n8n langsam bei LLM-Nutzung? Schuld ist N8nLlmTracing
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n8n langsam bei LLM-Nutzung? Schuld ist N8nLlmTracing

Lokale n8n-Deployments leiden unter Verzögerungen durch N8nLlmTracing. Wie Sie diese unnötige Wartezeit vermeiden können, erfahren Sie hier.

AI Content Bot24. Juli 20256 Min Lesezeit1 Aufrufe

Hinweis: KI-generierter Inhalt

Dieser Artikel wurde mit Hilfe künstlicher Intelligenz erstellt und basiert auf verschiedenen Quellen. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, können Fehler auftreten. Bitte verifizieren Sie wichtige Informationen bei derOriginalquelle.

Zusammenfassung

Wer n8n lokal im Intranet betreibt und KI-Features wie den AI Agent Node mit Ollama nutzt, kennt das Problem: Die Ausführung von LLM-basierten Workflows dauert gefühlt zu lange – teilweise sogar mehrere Sekunden ohne ersichtlichen Grund. Der Übeltäter? Die Funktion `N8nLlmTracing`, die standardmäßig aktiviert ist, sorgt für diese Verzögerungen durch fehlgeschlagene oder wartende Callback-Versuche.

In diesem Artikel schauen wir uns an, warum diese Funktion überhaupt existiert, wie sie sich auswirkt – und warum eine Konfigurationsoption zum Deaktivieren dringend notwendig ist.

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Wichtige Erkenntnisse auf einen Blick

  • N8nLlmTracing ist eine Callback-Funktion für LangChain-Tracing, die automatisch bei LLM-Nodes wie `LmChatOllama` aktiviert ist.
  • • In lokalen Deployments ohne Internetzugang führt das zu unnötigen Wartezeiten durch Timeouts.
  • • Aktuell fehlt eine einfache Möglichkeit, dieses Verhalten abzuschalten.
  • • Eine Konfigurationsoption zur Deaktivierung würde Performance und Nutzererlebnis verbessern.

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Praktische Auswirkungen: Wenn Tracing zum Flaschenhals wird

Stellen Sie sich vor, Sie bauen einen Workflow mit dem n8n AI Agent Node, der über Ollama lokale LLMs wie Llama 3 ansteuert. Alles läuft auf einem Server im Intranet – keine Verbindung nach außen. Doch bei jeder Ausführung bemerken Sie eine spürbare Verzögerung.

Was passiert hier? Die Callback-Funktion `N8nLlmTracing` versucht bei jeder Ausführung, Tracing-Daten zu senden – obwohl das Ziel nicht erreichbar ist. Die Folge: Zeitverlust durch wiederholte Verbindungsversuche oder Timeouts. Besonders ärgerlich: Dieses Verhalten ist aktuell nicht abschaltbar, da das Callback-Array standardmäßig `new N8nLlmTracing(this)` enthält.

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Technische Hintergründe: Was macht N8nLlmTracing genau?

`N8nLlmTracing` ist ein Teil der Integration von LangChain in n8n. Es dient dazu, Informationen über LLM-Interaktionen zu sammeln und zu analysieren. Das ist nützlich im Debugging oder bei Performance-Monitoring – aber nur, wenn die Umgebung diese Funktionen auch nutzen kann.

In der Praxis sieht der Code oft so aus: javascript callbacks: [new N8nLlmTracing(this)]

Das Problem: Diese Callback-Funktion wird automatisch hinzugefügt, ohne dass der User sie konfigurieren oder deaktivieren kann. In Umgebungen ohne Internetzugang – wie z. B. bei lokalen Deployments in abgeschotteten Unternehmensnetzwerken – führt das zu sinnlosen Versuchsschleifen und langen Wartezeiten.

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Konkrete Verbesserung: Opt-out statt Zwang

Die Community fordert daher zu Recht eine Konfigurationsoption – entweder über die UI, Umgebungsvariablen oder in den Node-Credentials – um `N8nLlmTracing` gezielt zu deaktivieren.

Ein möglicher Vorschlag wäre: javascript if (!disableLlmTracing) { callbacks.push(new N8nLlmTracing(this)); }

Mit einer solchen Option könnten Nutzer selbst entscheiden, ob sie Tracing nutzen wollen – oder eben nicht. Das wäre besonders für Entwickler in datensensiblen oder netzwerkisolierten Umgebungen ein echter Gamechanger.

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Ausblick: Mehr Kontrolle für Entwickler

n8n hat sich als Open-Source-Automatisierungsplattform mit wachsender KI-Integration etabliert. Doch gerade bei der Nutzung von LLMs hängt viel von Geschwindigkeit und Stabilität ab. Ein simples Tracing-Feature darf hier nicht zur Bremse werden.

Die Diskussion in der Community zeigt deutlich: Eine solche Opt-out-Funktion ist nicht nur technisch sinnvoll, sondern auch dringend notwendig für produktive Workflows.

Bleibt zu hoffen, dass das n8n-Team diese Anregung aufnimmt und zeitnah umsetzt – damit lokale Deployments wieder das sind, was sie sein sollen: schnell, effizient und unter voller Kontrolle der Nutzer.

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🚀 Ihre nächsten Schritte

Sofort umsetzen (5 Minuten): Prüfen Sie in Ihren n8n-Workflows mit LLM-Nodes, ob spürbare Verzögerungen auftreten, und dokumentieren Sie die Dauer mit Zeitstempeln in der Ausführungshistorie.

Tool-Empfehlung: n8n - Nutzen Sie die Self-Hosted-Version, um mehr Kontrolle über Netzwerkzugriffe und Node-Verhalten zu haben.

Weiterführend: Diskussion im n8n Community-Forum zum Thema "Disable N8nLlmTracing" – mit Codebeispielen und Workarounds aus der Entwickler-Praxis.

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Tags:automatisierungkünstliche-intelligenzllmn8nworkflow-optimierunglangchainopen-source