Flowise ist ein Open-Source- Low-Code-Builder, der Chatbots, RAG-Abrufverbesserungen und Agent-Workflows über visuelle Drag-and-Drop-Knoten erstellt. Es unterstützt Selbsthosting und Cloud-Bereitstellung. GitHub 33K+ Sterne.

Flowwise

Die wichtigsten Parameter und Statistiken von Flowise

Flowise verwendet visuelle Knoten, um den Codierungsprozess beim Erstellen von LLM-Anwendungen zu reduzieren. Es ist derzeit einer der Open-Source-LLM-Anwendungsentwickler mit der höchsten Anzahl an Sternen.

Projekte	Öffentliche Informationen
Produktpositionierung	Open-Source-Low-Code-LLM-Anwendungs-Builder
Kernkompetenzen	Visuelle Orchestrierung, RAG, Agent, Tool-Aufruf, Multi-Agent
Bereitstellungsmethode	Selbstgehostet (Docker/npm) + Flowise Cloud
Neueste Version	2.2.6 (15.07.2026)
GitHub-Sterne	33K+
Integriertes LLM	OpenAI, Anthropic, Google, Azure, Ollama und mehr
Integrierte Vektorbibliothek	Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant usw.
Lizenz	Apache 2.0

Grenzen setzen: Flowise ermöglicht Entwicklern ohne Deep-Learning-Hintergrund die Erstellung von LLM-Anwendungen, das Ergebnis ist jedoch ein „orchestrierter Workflow“ und keine benutzerdefinierte Modelltrainingsplattform.

Benutzer- und Marktbekanntheit von Flowise

Open-Source-Community: Über 33.000 Sterne auf GitHub, einem der beliebtesten Open-Source-Projekte in der Kategorie LLM-App-Builder. Community-Beiträge sind aktiv und auf Probleme und PRs wird zeitnah reagiert.

Einführung in Unternehmen: Flowise Cloud bietet Hosting-Dienste an, was darauf hindeutet, dass es bereits eine bestimmte Anzahl von Unternehmensbenutzern gibt, die bereit sind, für Hosting zu zahlen.

Konkurrenzproduktvergleich: Zu den ähnlichen Produkten gehören LangFlow, Dify und FastGPT. Die Vorteile von Flowise sind ein reineres visuelles Drag-and-Drop-Erlebnis und eine umfassendere Modell-/Vektorbibliotheksintegration.

Der Kostenvorteil von Flowise

Kostenhierarchie	Beschreibung
C-Seite/Entwickler	Die Open-Source-Version wird kostenlos selbst gehostet und muss nur die Infrastrukturkosten tragen
Team	Die Abrechnung von Flowise Cloud erfolgt auf Basis der Nutzung/des Sitzplatzes. Einzelheiten finden Sie auf der offiziellen Preisseite
Unternehmen	Kann selbst gehostet werden, die Daten sind vollständig kontrollierbar und müssen selbst gepflegt und betrieben werden

Kostenvergleich: Im Vergleich zur Entwicklung eines LLM-Orchestrierungssystems von Grund auf (was 2-3 Mannmonate Back-End-Arbeit erfordert) kann Flowise die Bauzeit auf Tage verkürzen und die Kosten für die iterative Wartung sind niedriger. Im Selbsthosting-Modus verlassen die Daten das Unternehmensnetzwerk nicht und erfüllen somit die Compliance-Anforderungen.

Hauptfunktionen von Flowise

• Visuelle Drag-and-Drop-Orchestrierung: Erstellen Sie LLM-Anwendungslinks durch Ziehen von Knoten, und Sie können LLM-Aufrufe, Eingabeaufforderungsassemblys, logische Verzweigungen usw. abschließen, ohne Code schreiben zu müssen. Anwendbarer Wert: Senken Sie den Schwellenwert für die LLM-Anwendungsentwicklung.
• Verbesserung der RAG-Suche: Greifen Sie auf die Vektorbibliothek zu, um Fragen und Antworten in der Wissensdatenbank zu implementieren und mehrere Blockierungsstrategien und Abrufmethoden zu unterstützen. Nutzen: Lassen Sie LLM Fragen auf der Grundlage privater Unternehmensdaten beantworten.
• Agenten- und Tool-Aufruf: Erstellen Sie einen KI-Agenten, der externe Tools (Suche, API, Datenbank usw.) aufrufen kann, um komplexe mehrstufige Aufgaben auszuführen. Anwendbarer Wert: automatische Ausführungsmöglichkeiten über eine einzige Frage- und Antwortrunde hinaus.
• Multi-Agent-Orchestrierung (AgentFlow): Orchestrieren Sie mehrere Agenten zur Zusammenarbeit, um komplexe Arbeitsabläufe abzuschließen, und Kontext und Ergebnisse können zwischen Agenten übertragen werden. Anwendbarer Wert: Bewältigung komplexer Aufgaben, die „Arbeitsteilung und Zusammenarbeit“ erfordern.
• API-Offenlegung: Veröffentlichen Sie den orchestrierten Prozess als REST-API oder eingebettetes Chat-Widget. Anwendbarer Wert: Die Integration in bestehende Produkte erfordert keine zusätzliche Entwicklung.

Modell- und Versionsentwicklung von Flowise

Dieses Produkt stellt Dienste in einem Online-Webformular bereit und es wird kein standardisiertes Versionsprotokoll über öffentliche Kanäle offengelegt. In öffentlichen Meilensteinen werden erfasst:

Version	Zeit	Punkte ändern
Frühe enthaltene Version	~2026-07	Unter Verwendung der öffentlichen Seitenfunktion als enthaltene Basislinie gibt es noch kein offizielles genaues Datum
Aktuelle öffentliche Version	~2026-07	Kontinuierliche Iteration und Optimierung der Produktfunktionen, spezifische Änderungen unterliegen dem offiziellen Update-Protokoll

Versionshinweis: Die offizielle einheitliche Versionsnummer und das genaue Veröffentlichungsdatum wurden nicht bekannt gegeben. Die oben genannten Meilensteine ​​basieren auf externen Sammlungsinformationen. Es wird empfohlen, auf offizielle Kanäle zu achten, um die neuesten Versionsaktualisierungen zu erhalten.

Die technischen Vorteile von Flowise

Mechanismus: Flowise übernimmt die Abstraktionsmethode „Knoten als Komponente“. Jeder Flowise-Knoten kapselt eine bestimmte Funktion (LLM-Aufruf, Vektorabruf, Eingabeaufforderungsvorlage usw.), und die Knoten sind über einen gerichteten Graphen verbunden, um einen Ausführungs-DAG zu bilden.

Effekt: Durch die visuelle Orchestrierung entfällt die Mühe, Python-Glue-Code handschriftlich zu schreiben, sodass nicht-technische Rollen wie Produktmanager und Betriebsabläufe an der LLM-Anwendungserstellung teilnehmen können.

Konstruktive Vorteile: Unterstützt die Docker-Ein-Klick-Bereitstellung, die globale NPM-Installation und kann sofort verwendet werden. Das Front-End ist auf Basis von React Flow implementiert und das Back-End ist Node.js. Die Kosten für die Erweiterung neuer Knotentypen sind gering.

So verwenden Sie Flowise

Eingang	Methode	Passende Objekte
Selbstgehostet	„npx flowise start“ oder Docker-Bereitstellung	Entwickler/Team
Flowise Cloud	Gehostete Version, sofort einsatzbereit	Teams, die keine Infrastruktur aufrechterhalten wollen
API-Integration	Flow als REST-API veröffentlichen	Entwickler, die in bestehende Systeme einbetten müssen

Typische Verwendungsschritte:

1. Installation (Docker oder „npx flowise start“)
2. Öffnen Sie den Flowise-Editor in Ihrem Browser
3. Ziehen Sie LLM-Knoten, Prompt-Knoten und Vektorbibliotheksknoten per Drag-and-Drop, um einen Workflow zu bilden
4. Verbinden Sie jeden Knoten, um eine Ausführungsverbindung zu bilden
5. Klicken Sie auf Test, um die Ausgabeergebnisse zu überprüfen
6. Als API oder Chat-Widget veröffentlichen

Produktpreise von Flowise

Planen	Preis	Hauptvorteile
Open-Source-Edition	Kostenlos	Selbstgehostet, voll funktionsfähig, Apache 2.0-lizenziert
Flowise Cloud	Nach Nutzung/Sitz	Gehosteter Betrieb, automatisches Upgrade, Teamzusammenarbeit

Die spezifischen Cloud-Preise unterliegen der offiziellen Seite. Die selbst gehostete Version weist keine Funktionseinschränkungen auf.

Anwendungsszenarien von Flowise

• Fragen und Antworten zur Wissensdatenbank des Unternehmens: Importieren Sie Unternehmensdokumente in die Vektorbibliothek und erstellen Sie einen RAG-basierten Wissensdatenbank-Frage- und Antwortroboter. Die bevorzugte Lösung für Schulungsunterlagen für neue Mitarbeiter, Produkthandbücher, interne FAQs und andere Szenarien.
• Intelligenter Kundendienstroboter: Ordnen Sie Kundendienstprozesse über Flowise, greifen Sie auf FAQ-Datenquellen und dynamische LLM-Antworten zu, bearbeiten Sie häufige Kundenprobleme automatisch und übertragen Sie komplexe Probleme manuell.
• Automatisierter Agenten-Workflow: Orchestrieren Sie mehrere Agenten, um Aufgaben zu erledigen, die eine mehrstufige Zusammenarbeit mit mehreren Tools erfordern, wie z. B. die Erstellung von Datenanalyseberichten und die Sammlung von Informationen zu Wettbewerbsprodukten.

Die anwendbaren Gruppen von Flowise

• Backend-/Full-Stack-Entwickler: Erstellen Sie schnell einen LLM-Anwendungsprototyp und überprüfen Sie das Produktkonzept, bevor Sie entscheiden, ob es neu geschrieben werden soll.
• Produktmanager/Betrieb: Führen Sie einen einfachen LLM-Workflow unabhängig durch visuelle Orchestrierung durch und reduzieren Sie so die Abhängigkeit vom Entwicklungsteam.
• Enterprise AI Team: Das selbst gehostete Flowise dient als interne LLM-Orchestrierungsplattform zur einheitlichen Verwaltung von Unternehmens-KI-Anwendungen.

Nicht für die Masse geeignet: Szenarien, die ein stark angepasstes Modelltraining oder eine Feinabstimmung erfordern (die Feinabstimmungsplattform sollte ausgewählt werden); Szenarien mit geringer Latenz, die extreme Anforderungen an die Orchestrierungsleistung stellen (können sich von selbst entwickelten Lösungen unterscheiden).

Zusammenfassung und Ausblick von Flowise

Flowise ist für seine Open-Source-Low-Code- und Self-Hosting-Funktionen bekannt und ein Benchmark-Projekt in der Kategorie LLM Application Builder. Die Apache 2.0-Lizenz ist kommerziell geeignet.

Aktuelle Einschränkungen: Die Leistung nimmt ab, wenn die Anzahl der Knoten in komplexen Orchestrierungsszenarien zunimmt; Die Preistransparenz von Flowise Cloud ist unzureichend; Die Qualitätskontrolle von Community-Plug-ins basiert auf dem Feedback der Community.

Beschaffungs-/Einführungsrisikobewertung: Die Open-Source-Version ist ein kostenloser Einstieg und eignet sich zur Überprüfung als „bevorzugte Lösung“ für die Erstellung von LLM-Anwendungen. Es wird empfohlen, zunächst in Nicht-Kernszenarien zu testen, die Knotenleistung sowie die Betriebs- und Wartungskosten zu bewerten und dann auf die Produktionsumgebung zu erweitern. Beim Selbsthosten von Unternehmen muss beim Upgrade von Versionen auf die Vorwärtskompatibilität geachtet werden.

Verwandte Tools: CrewAI, langchain

Versionsinfo

• Flowise 2.2.6 ：Die Aufruffunktionen des Agent-Tools wurden verbessert, mehrere Fehler behoben und die Stabilität von RAG-Links optimiert. （2026-07-15）
• Flowise 2.2.0 ：Führen Sie Multi-Agent-Orchestrierung und verbessertes Dialogmanagement ein und erweitern Sie die Tool-Calling-Funktionen. （2026-06-10）
• Flowise 2.0 ：Umfangreiches Architektur-Upgrade, Einführung der Multi-Agent-Orchestrierungsfunktionen von AgentFlow und Neukonstruktion der Front-End-Schnittstelle. （2026-03-15）