Flowise AIOffene-Code-Bauwerk für LLM-Anwendungen und AI-Agenten

4.7 (6)

Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Open Source Low-Code LLM AI Agents RAG Self-Hosted Visual Builder API

Übersicht

Flowise AI ist eine Open-Source-Plattform, die Entwicklern und Teams ermöglicht, KI-Agenten und LLM-gestützte Anwendungen über eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche zu entwerfen. Nutzer verbinden Knoten, die Modelle, Prompts, Vektor-Stores, Werkzeuge und Speicher repräsentieren, um Chatbots, Retrieval-Pipelines und mehrstufige Agenten zusammenzustellen, ohne umfangreichen Boilerplate-Code schreiben zu müssen. Es integriert sich in beliebte Frameworks wie LangChain und LlamaIndex und unterstützt eine Vielzahl von LLM-Anbietern, Embedding‑Modellen und Datenquellen. Erstellte Flows können als APIs exportiert, in Websites eingebettet oder selbst gehostet werden, wodurch Flowise AI sowohl für das Prototyping als auch für Produktions‑Deployments geeignet ist. Da es Open‑Source ist, können Teams es selbst hosten, um die volle Datenkontrolle zu behalten, es mit benutzerdefinierten Komponenten erweitern und es an die interne Infrastruktur oder Compliance‑Anforderungen anpassen.

Hauptfunktionen

Drag-and-Drop-Flow-Bauwerk für LLM-Pipelines
Vordefinierte Knoten für Ketten, Agenten und Memory
Integrations mit OpenAI, Hugging Face und lokalen Modellen
Vektordatenbank- und RAG-Unterstützung
API-Endpunkte und Chat-Widget-Integration
Selbstaufladungsoption oder Cloud-Deployment-Möglichkeiten

Preise

Modell: Free
Kategorie: Framewerke für künstliche Agenten
Bewertung: 4.7 / 5 (6)

Anwendungsfälle

Prototypiere LLM-Chats visuell

Drag-and-Drop-Knoten alssemblieren Chats mit Anfragen, Memory und Werkzeugen, was es Teams ermöglicht, konversative AI schnell ohne umfangreiche Boilerplattekodierung zu iterieren und zu ändern.

Baue RAG-Retrieval-Pipelines

Knüpfe Vektordatenbanken, Einbettungsmodelle und LLMs zusammen, um Retrieval-augmentierte Erstellungspyramiden zu erstellen, die Fragen aus benutzerdefinierten Wissensbasen beantworten.

Exportiere Flüsse als APIs

Exportierte Flüsse als API-Endpunkte oder als Chat-Widgets in Websites einbetten, um die Auslieferung von LLM-Anwendungen mit minimaler Ingenieursüberlast zu ermöglichen.

Hosting mehrschrittiger AI-AGente

Nutze vordefinierte Agenten- und Kettenknoten mit integriertem LangChain oder LlamaIndex, um mehrschrittige Agenten zu entwerfen und sie als Selbstaufladung zu hosten und Ihre Daten zu verwalten.

Pro & Contra

Pro

Kostenlos und offene-Quell-Code mit Selbstaufladelmögeln
Visuelle Oberfläche senkt den Barriereumstieg beim Bauen von LLM-Anwendungen
Breite Integrations-Unterstützung mit Modellen, Werkzeugen und Vektordatenbanken
Flüsse exportierbar als APIs für einfache Auslieferung
Aktives Gemeinschaftsprojekt und erweiterbares Komponenten-System

Contra

Benötigt technische Einrichtungen für Selbstaufladeln
Komplexe Agenten können sich bei visueller Überprüfung schwer fangen
Dokumentation kann hinter der schnellen Veränderung von Funktionen zurückbleiben
Einige fortgeschrittene Verwendungsfälle erfordern benutzerdefinierten Code

Bewertungen

4.7

Durchschnitt aus 6 Bewertungen.

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Tomáš Novák

Mar 5, 2026

Does the job

Pretty happy overall. Integrations with OpenAI, Hugging Face, and local models just works and active community and extensible component system. Documentation can lag behind rapid feature changes can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Ahmed Saleh

Jan 25, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on drag-and-drop flow builder for LLM pipelines, and free and open source with self-hosting option caught me off guard. Complex agents can become hard to debug visually is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Joanna Kowalski

Jan 8, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and broad integrations with models, tools, and vector databases. Vector store and RAG support fits neatly into how we already work, and self-hosted or cloud deployment options removed a step we used to do by hand. Some advanced use cases still need custom code, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Tariq Aziz

Sep 12, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Drag-and-drop flow builder for LLM pipelines just works and broad integrations with models, tools, and vector databases. Documentation can lag behind rapid feature changes can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Marcus Bell

Jun 8, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on prebuilt nodes for chains, agents, and memory, and visual interface lowers the barrier to building LLM apps caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Sofia Lindqvist

Jun 3, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Self-hosted or cloud deployment options just works and active community and extensible component system. Some advanced use cases still need custom code can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.