Flowise ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen von KI-Agenten mit geringem Code, die den LLM-Workflow über eine visuelle Drag-and-Drop-Schnittstelle orchestriert. Unterstützt RAG, Agent, MCP-Tool-Link-Verbindung und Multi-Model-Switching-API-Version. Apache-2.0 Open-Source-Lizenz, GitHub 47.000+ Sterne.

Flowwise

Kernparameter und Statistiken

Parameter	Amtlich nachweisbare Informationen
Produktpositionierung	Open-Source-Low-Code-KI-Agent-Builder
Entwicklungssprachen	TypeScript / Node.js
Open-Source-Lizenz	Apache-2.0
GitHub-Sterne	47.000+
Kernkompetenzen	Visuelle LLM-Orchestrierung RAG, Agent, MCP-Toolkette
Bereitstellungsmethode	Docker / npm / Cloud
Unterstützte Modelle	Über 100 Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, Ollama usw.
Entwickler	FlowiseAI-Community

Ein kurzer Kommentar: Flowise ist eine Low-Code-Plattform, die die Codelogik von LangChain/LlamaIndex „zeichnet“ und es so Nicht-Entwicklern ermöglicht, KI-Workflows zu erstellen.

Benutzer- und Markterkennung

Steigern Sie nach und nach das Bewusstsein der Benutzer vor Ort, und die Produktfunktionen werden von Inhaltserstellern und Teams genutzt, um die Arbeitseffizienz zu verbessern. Einige Branchenanwender haben es in ihren täglichen Arbeitsablauf integriert. Es wird empfohlen, die neuesten offiziellen Offenlegungen für spezifische Daten zur Benutzergröße und zur Branchenakzeptanzrate heranzuziehen.

Kostenvorteil

C-Seite/Persönlich: Völlig kostenlos und Open Source. Stellen Sie es lokal bereit oder hosten Sie es selbst mit Docker, ohne dass Plattformgebühren anfallen.

API/Entwickler: Open Source und unbegrenzt skalierbar. Die Modelgebühr wird vom Nutzer direkt an den Modelanbieter gezahlt. Unterstützt benutzerdefinierte API-Schlüsselinjektion.

Unternehmen/Privatisierung: Open Source kann privat bereitgestellt werden und die Daten verlassen das Netzwerk nicht. Die Enterprise-Version bietet zusätzliche Funktionen (Berechtigungsverwaltung, SSO-Überwachung) und die Preisgestaltung muss vom Unternehmen bestätigt werden.

Hauptfunktionen

• Visuelle LLM-Workflow-Orchestrierung: Erstellen Sie KI-Anwendungen durch Ziehen von Knoten und unterstützen Sie bedingte Verzweigungen, Schleifen und parallele Ausführung. Eine komplexe Logikverkettung kann ohne das Schreiben von Code durchgeführt werden.
• Zugriff auf die RAG-Wissensdatenbank: Unterstützt mehrere Datenquellen wie das Hochladen von Dokumenten (PDF, TXT, Markdown), das Crawlen von Webseiten und die Datenbankverbindung. Integrierte Vektorisierungsverarbeitung und -abfrage verbessern den Generierungsprozess.
• Agent- und Tool-Aufruf: Unterstützt die Agent-Modi ReAct und Function Calling. Es verfügt über integrierte Suchmaschinen, Rechner-API-Aufrufe und andere Tools, und Sie können auch Tool-Erweiterungen anpassen.
• MCP-Protokollunterstützung: Unterstützt die Bereitstellung des MCP-Servers als Agent-Toolkette, um die Interaktion zwischen dem Modell und externen Systemen (Browser, Datenbank, Dateisystem) zu realisieren.
• Multi-Modell-Wechsel: Wechseln Sie mit einem Klick zwischen über 100 Modellen wie OpenAI, Anthropic, Google Gemini, lokalen Ollama-Modellen usw. Unterstützt die Optimierung der Modellparameter (Temperatur, Top P, Max Tokens).
• API-Veröffentlichung: Veröffentlichen Sie den orchestrierten Workflow als REST-API mit einem Klick. Unterstützt API-Schlüsselauthentifizierung und Zugriffskontrolle.

Modell- und Versionsentwicklung

Kontinuierliche iterative Updates, die neueste Version führt Leistungsoptimierung und neue Funktionen ein. Historische Versionsinformationen können auf der offiziellen Veröffentlichungsseite eingesehen werden. Es gibt noch keinen vollständigen Zeitplan für die Entwicklung der öffentlichen Version. Es wird empfohlen, auf die offizielle Ankündigung zu achten, um den Rhythmus der Funktionsaktualisierungen zu verstehen.

Technische Vorteile

Haupttypbeurteilung: Agenten-/Automatisierungstool – Low-Code-KI-Agentenkonstruktionsplattform.

Architektur-Link: „ Benutzer-Drag-and-Drop-Schnittstelle → Flowise-Backend (Node.js) → LLM-API / lokales Modell ↓ RAG/MCP-Server/benutzerdefinierte Tools „

Der Hauptunterschied liegt in der „Reduzierung der kognitiven Belastung der Visualisierung“ – der Aktualisierung der LLM-Anwendungsentwicklung von der Abstraktion auf Codeebene auf die Abstraktion auf Flussdiagrammebene, und auch nicht-technisches Personal kann am KI-Workflow-Design teilnehmen.

Wie man es benutzt

Eingang	Beschreibung
Offizielle Website	Besuchen Sie flowiseai.com, um die Cloud-Version zu erleben
Docker	docker run -p 3000:3000 flowiseai/flowise
npm	npx flowise start
GitHub	Klonen Sie das Warehouse und stellen Sie es selbst bereit

Produktpreise

Das Preismodell unterliegt der offiziellen Echtzeitseite. In der Regel wird ein Freemium- oder Abonnementsystem verwendet und Grundfunktionen können kostenlos genutzt werden. Für erweiterte Funktionen oder eine hochfrequente Nutzung sind kostenpflichtige Abonnements erforderlich. Benutzern wird empfohlen, die optimale Lösung anhand der tatsächlichen Nutzung zu bewerten.

Anwendungsszenarien

• Interne KI-Prototypentwicklung: Überprüfen Sie schnell die Machbarkeit von RAG-Fragen und -Antworten, Dokumentenzusammenfassung, Datenextraktion und anderen Szenarien.
• Automatisierter Kundenservice-Agent: Verbinden Sie den Abruf von Wissensdatenbanken, Stimmungsanalysen und Arbeitsauftragserstellungsprozesse, um einen End-to-End-Kundenservice-Roboter aufzubauen.
• Content-Produktionspipeline: Richten Sie einen automatisierten Content-Workflow für die Texterstellung, Übersetzung, Illustration und Veröffentlichung ein.
• Datenextraktion und -analyse: Extrahieren Sie strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten und stellen Sie eine Verbindung zu Datenbanken und BI-Tools her.
• Ausbildung und Schulung: Als Lehrmittel für die LLM-Anwendungsentwicklung, das den Schülern hilft, die Prinzipien des KI-Workflows zu verstehen.

Anwendbare Personen

• Produktmanager und Geschäftsleute: Validieren Sie KI-Anwendungsideen ohne Programmierung und reduzieren Sie so die Abhängigkeit von Entwicklungsressourcen.
• Full-Stack-Entwickler: Erstellen Sie schnell KI-Prototypen und reduzieren Sie sich wiederholende Programmierarbeiten für die LLM-Integration.
• AI Entrepreneurship Team: Beschleunigen Sie die MVP-Bereitstellung und überprüfen Sie die Produktrichtung, bevor Sie in eine tiefgreifende Entwicklung investieren.
• Nicht für die Masse geeignet: Für Echtzeitszenarien, die ein tiefgreifend angepasstes Modelltraining, extrem große verteilte Inferenzen oder Latenzanforderungen im Millisekundenbereich erfordern, führt die Abstraktionsschicht von Flowise zu zusätzlichem Overhead.

Zusammenfassung und Ausblick

Flowise verwandelt die LLM-Anwendungsentwicklung von einer Programmieraufgabe in eine visuelle Orchestrierungsaufgabe und senkt so den Schwellenwert für die Erstellung von KI-Anwendungsprototypen erheblich. Die Open-Source-Community ist aktiv und das Plug-in-Ökosystem wird weiterhin bereichert.

Nicht für Grenzen geeignet: Die Kosten für die Schnittstellenverwaltung steigen mit der Anzahl der Knoten in komplexen Logikszenarien; der Open-Source-Version fehlt die Berechtigungsverwaltung auf Unternehmensebene; Die Effizienz der Workflow-Ausführung wird durch das Single-Thread-Modell von Node.js begrenzt.

Kaufvorschlag: Kostenlose Testbereitstellung für Einzelpersonen und Teams über Docker oder npm. Vor dem Kauf müssen Unternehmen die Datenschutzrichtlinien und Datenresidenzanforderungen der Cloud-Version bestätigen sowie prüfen, ob die SSO- und Auditing-Funktionen der Enterprise-Version den Compliance-Anforderungen entsprechen.

Verwandte Tools: CrewAI, langchain

Versionsinfo

• Flowise 2.2 ：Unterstützt die MCP-Protokoll-Tool-Chain-Verbindung, die Erweiterung des Multi-Agent-Orchestrierungsmodus und die benutzerdefinierte Tool-Chain-Erweiterung. （~2026-06）
• Flowise 2.1 ：Der Agentenmodus wurde aktualisiert, um die Zusammenarbeit mit mehreren Agenten und den Aufruf von Tools zu unterstützen. （~2026-03）
• Flowise 1.0 ：Die erste offizielle Version, grundlegende LLM-Orchestrierung und RAG-Funktionen. （~2025-01）