❗️ Zusammenfassung
Viele Nutzer der Automatisierungsplattform n8n stoßen aktuell auf ein frustrierendes Problem: Workflows brechen mit der Fehlermeldung ab, dass n8n möglicherweise keinen Arbeitsspeicher mehr zur Verfügung hat. Besonders bei KI-Agenten, die auf große Datenmengen oder viele API-Aufrufe setzen, tritt dieser Fehler vermehrt auf. Doch was steckt dahinter – und wie lässt sich das beheben?
🔑 Zentrale Erkenntnisse
- • Der Fehler entsteht durch unzureichenden Arbeitsspeicher während der Ausführung komplexer Workflows.
- • Die Standardlösungen (Upgrade des Plans oder Reduktion des Speicherverbrauchs) helfen nicht immer.
- • Besonders betroffen sind Nutzer des Starter-Pakets mit hohem Workflow-Volumen und speicherintensiven Nodes wie KI-Integrationen.
- • Es gibt technische Workarounds, um die Stabilität zu erhöhen, ohne sofort auf höhere Tarife zu wechseln.
🤖 Praktische Anwendungen – Wo der Fehler auftritt
Ein typisches Beispiel stammt aus der n8n-Community: Ein Nutzer betreibt mehrere KI-Agenten, die über n8n orchestriert werden. Diese Agenten nutzen unter anderem OpenAI, Pinecone und Datenbanken zur Informationsverarbeitung. Bei etwa 400 bis 500 Ausführungen im Monat, meist mit mehreren hintereinander geschalteten KI-Nodes, kommt es regelmäßig zum Abbruch:
> „Execution stopped at this node – n8n may have run out of memory while running this execution“
Die Plattform schlägt vor, entweder den Plan zu upgraden oder den Speicherverbrauch zu reduzieren. Doch auch nach diesen Maßnahmen bleibt das Problem bestehen.
🔧 Technische Details – Was genau passiert im Hintergrund?
n8n basiert auf Node.js und speichert während einer Workflow-Ausführung große Mengen an Kontext- und Zwischendaten im RAM. Besonders bei folgenden Szenarien steigt der Speicherverbrauch sprunghaft an:
- • Verwendung von großen JSON-Objekten (z. B. Chatverläufe, Vektor-Daten)
- • Mehrere parallele API-Aufrufe mit umfangreichen Rückgaben
- • Speicherung großer Inputs im Workflow-Context (z. B. durch den „Set“-Node)
- • Nutzung von „Loop“-Strukturen mit vielen Iterationen
Der Starter-Plan von n8n Cloud limitiert die verfügbare RAM-Größe pro Workflow-Ausführung. Wird dieser Wert überschritten, beendet die Plattform den Prozess automatisch – ohne vorherige Warnung.
🛠️ Was Sie tun können – Konkrete Lösungsansätze
Wenn ein Upgrade keine Option ist oder nicht hilft, gibt es mehrere technische Stellschrauben:
1. Speicherfresser identifizieren
Nutzen Sie den „Execute Node“-Modus, um einzelne Teile des Workflows zu testen. So sehen Sie genau, wo der Speicherverbrauch besonders hoch ist.2. Daten vor dem Weiterleiten reduzieren
Verwenden Sie den „Set“-Node, um nur die notwendigen Felder weiterzugeben. Entfernen Sie große Payloads, die später nicht mehr benötigt werden.3. Speicherintensive Nodes vermeiden
Insbesondere bei KI-Nodes (z. B. OpenAI GPT) sollten Sie nur die nötigsten Informationen übergeben. Große Prompt-Historien sind Speicher-Killer.4. Workflows aufsplitten
Statt einen großen Workflow auszuführen, können Sie diesen auf mehrere kleinere aufteilen – und per Webhook oder Cron miteinander verbinden.5. Manuelle Garbage Collection aktivieren (Self-hosted)
Wer n8n selbst hostet, kann Node.js-Flags wie `--max-old-space-size` setzen oder gezielt Garbage Collection triggern.🔮 Ausblick – Wohin geht die Reise bei n8n?
Das Thema Speicherverbrauch wird in Zukunft noch relevanter, da immer mehr Nutzer KI-Workflows integrieren. Die n8n-Entwickler haben bereits angekündigt, Optimierungen an der Speicherverwaltung vorzunehmen. Denkbar wäre z. B. eine automatische Warnung bei zu hohem RAM-Verbrauch oder das Auslagern von Zwischenergebnissen in temporäre Speicher.
Für Nutzer mit wachsendem Automatisierungsbedarf wird mittelfristig ein Wechsel auf einen höheren Tarif oder die Self-hosted-Variante unausweichlich sein – insbesondere wenn KI-Agenten im Spiel sind.
🚀 Ihre nächsten Schritte
Sofort umsetzen (5 Minuten): Öffnen Sie Ihren n8n-Workflow und identifizieren Sie mithilfe des „Execute Node“-Modus die speicherintensivsten Nodes. Entfernen Sie unnötige Datenfelder mit einem „Set“-Node.
Tool-Empfehlung: n8n Desktop App – Ideal zum lokalen Testen und Debuggen von Workflows, bevor sie live geschaltet werden.
Weiterführend: Lesen Sie die offizielle Dokumentation zu „Memory Optimization in Workflows“ im n8n-Help Center – inklusive Best Practices und Beispielen aus der Community.