Agent-Frameworks · Foto: m4rlonj, CC BY 2.0
Flowise
Zuletzt aktualisiert:
Typ
Tool
Lizenz
Apache-2.0
Quelle
Anwendungsfeld
Visuelle KI-Baukästen
Wer KI-Abläufe ohne tiefe Programmierkenntnisse zusammenbauen will, selbst gehostet und datensparsam.
Voraussetzungen
- Docker oder Node.js zur Selbst-Hosting-Installation
- Technisches Grundverständnis für Aufbau und Wartung eigener Server-Infrastruktur
Ein visueller Baukasten für KI-Anwendungen: Bausteine per Maus verbinden statt programmieren — vom einfachen Chatbot bis zum dokumentengestützten Assistenten.
Für wen: Wer KI-Abläufe ohne tiefe Programmierkenntnisse zusammenbauen will, selbst gehostet und datensparsam.
Installation
Schnellstart per Node.js:
npx flowise startOder dauerhaft per Docker (Anleitung im Repo). Danach http://localhost:3000 öffnen.
Erste Schritte
Auf der Oberfläche einen neuen Chatflow anlegen. Bausteine aus der Seitenleiste ziehen — etwa ein Sprachmodell (auch lokal per Ollama), einen Dokumenten-Speicher und einen Chat-Ausgang — und verbinden. Fertig ist ein eigener Assistent, den Sie als Chat-Fenster oder per API einbinden können.
Plattformen: Docker / Node.js
Im Detail
Flowise ist eine Open-Source-Plattform, mit der man KI-Anwendungen per Drag-and-Drop aus vorgefertigten Bausteinen zusammensetzt, etwa Sprachmodelle, Dokumenten-Loader, Vektor-Datenbanken oder Gedächtnis-Komponenten, ohne selbst Code schreiben zu müssen. Das reicht von einfachen Chatbots bis zu komplexeren, dokumentengestützten Assistenten (RAG). Der Vorteil gegenüber Cloud-Diensten: Flowise lässt sich selbst hosten, läuft auf eigener Infrastruktur und gibt damit mehr Kontrolle über Daten. Im Vergleich zu Langflow oder Dify punktet es vor allem durch breite Verbreitung und aktive Community, während n8n eher für allgemeine Automatisierung statt speziell für LLM-Anwendungen gedacht ist. Lohnt sich für Entwickler und technisch versierte Teams, die schnell prototypisieren wollen, aber keine tiefe Programmiererfahrung mit LLM-Frameworks mitbringen.
Beispiel aus der Praxis
Ein technisch versiertes Team baut in Flowise einen RAG-Assistenten, der interne Handbücher als Wissensbasis nutzt. Die Bausteine für Dokumenteneinbindung, Sprachmodell und Chat-Oberfläche werden per Drag-and-Drop verbunden, ohne dass Code geschrieben werden muss.
Praxis-Tipp
Als Einstieg einen einfachen RAG-Chatbot bauen — PDF-Loader, Vektorspeicher und Chat-Modell per Drag-and-Drop verbinden, um das Baukasten-Prinzip in wenigen Minuten zu verstehen.
Stolperfallen
Den Aufwand für Betrieb und Wartung der selbst gehosteten Infrastruktur unterschätzen – anders als bei einer SaaS-Lösung liegt das komplett in eigener Hand. Wer eher allgemeine Workflow-Automatisierung statt LLM-/RAG-Anwendungsfälle braucht, ist mit n8n oft besser bedient.
Siehe auch
Lizenz & Quelle
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Passt dazu.
Langflow
Ein visueller Editor für KI-Abläufe auf Basis von LangChain — Flüsse per Drag-and-drop bauen, testen und als API bereitstellen.
Dify
Eine quelloffene Plattform, um KI-Anwendungen zu bauen und zu betreiben: Chatbots, Assistenten und Workflows per Oberfläche zusammenstellen — inklusive Dokumenten-Wissen und Veröffentlichung als App oder API.
n8n
Workflow-Automatisierung zum Selbst-Hosten: Dienste, Daten und KI-Modelle per Baukasten verbinden — die Alternative zu Zapier, bei der alles auf dem eigenen Server bleibt.