Flowise AI오픈 소스 로우코드 건축기 인공지능 에이전트와 LLM 앱을 위한

4.7 (6)

리뷰어 Daniel Nikulshyn·업데이트됨 2026년 7월

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

개요

플로비즈 AI는 개방 소스 플랫폼으로, 개발자와 팀이 모델, 프롬프트, 벡터 저장소, 도구, 및 메모리를 대표하는 노드를 연상형 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 연결해서 AI 에이전트 및 LLM 구동 애플리케이션을 설계할 수 있는 것입니다. 사용자는 프롤립릿 코드를 작성하지 않고도 메모리, 채팅봇, 추출 전달 파이프라인 및 मल티 스텝 에이전트를 조립할 수 있습니다. Flowise AI는 인기 프레임워크인 LangChain 및 LlamaIndex와 통합되며, LLM 제공자, 임베딩 모델, 데이터 원천과 같은 폭넓은 범위의 기능을 지원합니다. 구축된 흐름은 API로 내보내기 besides, 웹사이트에 삽입하기 besides, 자체 호스팅하는 것이 가능하여 prototyping부터 production급 배포에适합합니다. Flowise AI가 오픈 소스이기 때문에 팀들은 완전한 데이터 관리 권한을 유지하고, 사용자 지정 컴포넌트를 확장할 수 있고,내부 인프라나 규정-compliance 요구 사항에 적응할 수 있습니다.

주요 기능

_drag-and-drop flow builder for LLM pipelines_를 위한 라인업
_Prebuilt nodes for chains, agents, and memory_가 준비되어 있습니다
_API endpoints and chat widget embedding_
_OpenAI, Hugging Face, local models_와 같은 여러 모델과 연동할 수 있습니다.
_Vector store and RAG support_
_Self-hosted or cloud deployment options_

가격

모델: Free
카테고리: 인공지능 에이전트 프레임워크
평점: 4.7 / 5 (6)

사용 사례

시각적으로 체인이되는 LLM 채팅보트를 빠르게 만듭니다

대화 인공지능을 만드는데 많은 boilerplate 코드가 필요한 것을 방지하기 위해, 프로젝트 팀이 빠르게 만든 채팅 보트를 시각적으로 빠르게 만든다는 것을 의미합니다.

RAG Retrevel Pipelines을 만들 수 있습니다.

연계 모델과 vector stores, 벡터 임베딩 모델, 인공지능 및 LLM들간을 연결하여, 상정되는 custom knowledge base를 기반으로 질문을 해결하는 것을 의미합니다.

플류를 API로 내보내기

_API endpoint로 내보내기, 그리고 웹사이트에 chat widget로 embed하기를 위해서_

self-hosting을 통한 multi-step AI 에이전트를 구축합니다

pre-built agent and chain node와 langchain or llama index integation을통하여, multi-step agent를 만드는 것을 의미합니다.

장단점

장점

_무료와 오픈 소스로 self-hosting 옵션을 제공합니다_
_LLM 앱을 만들 때 보일러플레이트 코드 없이 쉽게 만들 수 있습니다_
_다양한 모델, 도구, 벡터 데이터베이스와의 연동이 가능합니다_
_API로 쉽게 배포할 수 있는 플류 형태로 내보내는 기능이 있습니다_
_활발한 커뮤니티와 연장 가능한 컴포넌트 시스템이 있습니다_
_컴포넌트 시스템을 활용한 확장성이 있습니다_

단점

_self-hosting 설정을 위해 기술적 세팅이 요구됩니다_
_형상이 복잡한 에이전트가 시각적으로 디버깅이 어려울 수 있습니다_
_기능이 빠르게 바뀌는 동안 문서화가 뒷전에서 돌아가는 경우가 있습니다_
_어떤 경우가 특이한 사용 사례에서 custom code가 필요할 수 있습니다.

리뷰

4.7

6개 평가의 평균.

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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.