить его метод и к офисной работе, но это произошло гораздо позже — когда началась эпоха персоналок и локальных сетей, во второй половине 1980-х. Тогда и заговорили о «маршрутизации задач» между исполнителями.

Итак, давайте посмотрим, как с течением времени менялись рыночные ярлыки для систем управления процессами...

От автора: публикую главы из своей книги «Прекрасный, опасный, кибербезопасный мир». Она была написана еще в благодатные доковидные времена, когда мир был совсем другим. Многое изменилось, но базовые вещи относительно безопасности остались те же, так что книжка по‑прежнему неплоха.

Давайте честно: большинство советов про «ИИ для бизнеса» либо слишком общие, либо слишком технические, чтобы быть полезными. Пока мы готовили курс «AI for Process», я поговорил с десятками участников BPMInstitute.org — аналитиками, архитекторами и руководителями процессов, — которые уже экспериментировали с генеративным ИИ. Кто-то только начинал, кто-то копал глубоко, но все пытались сделать ИИ полезным в повседневной процессной работе.

Эти 10 техник стали лучшими. Если вы только начинаете, используйте этот список как трамплин. Каждая из них — это реальные уроки, реальная польза и понятный путь к тому, чтобы уже завтра работать умнее.

Многоагентная архитектура открывает несколько мощных паттернов. Здесь я начну с основ и опишу, как с помощью Temporal сделать создание многоагентных систем простым, надёжным и увлекательным.

В статье Camunda показывает, как классическая оркестрация процессов и агентный ИИ наконец сходятся: агенты могут принимать решения, действовать автономно, учиться на прошлых кейсах — и при этом оставаться под управлением BPMN и корпоративных правил. Если вам интересно, как сделать ИИ-агентов частью серьёзных бизнес-процессов, а не игрушкой из лаборатории — этот обзор стоит прочитать.

Узнайте, как использовать шаблоны элементов и коннекторов в Camunda, чтобы быстро создавать эффективные, стандартизированные и многократно используемые процессы.

Как обстоят дела с ИИ в реальном мире? Узнайте из опыта Лили Ван, CIO в Barclays, и Бернхарда Шаффрика, главного аналитика Forrester, которые исследуют, как предприятия преодолевают разрыв между инвестициями в ИИ и получаемыми результатами.

В этом пошаговом руководстве вы узнаете о последних способах использования агентного ИИ и о том, как уже сегодня воспользоваться агентной оркестрацией с Camunda.

Каждый руководитель в сфере технологий знает это ощущение. Заходишь в зал для совещаний, где собраны недовольные руководители отделов, и у всех — истории о системах, которые не взаимодействуют друг с другом, о данных, застрявших в изолированных хранилищах, и о процессах, требующих ручного вмешательства на каждом этапе. Обещания цифровой трансформации кажутся всё более недостижимыми, когда организация функционирует скорее как набор изолированных островков, чем как связанное целое.

Эта проблема уже не просто вопрос технологий. Это ключевая бизнес-задача, которая обходится организациям в миллионы потерянной производительности, упущенных возможностей и конкурентных потерь. Исследования McKinsey показывают, что 90 процентов компаний сейчас реализуют проекты цифровой трансформации, но большинство сталкиваются с фундаментальной проблемой — обеспечить эффективное взаимодействие своих систем.

Жестокая ирония заключается в том, что отдельные приложения стали мощнее и сложнее, а само предприятие в целом стало более фрагментированным. Каждая новая система обещает решение конкретной задачи, но в итоге все они вместе создают сеть сложности, которая может задушить операционную эффективность.

Однако выход есть. Платформы оркестрации перестают быть просто удобными инструментами для управления процессами и становятся основным приложением, от которого зависит, будет ли предприятие процветать или выживать.

5 сентября 1977 года Вояджер-1 отправился в свой вояж по Солнечной системе. Не могу сказать, что прям помню, как это было, но впечатление осталось — тогда много говорили об этом. Ну или такой был у меня информационный пузырь вокруг астрономии. Жили мы тогда возле планетария, и я шастал туда, ну как минимум, пару раз в неделю. Или это мне сейчас так кажется. В общем, увлекался звездами.

В те годы аппараты уже привычно летали на Венеру и Марс, но это практически рядом, а тут такое — замахнулись выйти в дальний космос! И таки получилось! Уже в 1990 году оба Вояджера покинули пределы Солнечной системы. Когда читал про их план полета, казалось, что это будет совсем не скоро, а уже и все сроки прошли. А он все летит…

В стратегии автоматизации наступил критический момент для руководителей предприятий. Потенциальные возможности AI-агентов, способных автономно принимать решения в сложных бизнес-процессах, привлекли внимание советов директоров. Но реальность, стоящая за заявлениями многих поставщиков, отличается. Несмотря на то что вендоры активно используют терминологию ИИ, разрыв между обещаниями и реальными возможностями никогда не был столь велик.

Этот разрыв приводит к реальным последствиям для организаций, принимающих стратегические решения в области технологий. Ошибка в выборе ведет не только к растрате бюджета, но и может надолго затормозить инициативы цифровой трансформации. Чтобы отличить настоящие инновации от искусного маркетинга, нужно выходить за рамки поверхностных функций и исследовать фундаментальные возможности, которые определяют следующее поколение средств автоматизации бизнес-процессов.

Есть множество инструментов для создания AI-агентов, и в основе им нужно три вещи. Во-первых, им нужно понимать свою основную цель и правила, в рамках которых они должны работать. Например, вы можете создать агента и сказать ему: «Ты здесь, чтобы помогать клиентам с общими запросами о существующих услугах банка». Во-вторых, нам нужен промпт — это запрос к агенту, который агент может попытаться выполнить. И наконец, нужен набор инструментов — это действия и системы, к которым агент имеет доступ, чтобы исполнить запрос.

Большинство конструкторов агентов объединяют эти три требования в одну статическую, синхронную систему, но в Camunda мы решили этого не делать. Мы обнаружили, что это создаёт слишком много ограничений для применения, не масштабируется и сложно поддерживается. Чтобы преодолеть эти ограничения, мы придумали концепцию, которая позволяет разделить эти требования и полностью визуализировать агента так, чтобы открыть его для гораздо большего числа сценариев использования — не только на техническом уровне, но и в такой форме, которая снимает многие опасения у людей, добавляющих AI-агентов в свои основные процессы.