SAMMENLIGNING

N8N vs Lazarus: Hvorfor workflowautomatisering ikke rækker til AI-agenter

N8N er godt til workflows. Men AI-agenter kræver noget andet: indbygget menneskelig kontrol.

15. december 2025•SAMMENLIGNING

Hvis du bygger AI-agenter, har du sandsynligvis set på N8N. Det er et kraftfuldt workflowautomatiseringsværktøj - open source, fleksibelt, med hundredvis af integrationer.

Men her er problemet: N8N blev bygget til workflows. AI-agenter er anderledes.

Når AI laver fejl, laver den dem i stor skala. Og uden menneskelig kontrol akkumulerer disse fejl.

Problemet med menneskelig kontrol

AI-agenter er utroligt kapable. De kan analysere data, skrive indhold, styre opgaver og interagere med snesevis af værktøjer. Men de er ikke perfekte - og når de tager fejl, kan konsekvenserne være dyre.

Almindelige AI-agentfejl:

Sende e-mails til de forkerte modtagere

Opdatere CRM-data med forkert information

Oprette rapporter baseret på fejlfortolket data

Handle baseret på tvetydige instruktioner

Eskalere rutineproblemer eller ignorere vigtige

Med traditionelle workflowværktøjer som N8N har du to valg: lade automatiseringen køre uden opsyn, eller manuelt gennemse hver handling. Ingen af delene skalerer.

Hvad du faktisk har brug for, er selektiv menneskelig kontrol - godkendelse for højrisikobeslutninger, autonomi for rutineopgaver.

Funktionssammenligning: N8N vs Lazarus

Funktion	N8N	Lazarus
Human-in-the-Loop	Manuelle workarounds	Indbyggede godkendelsesworkflows
Menneskelige kontaktmetoder	Ingen native	E-mail, Slack, Discord, in-app
Begrænsninger	Intet native koncept	Sæt regler for hvornår agenter eskalerer
Designfilosofi	Workflow-først, påboltet AI	Agent-først fra dag ét
Agent-bygger	Kompleks node-opsætning	Beskriv på almindeligt sprog
Teamsamarbejde	Begrænset	Delt arbejdsområde for agenter + mennesker
Vedvarende hukommelse	Stateless workflows	Agenter husker og bygger på arbejde

Sådan fungerer human-in-the-loop i Lazarus

I Lazarus er menneskelig kontrol ikke en eftertanke - det er indbygget i hvordan agenter fungerer.

1. Sæt begrænsningerne

Definér hvornår din agent skal bede om godkendelse. "Tjek altid med mig før du sender e-mails til kunder." "Kør rapporter automatisk, men markér alt usædvanligt." Du sætter reglerne på almindeligt sprog.

2. Agenten kontakter dig når nødvendigt

Når en agent rammer et beslutningspunkt, du holder af, kontakter den dig - via e-mail, Slack, Discord eller Lazarus Chat. Du får den kontekst, du har brug for til at træffe en beslutning hurtigt.

3. Godkend, afvis eller modificer

Gennemse agentens foreslåede handling og godkend, afvis eller giv nye instruktioner. Agenten lærer af din feedback og fortsætter med at arbejde.

4. Autonom for resten

Alt andet kører automatisk. Din agent håndterer rutineopgaver med maskinhastighed, mens du fokuserer på de beslutninger, der faktisk kræver menneskelig dømmekraft.