FlowiseAI/Flowise – 拖拽式构建AI代理,无需编写代码(5万星)

项目介绍

FlowiseAI/Flowise 是一款开源的可视化 AI 代理构建平台，GitHub 星标超过 51,000 颗。它将复杂的 LLM 应用开发简化为直观的拖拽操作，让任何人都能通过图形界面快速搭建 AI 代理、聊天机器人和 RAG（检索增强生成）系统。相比传统代码开发，Flowise 大幅降低了 AI 应用的技术门槛，同时保留了足够的灵活性支持深度定制。

核心特色功能

• 拖拽式可视化编辑器：无需编写代码，通过图形界面连接各种 AI 组件，快速构建复杂的工作流
• 丰富的集成支持：内置 100+ 种 LLM 模型支持（OpenAI、Claude、Gemini、本地 Ollama 等），支持多种向量数据库（Chroma、Pinecone、Qdrant 等）
• MCP 服务器支持：内置 MCP（Model Context Protocol）集成，可连接各种外部工具和数据源
• 灵活的部署方式：支持 Docker 一键部署、本地 npm 安装、云端使用
• API 接口完整：自动生成 Swagger API 文档，方便与其他系统集成
• 多用户协作：支持用户管理和权限控制，适合团队使用

安装步骤

方式一：Docker 一键部署（推荐）

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

# 进入 docker 目录
cd docker

# 复制环境变量文件
cp .env.example .env

# 启动容器
docker compose up -d

# 访问地址
# http://localhost:3000

方式二：本地 npm 安装

# 要求：NodeJS >= 18.15.0
npm install -g flowise

# 启动服务
npx flowise start

# 默认访问 http://localhost:3000

方式三：Docker 镜像直接运行

# 拉取镜像
docker build -t flowise .

# 运行容器
docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise

使用方法

服务启动后，访问 http://localhost:3000 即可进入 Flowise 可视化编辑器。

创建第一个 AI 代理

1. 在左侧组件面板中，搜索并拖拽「Chatflow」画布到主区域
2. 从组件列表中选择 LLM 节点（如 OpenAI ChatOpenAI）并连接到画布
3. 配置 API Key 和模型参数
4. 添加 Memory 节点（如 Buffer Memory）实现对话记忆
5. 添加 Tool 节点扩展 AI 代理能力（如搜索、计算器）
6. 点击右上角「Deploy」部署你的 AI 代理

构建 RAG 应用

1. 拖入 Document Loader 节点加载文档（支持 PDF、TXT、Web URL 等）
2. 添加 Text Splitter 节点对文档进行分块
3. 添加 Embedding 节点将文本转为向量
4. 配置向量数据库存储向量
5. 添加 Vector Store Retriever 从数据库检索相关内容
6. 连接 LLM 节点实现问答

适用场景

• 企业知识库问答：基于内部文档构建智能客服，支持多文件格式导入
• AI 代理开发：快速原型验证，将多个 AI 能力组合成自动化工作流
• 客服机器人：搭建具备记忆能力的对话机器人，提升客户服务体验
• 内部工具自动化：连接各种 API 和数据库，用自然语言查询和操作数据

开源协议

Flowise 采用 Apache-2.0 开源协议，允许商业使用且免费开源。企业可放心在生产环境中部署使用。

服务支持：如有兴趣不会搭建，可以联系微信：WRYD6166，开源项目搭建10-50元。