Flowise:可视化构建AI智能体的低代码平台,54K+Stars让AI Agent开发变得简单

📦 项目简介

Flowise 是一款可视化构建 AI 智能体的低代码平台,让你通过拖拽节点的方式组装 AI Agent 工作流,无需编写代码即可串联大模型、知识库和外部工具。基于 LangChain 生态构建,支持几乎所有主流 LLM,是构建 RAG 应用和 AI 自动化工作流的首选工具之一。

54K+
GitHub Stars

24K+
Forks

v3.1.3
最新版本

TypeScript
语言

⚙️ 安装要求和过程

环境要求

  • Node.js ≥ 20.0.0(推荐 v20.20.2)
  • PNPM(可选,用于本地开发)
  • Docker(可选,用于容器化部署)

方式一:全局安装(最简单)

# 安装 Flowise
npm install -g flowise

# 启动服务
npx flowise start

# 访问地址
http://localhost:3000

方式二:Docker 部署

# 克隆项目
git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git
cd Flowise/docker

# 配置环境变量
cp .env.example .env

# 启动容器
docker compose up -d

方式三:本地开发

# 安装 PNPM
npm i -g pnpm

# 克隆仓库
git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git
cd Flowise

# 安装依赖
pnpm install

# 构建项目
pnpm build

# 启动开发服务器
pnpm dev

⚠️ 如果构建时出现内存溢出,运行 export NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=4096" 后重试

✨ 核心功能

🎨 可视化工作流编排

通过拖拽节点、连线的可视化方式组装 AI Agent,支持 AgentFlow V2(迭代节点、条件节点、HTTP节点),无需编写代码即可构建复杂 AI 工作流。支持导出/导入工作流,方便分享与协作。

🤖 多模型支持

支持 OpenAI、Claude、Gemini、HuggingFace、Ollama 等几乎所有主流 LLM,同时支持 AWS Bedrock 全模型目录和自定义模型接入。Mistral AI FunctionAgent 支持工具调用流式输出。

📚 知识库与 RAG

原生支持向量存储和嵌入模型接入,可给 Agent 添加知识库,实现 RAG(检索增强生成)。支持多种向量数据库(Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma 等)。

🔌 MCP 协议支持

支持 Model Context Protocol (MCP),可接入各种 MCP 服务器,扩展 Agent 能力。同时支持自定义工具集成,真正实现对外部系统的无缝对接。

🔐 细粒度权限控制

API 密钥支持细粒度权限控制,可按用户权限限定 API 密钥权限范围。支持用户名密码认证,凭证字段类型安全优化,避免敏感信息泄露。

🚀 典型使用场景

场景一:构建企业知识库聊天机器人

上传企业文档(PDF、Word、Markdown等),Flowise 自动解析并建立向量索引。通过可视化界面组装”文档加载 → 文本分割 → 向量存储 → 检索 → LLM 生成”的完整 RAG 链路,一键部署为聊天接口,嵌入企业微信/官网/APP。

场景二:AI 工作流自动化

利用 AgentFlow V2 的迭代节点和条件节点,构建复杂的 AI 自动化工作流。例如:自动抓取网页内容 → 用 LLM 提取关键信息 → 判断内容类型 → 分别存储到不同数据库 → 发送通知。整个流程可视化编排,支持人工审核节点。

场景三:多模型对比与路由

在同一个工作流中接入多个 LLM,通过条件节点实现智能路由(简单问题用 GPT-3.5,复杂推理用 Claude Opus),或对同一个 Prompt 并行调用多个模型,对比输出质量后选择最佳答案。

💡 推荐理由

  • 低代码、零门槛:可视化拖拽编排,产品/运营同学也能上手,不再依赖专业开发者
  • LangChain 生态加持:基于 LangChain 构建,享受其丰富的组件和工具生态,同时弥补了 LangChain 代码复杂的短板
  • 活跃社区:54K+ Stars,3600+ Commits,频繁更新(最近一次提交 2026-06-30),社区支持完善
  • 多部署方式:支持本地部署、Docker、Railway、Render、HuggingFace Spaces、Sealos 等一键部署,满足不同场景需求
  • 开放协议:Apache-2.0 许可,可完全自托管,数据不出内网,满足企业合规要求

📥 下载地址

● ● ●

📌 本文由自动化任务定时发布 | 数据来源:GitHub API | 更新时间:2026-07-01

🔗 项目 GitHub: github.com/FlowiseAI/Flowise

评论

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注