Flowwise AIÖppen-källkods drag-and-drop-konstruktör för att skapa anpassade LLM-program och arbetsflöden för agenter.

4.3 (4)

Granskat av Daniel Nikulshyn·Uppdaterad juli 2026

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

1 / 4

Översikt

Flowise AI är en öppen källkodsbaserad lågkodsplattform som låter utvecklare och team designa modeller som bygger på LLM-gator through en visuellt baserad nodergränssnitt. Istället för att skriva omfattande Boilerplate kopplar användare komponenter som model, prompt, minne, vektorlagret och verktyg på ett canvas för att sätta samman chattrobotar, agenter och returpipeliner. Byggd på populära ramverk såsom LangChain och LlamaIndex stöder Flowise en bred påföljd av LLM-leverantärer, embeddings och datakällor. Färdiga flöden kan deponeras som APIs eller inbyggda widgetar, vilket gör det beprövade för utveckling av inbyggda verktyg såväl som leverans av produktionsfunktioner. Eftersom projektet är self-hostable och community-driven, lockar det lag som eftersträvar flexibilitet, transparens och kontroll över sin AI-stack utan att bli fastspikade i en egendomlig tjänst.

Nyckelfunktioner

Nodebaserad visuell redigerare för LLM-arbetsflöden
Stöd för LangChain och LlamaIndex-komponenter
Inbyggda agenter, minne och verktygsteknologier
Kopplingar till vektor базы данных och ämnen
API-ändpunkter och chattwidgetdeployment
Anpassbara autentiseringsuppgifter och multi-model-stöd

Priser

Modell: Freemium
Kategori: Utveckling av Agentprogram
Betyg: 4.3 / 5 (4)

Användningsfall

Prova om användaren prototyper anpassade AI-chattbotar visuellt

Drag och anslut LLMs, anmodningar och minnenon en ruta, för att snabbt sätta samman och testa konversationella chattbotar utan att skriva omfattande baskod.

Bygg RAG-pipelines efter intern data

Anslut ämnen och vektor базы данныхnoder för att skapa återställande-augmentativa generation-flöden som svarar på frågor, som grundar sig på era organisationer dokument.

Förseende med LLM-arbetsflöden som API:er

Exponera färdiga flöden som API:endpunkter eller innehållbara chattwidgets för att integrera AI-funktioner i befintliga webbapplikationer, interna verktyg eller produktionsystem.

Designa många verktyg AI-agenter

Använd inbyggda agent och verktygsteknologier för att komponera oberoende flöden som kan anropa externa tjänster, fråga datakällor och slutföra flermålsuppgifter.

Fördelar och nackdelar

Fördelar

Visuell drag-and-drop-flow-konstruktör
Öppen källkod och självvärdigbar
Integrerar med många LLMs och vektorlagringsenheter
Exponerar flöden som API:er och innehåller
Aktivt samfund och kreativa uppdateringar

Nackdelar

Lärandekurva för icke-utvecklare
Självvärdering kräver teknisk setup
Komplexa flöden kan bli svåra att hantera
Dokumentation kan få upp med nya funktioner

Recensioner

4.3

Genomsnitt från 4 betyg.

Logga in för att lämna en recension.

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.