什么是 Flowise
Flowise 是一个开源的低代码平台，旨在可视化地构建、编排和部署智能体 AI 系统。与 LangChain 等代码密集型框架不同，Flowise 提供拖拽式界面，可将 LLM、向量数据库和自定义工具连接成复杂的工作流。它擅长快速原型设计和生产级扩展，支持多智能体编排、RAG 流水线和人机协作 (HITL) 反馈。通过抽象化提示词链和内存管理的底层复杂性，它使开发者能够通过 API、SDK 或嵌入式组件部署生产就绪的 AI 助手，显著缩短企业 AI 应用的上市时间。
Flowise 的核心功能
可视化工作流编排
Flowise 利用基于节点的 UI 来映射复杂的 LLM 逻辑，用可视化连接取代数百行样板代码。这使开发者能直观地管理状态、内存和工具调用逻辑。它显著降低了构建多步智能体系统的认知负荷，使团队能在几分钟内迭代提示词链和智能体行为，同时保持整个 AI 流水线清晰且可审计的结构。
多智能体系统支持
该平台支持创建分布式多智能体系统，通过专业智能体之间的协作解决复杂任务。用户可为不同节点分配特定角色（如研究员、程序员和审核员）。这种模块化架构支持复杂的任务委派和错误处理，对于构建需要高阶推理和跨职能任务执行的自主系统至关重要。
企业级可观测性
Flowise 提供完整的执行追踪，允许开发者在每一步检查智能体的内部推理过程。通过对 OpenTelemetry 和 Prometheus 的原生支持，团队可在生产环境中监控延迟、Token 使用量和错误率。这种可观测性对于调试非确定性 AI 输出，并确保企业应用在规模化部署时满足严格的性能和可靠性 SLA 至关重要。
广泛的集成生态
支持 100 多种 LLM、嵌入模型和向量数据库，确保供应商中立。无论是使用 OpenAI、Anthropic 还是通过 Ollama 运行本地模型，Flowise 都提供统一接口，无需重构代码即可切换组件。这种灵活性使企业能根据智能体工作流的具体需求动态切换模型以优化成本或性能，避免供应商锁定，并促进对新兴前沿模型的快速实验。
人机协作 (HITL)
HITL 功能允许在智能体工作流中进行人工干预，确保关键任务在执行前经过人工审核。通过插入反馈循环节点，开发者可以暂停智能体进程，将输出呈现给人工操作员，并根据批准情况恢复执行。这对于自动化客户支持、财务分析或内容审核等准确性和合规性要求极高的企业用例至关重要。
如何使用 Flowise
- 使用 'npm install -g flowise' 全局安装平台，并通过 'npx flowise start' 启动界面。2. 访问 http://localhost:3000 进入仪表盘，创建新的 'Chatflow' 或 'Agentflow' 画布。3. 从库中拖拽节点，如 LLM 模型、向量存储（Pinecone, Chroma）和文档加载器。4. 连接节点以定义数据流，配置所选 LLM 提供商的 API 密钥，并设置提示词模板。5. 在内置聊天界面测试工作流，并使用 'API Endpoint' 按钮获取唯一的预测 URL。6. 使用提供的 Python/TypeScript SDK 或嵌入式 HTML 组件将智能体集成到您的应用中。
Flowise 的使用场景
内部知识库 RAG 聊天机器人
企业利用 Flowise 构建支持 RAG 的助手，查询内部文档、PDF 和数据库。员工可以就公司政策或技术规格提出自然语言问题，无需手动搜索文档即可获得准确且具备上下文感知的答案。
自动化客户支持智能体
支持团队部署自主智能体来处理工单分类和解决。通过与 CRM 和服务台工具集成，智能体可以验证用户状态、查询订单历史并提供个性化解决方案，仅在必要时转接人工客服。
AI 驱动的数据分析
工程团队将 Flowise 集成到现有分析平台中以提供自然语言查询功能。用户可以询问有关数据的问题，智能体将其转换为 SQL 查询、执行并返回总结后的见解，使非技术人员也能轻松获取复杂数据。
谁适合使用 Flowise
软件工程师
需要快速构建和发布 AI 功能，而无需花费数周时间管理复杂的 LangChain 样板代码。Flowise 提供了必要的抽象，使他们能专注于逻辑而非基础设施。
产品经理
希望对 AI 驱动的产品创意进行原型设计，并在投入全面开发前与利益相关者进行验证。可视化界面支持快速迭代和 AI 能力演示。
企业 IT 团队
需要一个安全、可扩展且具备可观测性的平台，以便在本地或私有云中部署 AI 智能体。Flowise 提供了企业级合规性和可靠性所需的基础设施支持。
Flowise 的价格方案
开源（Apache 2.0 协议）。云托管版本提供免费层级。Pro 和 Enterprise 计划提供可扩展的基础设施、SSO 和优先支持。
