Wenn Sie eine LLM-App oder einen KI-Agenten bauen möchten, ohne jede Komponente in Python zusammenzuschalten, bietet Ihnen Flowise stattdessen eine visuelle Arbeitsfläche. Es ist ein Open-Source-, Low-Code-Tool, bei dem Sie Knoten ziehen, miteinander verbinden und einen funktionierenden KI-Workflow mit einem API-Endpunkt am Ende erhalten. Dieser Leitfaden erklärt, was Flowise ist, wie sich seine Chatflows und Agentflows unterscheiden, wie Sie es bereitstellen und wie Sie den Vorhersage-Endpunkt und die APIs testen, die Ihr Flow aufruft. Wenn Sie unseren Erklärungsartikel zu LangGraph gelesen haben, befindet sich Flowise am entgegengesetzten Ende des Spektrums: visuell-first statt Code-first. Sie können das Projekt README auf GitHub für den Quellcode lesen.
Was Flowise ist
Flowise ist eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung generativer KI zur Erstellung von KI-Agenten und LLM-Workflows. Es wird unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht, sodass Sie es lokal ausführen, selbst hosten oder forken können.
Die Kernidee ist eine knotenbasierte Arbeitsfläche. Jeder Knoten ist ein Baustein: ein Chat-Modell, ein Vektorspeicher, ein Dokumentlader, ein Speichermodul, ein Retriever, ein Tool. Sie ziehen diese auf die Arbeitsfläche, zeichnen Verbindungen zwischen ihnen, und die Verbindungen definieren, wie Daten fließen. Wenn der Flow abgeschlossen ist, stellt Flowise ihn als REST-API bereit, die Sie von jeder App aus aufrufen können.
Unter der Haube verbindet Flowise Komponenten aus Frameworks wie LangChain und LlamaIndex. Die Abstraktionen werden Ihnen also vertraut vorkommen, wenn Sie eines davon verwendet haben: Chains, Agents, Vektorspeicher, Abfrage-Engines. Der Unterschied besteht darin, dass Sie sie durch Klicken und Verbinden zusammenfügen, anstatt Klassen zu importieren und Konstruktoren aufzurufen. Das ist der Kompromiss, den Flowise eingeht. Sie geben etwas Feinkontrolle auf und gewinnen Geschwindigkeit sowie ein gemeinsames visuelles Modell, das Ihr gesamtes Team lesen kann.
Chatflows, Agentflows und Assistenten
Flowise bietet Ihnen drei Builder-Typen, und die Wahl des richtigen ist wichtig.
| Builder-Typ | Am besten für | Umfang |
|---|---|---|
| Assistent | Anfänger; Chat-Assistenten, die Anweisungen befolgen, Tools verwenden und RAG über hochgeladene Dateien durchführen | Engster, am stärksten geführt |
| Chatflow | Single-Agent-Systeme, Chatbots, einfachere LLM-Flows; unterstützt Graph RAG und Reranker | Single-Agent |
| Agentflow | Multi-Agent-Systeme und komplexe Orchestrierung mit Verzweigungen, Schleifen und Routing | Breiteste; eine Obermenge von Chatflow und Assistent |
Ein Chatflow ist der klassische Flowise-Flow. Sie bauen eine logische Pipeline: nehmen eine Frage entgegen, rufen den Kontext ab, rufen ein Modell auf, geben eine Antwort zurück. Er bewältigt Single-Agent-Chatbots und RAG gut.
Ein Agentflow ist die größere Arbeitsfläche. Flowise positioniert ihn als eine Obermenge von Chatflow und Assistent. Hier bauen Sie Multi-Agent-Systeme, routen zwischen Verzweigungen, schleifen und führen komplexere Workflow-Orchestrierung aus. Wenn Ihr Design mehrere Agenten vorsieht, die sich gegenseitig Arbeit übergeben, ist Agentflow die gewünschte Ebene.
Der Assistent ist die am stärksten geführte Option. Sie geben ihm Anweisungen, fügen Tools hinzu und verweisen ihn auf Dateien zur Abfrage. Es ist der schnellste Weg, etwas Nützliches zu erhalten, ohne über die Graphenstruktur nachzudenken.
Wie ein Flow auf der Arbeitsfläche entsteht
Das Bauen in Flowise sieht so aus. Sie starten einen Chatflow und fügen dann Knoten aus dem linken Panel hinzu.
- Legen Sie einen Chat-Modell-Knoten ab und wählen Sie einen Anbieter (OpenAI, Anthropic, ein lokales Modell usw.).
- Fügen Sie einen Dokumentlader und einen Vektorspeicher hinzu, wenn Sie eine Abfrage benötigen.
- Fügen Sie einen Speicherknoten hinzu, damit der Flow die Konversation speichert.
- Verbinden Sie die Ausgaben mit den Eingaben, damit der Kontext in das Modell fließt.
- Speichern Sie und öffnen Sie dann das Chat-Panel, um es live zu testen.
Der visuelle Editor unterstützt Ausdrücke, benutzerdefinierte Code-Knoten, Verzweigungen, Schleifen und Routing-Logik. Sie sind also nicht eingeschränkt. Wenn für Ihren Fall kein Knoten existiert, schreiben Sie eine kleine benutzerdefinierte Funktionsknoten und halten den Rest visuell.
Bereitstellung von Flowise und des REST-Vorhersage-Endpunkts
Flowise läuft standardmäßig als Node-App auf Port 3000. Der schnellste Start ist npm:
npm install -g flowise
npx flowise start
# http://localhost:3000 öffnen
Für eine wiederholbare Bereitstellung verwenden Sie Docker:
docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowiseai/flowise
Flowise unterstützt auch selbst gehostete und air-gapped Bereitstellungen, was wichtig ist, wenn Ihre Daten Ihr Netzwerk nicht verlassen dürfen.
Sobald ein Flow gespeichert ist, wandelt Flowise ihn in eine REST-API um. Die offiziellen Vorhersage-Dokumente behandeln das vollständige Anforderungsformat. Jeder Chatflow und Agentflow erhält seinen eigenen Vorhersage-Endpunkt:
POST /api/v1/prediction/{id}
Die {id} ist die ID des Flows. Sie senden einen JSON-Body mit mindestens einem question-Feld und erhalten die Antwort des Flows zurück. Ein minimaler Aufruf sieht so aus:
curl -X POST http://localhost:3000/api/v1/prediction/<flow-id> \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"question": "What are your store hours?"}'
Der Anfragetext unterstützt mehr als nur die Frage. Sie können streaming übergeben, um Tokens zurückzustreamen, overrideConfig, um Flow-Einstellungen pro Anfrage zu ändern, history, um frühere Gesprächsrunden zu seeden, und uploads für Bilder oder Audio. Wenn Streaming aktiviert ist, sendet Flowise Ereignisse wie start, token und metadata, gefolgt von einem finalen end-Ereignis. Flowise liefert auch offizielle Python- und TypeScript-SDKs, die diesen Endpunkt wrappen.
Dieser einzelne Endpunkt ist der Vertrag zwischen Flowise und dem Rest Ihres Stacks. Ihr Frontend, Ihr Backend, Ihre anderen Dienste sprechen alle über ihn mit dem Flow. Genau deshalb lohnt es sich, ihn sorgfältig zu testen.
Wann Low-Code passt und wann Code-first gewinnt
Flowise ist eine gute Wahl, wenn Sie Geschwindigkeit, ein gemeinsames visuelles Modell und schnelle Iteration wünschen. Prototypen, interne Chatbots, RAG-Assistenten über einen Dokumentsatz und Demos entstehen schnell. Nicht-Ingenieure im Team können die Arbeitsfläche lesen und verstehen, was der Agent tut, was aus einer Python-Datei schwer zu entnehmen ist.
Code-first-Frameworks haben die Nase vorn, wenn Sie eine genaue Kontrolle benötigen. Wenn Sie die Agentenlogik in Git mit vollständigen Diffs versionieren, dichte Unit-Tests um jeden Schritt schreiben oder ungewöhnliche Zustandsautomaten erstellen, bietet Ihnen eine Bibliothek wie LangGraph oder das Google Agent Development Kit mehr Spielraum. Dasselbe gilt für das OpenAI Agents SDK, wenn Ihre Agenten auf benutzerdefinierte Tool-Aufrufe angewiesen sind. Viele Teams verwenden beides: Prototypen in Flowise, dann Portierung des bewährten Designs in Code, sobald die Anforderungen stabil sind.
Die ehrliche Einschätzung ist, dass dies keine binäre Entscheidung ist. Flowise hat API-, CLI- und SDK-Zugriff, sowie Tracing-, Evaluierungs- und Human-in-the-Loop-Funktionen, sodass es über ein Spielzeug hinaus skaliert. Aber je mehr Ihre Logik echter Software ähnelt, desto mehr belohnt Sie ein Code-first-Stack.
Testen des Vorhersage-Endpunkts und der APIs, die Ihr Flow aufruft
Ein in Flowise erstellter Agent ist nur so zuverlässig wie die APIs dahinter. Der Flow ruft eine LLM-API auf, und er ruft normalerweise auch externe Tool- oder REST-APIs auf. Das sind die Teile, die in der Produktion fehlschlagen, und genau das können Sie in Apidog testen.
Beginnen Sie mit dem Vorhersage-Endpunkt selbst. Behandeln Sie POST /api/v1/prediction/{id} wie jeden anderen REST-Endpunkt. In Apidog legen Sie die URL fest, senden eine question-Nutzlast und schreiben API-Assertions, die die Form der Antwort und die Schlüsselfelder überprüfen. Führen Sie dies als automatisierten Test aus, damit eine Flow-Änderung, die den Vertrag bricht, abgefangen wird, bevor Ihre App es tut.
Testen Sie dann die zugrunde liegenden APIs, von denen Ihr Flow abhängt. Der LLM-Anbieter und jeder Tool-Endpunkt können direkt aufgerufen werden. Wenn Sie gegen den LLM entwickeln möchten, ohne Tokens zu verbrennen oder Ratenbegrenzungen auszulösen, richten Sie den Flow auf eine Mock-API, die vorgegebene, realistische Antworten zurückgibt. Der gleiche Trick funktioniert für eine fehlerhafte Drittanbieter-Tool-API: Mocken Sie sie, stellen Sie sicher, dass Ihr Flow die Form verarbeitet, und halten Sie Ihre Testsuite deterministisch. Eine ausführlichere Anleitung finden Sie in unserem AI-Agent-Testharness-Leitfaden.
Apidog kümmert sich auch um die langweiligen, aber kritischen Teile. Sie speichern Anbieterschlüssel pro Umgebung, sodass Ihr Entwicklungs-Flow einen Testschlüssel verwendet und die Produktion den echten, ohne Codeänderungen. Um Apidog herunterzuladen und dies einzurichten, dauert es nur wenige Minuten.
Häufig gestellte Fragen
Ist Flowise kostenlos und Open Source?
Ja. Flowise ist Open Source unter der Apache 2.0-Lizenz und Sie können es kostenlos selbst hosten mit npm oder Docker. Es gibt auch eine gehostete Cloud-Option, falls Sie die Infrastruktur lieber nicht verwalten möchten. Für private oder air-gapped Setups behält die selbst gehostete Route alles innerhalb Ihres Netzwerks.
Verwendet Flowise LangChain?
Flowise verbindet Komponenten von LangChain und LlamaIndex. Die Knoten auf der Arbeitsfläche bilden bekannte Konzepte aus diesen Frameworks ab: Chains, Agents, Vektorspeicher, Retriever und Abfrage-Engines. Sie erhalten die gleichen Bausteine, ohne den Glue-Code manuell schreiben zu müssen.
Was ist der Unterschied zwischen einem Chatflow und einem Agentflow?
Ein Chatflow ist für Single-Agent-Systeme, Chatbots und einfachere LLM-Pipelines konzipiert. Ein Agentflow ist die Obermenge: Er bewältigt Multi-Agent-Systeme und komplexe Orchestrierung mit Verzweigungen, Schleifen und Routing. Beginnen Sie mit einem Chatflow für einen unkomplizierten Assistenten und wechseln Sie zu einem Agentflow, wenn mehrere Agenten koordiniert werden müssen.
Wie teste ich die API eines Flowise-Flows?
Rufen Sie den Vorhersage-Endpunkt, POST /api/v1/prediction/{id}, mit einem JSON-Body auf, der eine question enthält. Sie können dies mit curl, den offiziellen SDKs oder einem speziellen Tool tun. In Apidog senden Sie die Anfrage, bestätigen die Antwort, mocken die LLM- und Tool-APIs, die der Flow aufruft, und führen alles in CI aus. Für die spezifischen Authentifizierungs- und Streaming-Details von LLM-Endpunkten siehe unseren Leitfaden zum Testen der ChatGPT-API mit Apidog.
Zusammenfassung
Flowise ist der Low-Code-Weg zu LLM-Apps und KI-Agenten. Sie bauen auf einer Knoten-Arbeitsfläche, wählen zwischen Chatflows, Agentflows und Assistenten und stellen einen REST-Vorhersage-Endpunkt bereit, ohne die Orchestrierung manuell zu schreiben. Es ist eine starke Lösung für Prototypen und teamlesbare Flows, während Code-first-Frameworks immer noch gewinnen, wenn Sie tiefe Kontrolle benötigen. Welchen Weg Sie auch wählen, der Flow lebt oder stirbt mit den APIs, die er aufruft. Testen Sie diesen Vorhersage-Endpunkt und mocken Sie die dahinter liegenden LLM- und Tool-APIs in Apidog, und Ihr Agent wird sich in der Produktion genauso verhalten wie auf der Arbeitsfläche.