Flowwise AIOpen-Source-Drag-and-Drop-Tool zum Erstellen benutzerdefinierter LLM-Apps und Agenten-Workflows

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Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Open Source Low-Code LLM Agents Self-Hosted Visual Builder RAG Developer Tools

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Übersicht

Flowise AI ist eine Open-Source Low-Code‑Plattform, die Entwicklern und Teams ermöglicht, LLM‑gestützte Anwendungen über eine visuelle, knotenbasierte Oberfläche zu entwerfen. Anstatt umfangreichen Boilerplate‑Code zu schreiben, verbinden die Nutzer Komponenten wie Modelle, Prompts, Memory, Vector Stores und Tools auf einer Leinwand, um Chatbots, Agenten und Retrieval‑Pipelines zusammenzustellen. Auf Basis beliebter Frameworks wie LangChain und LlamaIndex unterstützt Flowwise AI eine breite Palette von LLM‑Anbietern, Embeddings und Datenquellen. Fertige Flows können als APIs oder eingebettete Widgets bereitgestellt werden, was sie sowohl für das Prototyping interner Werkzeuge als auch für das Ausrollen von Produktionsfunktionen praktisch macht. Da das Projekt selbst hostbar und community‑getrieben ist, spricht es Teams an, die Flexibilität, Transparenz und Kontrolle über ihren KI‑Stack wollen, ohne an einen proprietären Dienst gebunden zu sein.

Hauptfunktionen

Knotenbasierter visueller Editor für LLM-Workflows
Unterstützung für LangChain- und LlamaIndex-Komponenten
Integrierte Agenten, Speicher und Tool-Integrationen
Verbindungen für Vektordatenbanken und Embeddings
API-Endpunkte und Chat-Widget-Bereitstellung
Benutzerdefinierte Anmeldeinformationen und Multi-Modell-Unterstützung

Preise

Modell: Freemium
Kategorie: Agentenentwicklung
Bewertung: 4.3 / 5 (4)

Anwendungsfälle

Prototypen Sie benutzerdefinierte KI-Chatbots visuell

Verbinden und verschieben Sie LLMs, Prompts und Speicherknoten auf einer Leinwand, um schnell konversationale Chatbots zusammenzustellen und zu testen, ohne umfangreichen Boilerplate-Code zu schreiben.

Erstellen Sie RAG-Pipelines über interne Daten

Verbinden Sie Embeddings- und Vektordatenbankknoten, um Retrieval-Augmented-Generation-Flows zu erstellen, die Fragen auf Grundlage der Dokumente Ihres Unternehmens beantworten.

Bereitstellen Sie LLM-Workflows als APIs

Stellen Sie fertige Flows als API-Endpunkte oder einbettbare Chat-Widgets bereit, um KI-Funktionen in bestehende Webanwendungen, interne Tools oder Produktionssysteme zu integrieren.

Entwerfen Sie Multi-Tool-KI-Agenten

Verwenden Sie integrierte Agenten- und Tool-Integrationen, um autonome Workflows zusammenzustellen, die externe Dienste aufrufen, Datenquellen abfragen und mehrstufige Aufgaben erledigen können.

Pro & Contra

Pro

Visueller Drag-and-Drop-Flow-Builder
Open Source und selbst-hostbar
Integration mit vielen LLMs und Vektorspeichern
Flows werden als APIs und Embeds bereitgestellt
Aktive Community und häufige Updates

Contra

Lernkurve für Nicht-Entwickler
Selbst-Hosting erfordert technische Einrichtung
Komplexe Flows können schwer zu verwalten sein
Dokumentation kann hinter neuen Funktionen zurückbleiben

Schlacht-Bilanz

Aus 1 Schlacht im Pantheon.

Last battle

#2
Agent Development Showdown — December 12, 2025
Dec 12, 2025 · #2 of 9

Bewertungen

4.3

Durchschnitt aus 4 Bewertungen.

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Ahmed Saleh

Dec 20, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is custom credentials and multi-model support — handled better than most — and integrates with many LLMs and vector stores. Self-hosting requires technical setup is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Tomáš Novák

Dec 4, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: built-in agents, memory, and tool integrations and integrates with many LLMs and vector stores. Where it lags: complex flows can become hard to manage. On balance the feature set — especially connectors for vector databases and embeddings — justifies the 4 stars for our use case.

George Papadakis

Nov 4, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: aPI endpoints and chat widget deployment and active community and frequent updates. Where it lags: self-hosting requires technical setup. On balance the feature set — especially aPI endpoints and chat widget deployment — justifies the 4 stars for our use case.

Diego Fernández

Jun 27, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on built-in agents, memory, and tool integrations, and exposes flows as APIs and embeds caught me off guard. Self-hosting requires technical setup is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.