Ressources · Intégration n8n

Nœud Simple Memory n8nConfigurer Simple Memory dans n8n.

Un agent sans mémoire repose la même question à chaque message. Le nœud Simple Memory n8n garde l'historique de la conversation dans n8n, avec 2 paramètres à régler : Session Key et Context Window Length. Il se clipse sur le port Memory d'un nœud racine, sans compte à connecter.

Tester le nœud Simple Memory sur n8nVoir les 2 paramètres

Avis vérifiés sur Trustpilot · Agence IA, automatisation & growth

Pourquoi automatiser

Que garde vraiment le nœud Simple Memory n8n ?

Simple Memory conserve les derniers échanges d'une conversation dans la mémoire de n8n et les rend à un nœud racine à chaque exécution. Rien ne sort de n8n, et la description du nœud le dit sans détour : les données restent en mémoire n8n, donc aucun credential n'est demandé. C'est un sous-nœud, c'est-à-dire un petit nœud qu'on accroche au port d'un plus gros au lieu de le poser dans le flux principal. Seul, il ne s'exécute jamais.

Le premier réflexe, c'est l'assistant de chat qui doit se souvenir de ce qui a été dit deux messages plus tôt. Un Chat Trigger alimente un AI Agent, un sous-nœud modèle de chat rédige la réponse, et Simple Memory occupe le port Memory pour que chaque nouvelle question arrive avec le fil déjà attaché. La clé de session est récupérée toute seule depuis le trigger On Chat Message, ce qui explique que ça marche avant même d'avoir ouvert le panneau du nœud.

Deuxième situation : un seul workflow, plusieurs conversations qui ne doivent surtout pas se mélanger. Par défaut, tous les nœuds Simple Memory d'un workflow pointent vers la même instance de mémoire. Deux agents laissés en réglages d'origine finissent donc par relire le fil l'un de l'autre. Ce qui les sépare, c'est une Session Key différente sur chacun. Même prudence avant une étape destructrice, comme l'opération override all messages du nœud Chat Memory Manager, qui réécrit ce qui s'y trouve.

Troisième situation : la conversation qui s'allonge. Context Window Length fixe le nombre d'interactions passées que le modèle reçoit comme contexte. Petit, l'agent ne voit qu'une fenêtre récente ; plus large, il relit une bonne partie du fil, et chacun de ces tours repart avec la requête chez le fournisseur du modèle. C'est concret côté facture : Google Gemini ou un autre fournisseur facture ses propres appels d'API selon ses conditions, n8n n'ajoute rien par-dessus.

Il y a un cas où ce nœud n'est pas le bon choix, et la doc officielle ne prend pas de gants : une instance n8n en queue mode. Dans ce mode, n8n ne peut pas garantir que chaque appel à Simple Memory arrive sur le même worker, donc le nœud ne fonctionne pas dans un workflow de production actif. Vérifie comment tourne ton instance avant de monter un bot client dessus.

Le reste des limites se vit très bien. La mémoire est une affaire de nœuds racines : un AI Agent ou un AI Agent Tool accepte un sous-nœud de mémoire, une chaîne non. Si le choix de plateforme n'est pas encore tranché, l'Avis n8n détaille les arbitrages, et la Formation n8n reprend ce montage agent plus mémoire pas à pas.

Connexions

Sur quoi ce sous-nœud vient-il se brancher ?

Les nœuds IA de n8n marchent par paire : un nœud racine reçoit les items du workflow sur son entrée principale, et chaque sous-nœud se clipse sur un de ses ports, un type de sous-nœud par port.

Sortie (où il se branche)

  • Memoryai_memory
01MemorySimple Memory n'a aucune entrée principale. Sa seule connexion, c'est le port ai_memory d'un nœud racine, et c'est ce fil qui le fait tourner.

Simple Memory n'a aucune entrée principale. Sa seule connexion, c'est le port ai_memory d'un nœud racine, et c'est ce fil qui le fait tourner.

Paramètres clés

  • Required : le nœud ne s'exécute jamais seul, il doit donc être raccordé à un nœud racine qui accepte un sous-nœud de mémoire.
  • AI Agent et AI Agent Tool : les deux nœuds d'agent qui relisent l'historique stocké avant d'appeler leur modèle.
  • Chat Memory Manager et Chat Trigger : les autres nœuds racines du catalogue qui acceptent ce port.
Cas d'usage
un bot de support tient son fil sur un AI Agent, pendant qu'un Chat Memory Manager branché sur la même mémoire permet de la relire ou de la vider depuis une autre branche.
Paramètres

Quels 2 paramètres méritent qu'on s'y arrête ?

Le nœud Simple Memory compte 2 paramètres. Pour chacun : le nœud tel que tu le configures dans n8n, ce que le paramètre change, et nos notes de terrain.

01

Session Key

sessionKey

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

C'est la clé qui sert à ranger la mémoire dans les données du workflow. Une clé égale une conversation : la même valeur ramène le même historique, une autre valeur ouvre un fil vierge.

Paramètres clés

  • Session Key : une chaîne de caractères, qu'on laisse le plus souvent tranquille puisque le sessionId vient du trigger On Chat Message ; renseigne-la avec une expression comme {{ $json.sessionId }} si la discussion démarre ailleurs.
Cas d'usage
deux agents dans un workflow, une clé propre à chacun et ils cessent de partager leur fil. Pour tester, une clé fixe comme my_test_session suffit, à remplacer par une vraie gestion de session avant la mise en ligne. Une erreur No sessionId signale que le trigger ne renvoie aucune session.
02

Context Window Length

contextWindowLength

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Ce réglage fixe le nombre d'interactions passées que le modèle reçoit comme contexte. C'est le curseur entre un agent qui relit toute la discussion et un autre qui survole les derniers tours.

Paramètres clés

  • Context Window Length : un nombre, compté en interactions précédentes, pas en caractères ni en jetons, l'unité dans laquelle un modèle mesure et facture le texte.
Cas d'usage
un bot de FAQ remonte rarement loin, une valeur basse allège chaque appel. Un assistant de prise de rendez-vous qui collecte une date, puis un nom, puis une confirmation a besoin de voir encore la date au troisième message. Monte la valeur jusqu'à ce que l'agent arrête de redemander, pas plus : chaque tour mémorisé repart dans l'appel suivant.
Besoin d'aide

Besoin d'aide pour automatiser Simple Memory avec n8n ?

L'équipe te répond directement.

Chaque message est lu par une personne.

FAQ

Simple Memory dans n8n, les questions qui suivent

01Le nœud Simple Memory n8n est-il gratuit et inclus ?
Oui. Le nœud est livré avec n8n dans le paquet IA @n8n/n8n-nodes-langchain : rien à installer, rien à payer en plus côté n8n. C'est vrai sur n8n Cloud, l'offre hébergée par n8n, comme sur une instance auto-hébergée en Community Edition sous licence Sustainable Use. Un workflow se comporte pareil des deux côtés, donc tu peux le monter en local avec Docker ou npm puis le remonter sur Cloud sans retoucher la partie mémoire. Le seul coût d'un workflow IA vient du fournisseur derrière le modèle de chat branché sur le même agent, qui facture ses propres appels selon ses conditions.
02Quels credentials faut-il pour Simple Memory ?
Aucun, et c'est tout l'intérêt de ce nœud. Sa description tient en une ligne : les données restent en mémoire n8n, donc aucun credential n'est demandé. Pas de sélecteur Authentication, pas de champ pour une clé d'API, pas de compte à relier, donc rien à faire tourner ni à réparer plus tard. Le credential, c'est-à-dire l'identifiant enregistré dans n8n pour accéder à un service, vit un cran plus loin, sur le sous-nœud modèle de chat accroché au même agent. L'ordre de montage est donc simple : le modèle et sa clé d'abord, puis Simple Memory sur le port Memory du nœud racine.
03Quelles sont les limites de Simple Memory ?
La principale, c'est le queue mode. Si ton instance n8n tourne dans ce mode, le nœud ne fonctionne pas dans un workflow de production actif, parce que n8n ne peut pas garantir que chaque appel à Simple Memory atteigne le même worker. Deuxième limite, le partage : plusieurs nœuds Simple Memory dans un workflow visent la même instance de mémoire tant que tu ne leur donnes pas des identifiants de session différents. Prudence donc avant une opération destructrice comme override all messages dans le Chat Memory Manager. Enfin, la mémoire est réservée aux nœuds d'agent IA, les chaînes n'en prennent pas. Cette page décrit la version 1 du nœud.
04Que faut-il brancher au minimum pour un agent qui se souvient ?
Deux sous-nœuds sur le nœud racine. Un modèle de chat, le sous-nœud qui rédige réellement la réponse et qui porte le credential du fournisseur, et un sous-nœud de mémoire si tu veux que la conversation continue d'un message à l'autre. Simple Memory est celui par lequel commencer, puisqu'il ne demande ni service externe ni compte. Accroche-le au port Memory d'un AI Agent, laisse la Session Key arriver du trigger On Chat Message, et ne touche à Context Window Length que le jour où l'agent oublie quelque chose de visible. Le Chat Memory Manager viendra plus tard, quand il faudra relire ou vider cet historique depuis une autre branche.
05n8n ou Make pour un chatbot IA avec mémoire ?
Quatre critères, et aucun des deux outils n'est un mauvais choix. L'hébergement : n8n s'installe sur tes propres serveurs avec Docker ou npm, ou s'utilise sur n8n Cloud, alors que Make n'existe qu'en hébergé. La maîtrise des données : une mémoire gardée dans ta propre instance n8n n'en sort pas, ce qui pèse quand la conversation transporte des informations clients. Le modèle de coût : Make facture à l'opération, et un agent bavard déclenche beaucoup d'appels par conversation. La logique visuelle : les deux se dessinent sur un canevas, n8n s'appuyant sur des sous-nœuds branchés à des ports. Monte le même fil sur les deux et garde celui que tu débogues le plus vite.
Hack'celeration Lab

Reçois nos tips intégration chaque semaine.

Pas de spam. Désinscription à tout moment.

Même plateforme

Autres docs utiles sur ce stack.

Voir toutes les intégrations