Flowise AIConstruissez des éditeurs d'applications LLM ouvert et basse-code pour les agents d'I.A.

4.7 (6)

Évalué par Daniel Nikulshyn·Mis à jour juillet 2026

Open Source Low-Code LLM AI Agents RAG Self-Hosted Visual Builder API

Aperçu

Flowise AI est une plateforme open-source qui permet aux développeurs et aux équipes de concevoir des agents IA et des applications basées sur LLM via une interface visuelle de glisser-déposer. Les utilisateurs connectent des nœuds représentant des modèles, des invites, des stockages vectoriels, des outils et de la mémoire pour assembler des chatbots, des pipelines de recherche et des agents à étapes multiples sans écrire de code répétitif étendu. Il s'intègre à des frameworks populaires comme LangChain et LlamaIndex et prend en charge une large gamme de fournisseurs LLM, de modèles d'embedding et de sources de données. Les flux créés peuvent être exportés sous forme d'API, intégrés à des sites Web ou auto-hébergés, ce qui rend Flowise adapté à la fois au prototypage et aux déploiements en production. Étant donné qu'il est open source, les équipes peuvent l'héberger elles-mêmes pour un contrôle total des données, l'étendre avec des composants personnalisés et l'adapter à l'infrastructure interne ou aux exigences de conformité.

Fonctionnalités clés

Construireur de pipeline LLM basse-code pour drag-and-drop
Nœuds préconvertis pour les chaînes, les agents et la mémoire
Intégrations avec OpenAI, Hugging Face et les modèles locaux
Magasin de vecteur et support RAG
Points d'entrée API et enchâssement de widget de chat
Options de déploiement auto-hébergé ou dans le cloud

Tarifs

Modèle: Free
Catégorie: AI Agents Frameworks
Note: 4.7 / 5 (6)

Cas d’usage

Concevez des chatbots LLM Visuellement pour le Prototype

Reliez des nœuds pour assembler des chatbots avec prompts, mémoire et outils, donnant à vos équipes la possibilité de rapidement itérer sur le chat d'I.A. sans devoir écrire des grands blocs de code.

Construirez des pipelines de récupération LLM-Augmentée

Connectez des magasins de vecteurs, des modèles d'embedding et des LLM pour créer des pipelines de génération augmentée de récupération qui répondent aux questions à partir de bases de connaissance personnalisées.

Déployez des flux comme des APIs

Exportez des flux construits comme des points d'entrée API ou enchâssez-les comme des widgets de chat sur les sites web, permettant le déploiement de production avec un faible surcoût en ingénierie.

Sélectionnez l'hébergement de multi-étapes d'agents d'I.A.

Utilisez des nœuds d'agent et de chaîne préconvertises avec les intégrations avec LangChain ou LlamaIndex pour concevoir des agents multi-étapes et les hébergez vous-même pour contrôle des données et confidentialité.

Pour & contre

Pour

Gratuit et open-source avec option d'auto-hébergement
Interface visuelle réduit la barrière pour construire des applications LLM
Intégrations larges avec des modèles, outils et bases de vecteurs dédiées
Flux exportables sous forme d'API pour le déploiement facile
Communauté active et système de composants extensibles
Déploiements auto-hébergés et en ligne dépassent la concurrence
Flux exportables sous forme de bibliothèque et avec API

Contre

Nécessite une configuration technique pour l'hébergement en local
Les agents complexes peuvent être difficiles à déboguer visuellement
La documentation peut accuser du retard sur les changements rapides de fonctionnalités
Certains cas d'utilisation avancés nécessitent encore du code personnalisé

Avis

4.7

Moyenne sur 6 avis.

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Tomáš Novák

Mar 5, 2026

Does the job

Pretty happy overall. Integrations with OpenAI, Hugging Face, and local models just works and active community and extensible component system. Documentation can lag behind rapid feature changes can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Ahmed Saleh

Jan 25, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on drag-and-drop flow builder for LLM pipelines, and free and open source with self-hosting option caught me off guard. Complex agents can become hard to debug visually is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Joanna Kowalski

Jan 8, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and broad integrations with models, tools, and vector databases. Vector store and RAG support fits neatly into how we already work, and self-hosted or cloud deployment options removed a step we used to do by hand. Some advanced use cases still need custom code, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Tariq Aziz

Sep 12, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Drag-and-drop flow builder for LLM pipelines just works and broad integrations with models, tools, and vector databases. Documentation can lag behind rapid feature changes can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Marcus Bell

Jun 8, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on prebuilt nodes for chains, agents, and memory, and visual interface lowers the barrier to building LLM apps caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Sofia Lindqvist

Jun 3, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Self-hosted or cloud deployment options just works and active community and extensible component system. Some advanced use cases still need custom code can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.