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.