Flowise AI

Что такое Flowise

Flowise – ИИ-сервис с открытым исходным кодом для визуальной сборки агентов, чат-ассистентов и приложений на базе больших языковых моделей. Платформа предлагает модульные блоки, из которых можно собирать как простые составные сценарии, так и автономных агентов.

Главная идея Flowise – дать разработчику наглядный способ проектировать логику LLM-приложений. Вместо того чтобы описывать всю цепочку взаимодействий исключительно в коде, пользователь может собрать ее в виде связанной визуальной схемы.

Сервис ориентирован на создание agentic-решений – продуктов, в которых модель способна выполнять задачи, обращаться к внешним инструментам, получать данные и действовать по заранее заданному процессу. Flowise выделяет сценарии с одним агентом, несколькими координируемыми агентами и чат-ботами.

Платформа может быть полезна разработчикам, которым важно быстро собирать и проверять LLM-приложения, а также командам, создающим внутренние ассистенты, базы знаний и клиентские чат-боты. Flowise можно развернуть в облаке или в собственной инфраструктуре компании.

Для локального запуска сервис можно установить через npm. Через команды npm install -g flowise и npx flowise start .

Визуальная сборка агентов и LLM-сценариев

Flowise позволяет собирать agentic-сценарии из модульных блоков прямо в визуальном интерфейсе. Платформа заявляет поддержку простых compositional workflows и автономных агентов.

Такой подход помогает представить логику приложения как понятную схему: увидеть используемые модели, источники данных, последовательность действий и дополнительные проверки. Это удобно при проектировании будущего ассистента и обсуждении решения в команде, особенно если в работе участвуют не только разработчики.

В базовом варианте можно собрать сценарий, который принимает вопрос пользователя, передает его языковой модели и возвращает ответ в чат. Более сложная цепочка может включать поиск по базе знаний, вызов инструментов и проверку результата человеком.

Чат-ассистенты, вызов инструментов и RAG

Flowise поддерживает создание одноагентных решений и чат-ботов. Для них заявлены tool calling – вызов внешних инструментов и knowledge retrieval через RAG из различных источников данных.

RAG помогает модели формировать ответы с учетом найденной информации, а не опираться только на собственный контекст. Это востребовано при создании корпоративных ассистентов, которые должны отвечать на вопросы по документам, внутренним материалам или подключенным базам знаний.

Типичный сценарий выглядит так: пользователь задает вопрос, ассистент сначала находит релевантную информацию в источнике знаний, а затем использует ее при подготовке ответа. В Flowise есть, в частности, сценарии чата с PDF и Excel, а также кастомные чат-боты.

Мультиагентные процессы

Flowise позволяет строить мультиагентные решения, в которых рабочий процесс распределяется между несколькими скоординированными агентами. Это workflow orchestration – оркестрацией процесса.

Вместо одного универсального агента задачу можно разделить между несколькими ролями. Например, один агент обрабатывает запрос пользователя, другой ищет нужные сведения, а третий формирует итоговый ответ.

Такой подход может быть полезен для многошаговых процессов, где разные части задачи требуют отдельных правил, инструментов или источников данных. В качестве примера можно представить внутреннего помощника, который передает подзадачу поиска знаний отдельному агенту и затем использует его результат в финальном ответе.

Проверка действий человеком

В Flowise предусмотрен режим Human in the Loop. Он дает человеку возможность просматривать задачи, выполненные агентами и участвовать в контуре обратной связи.

Проще говоря, результат работы агента можно не отправлять дальше автоматически: сначала его получает сотрудник, который проверяет ответ и принимает решение о следующем действии. Это помогает снизить риск ошибок в процессах, где важен человеческий контроль.

Функция может пригодиться при подготовке ответов клиентам, обработке внутренних запросов, согласовании документов или выполнении многошаговых задач. Например, агент формирует результат, после чего ответственный специалист просматривает его и подтверждает, отклоняет либо корректирует дальнейший ход процесса.

Трассировки выполнения и наблюдаемость

Flowise предоставляет полные execution traces – трассировки выполнения. Они помогают проследить, как был обработан конкретный запрос и через какие этапы прошел агент или сценарий.

Для разработчика это возможность анализировать поведение приложения не по предположениям, а по истории выполнения: проверять последовательность действий, находить проблемные этапы и разбираться в причинах неожиданного результата.

Платформа также заявляет поддержку Prometheus, OpenTelemetry и других инструментов наблюдаемости. Это важно при эксплуатации LLM-приложений в продуктовой среде, когда команде необходимо подключить работу агентов к привычному контуру мониторинга.

API, SDK и встраиваемый чат

Flowise предлагает API для подключения созданных решений к внешним приложениям. Пример обращения к endpoint вида /api/v1/prediction/:id , куда передается пользовательский вопрос, а в ответ возвращаются данные в формате JSON.

Также есть SDK для TypeScript и Python. Благодаря этому сценарии, собранные в Flowise, можно вызывать программно из собственных сервисов, внутренних инструментов и приложений.

Еще одна функция – Embedded Chat или встраиваемый чат. Она позволяет разместить чат-интерфейс с ассистентом на сайте, в веб-сервисе или корпоративном портале, чтобы пользователю не приходилось работать непосредственно в интерфейсе Flowise.

Развертывание, масштабирование и поддерживаемые компоненты

Flowise заявляет поддержку более 100 LLM, эмбеддинг-моделей и векторных баз данных. Это позволяет использовать платформу как связующий слой между языковыми моделями, источниками знаний, инструментами и интерфейсом конечного продукта.

Сервис предусматривает облачное развертывание и on-premises-вариант, при котором приложение размещается в собственной инфраструктуре организации. Последний подход может быть важен для компаний с требованиями к контролю данных, безопасности и внутренним процессам.

Для масштабирования заявлена горизонтальная архитектура с очередью сообщений и воркерами. Такой подход актуален для приложений, которые должны обрабатывать растущее число пользовательских запросов.

Условия использования Flowise

Flowise предлагает бесплатный тариф, а также платные планы для отдельных пользователей, небольших команд и среднего бизнеса.

Тариф для начинающих предоставляется бесплатно в течение первого месяца. Стоимость профессионального тарифа включает пять пользователей; каждый дополнительный пользователь оплачивается отдельно.