Flowise AIOpen-source, low-code bouwer voor LLM-apps en AI-agenten

4.7 (6)

Beoordeeld door Daniel Nikulshyn·Bijgewerkt juli 2026

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

Overzicht

Flowise AI is een open-source platform waarmee ontwikkelaars en teams AI-agenten en door LLM aangedreven applicaties kunnen ontwerpen via een visuele drag-and-drop interface. Gebruikers verbinden knooppunten die modellen, prompts, vectoropslag, tools en geheugen vertegenwoordigen om chatbots, retrieval pipelines en multi-staps agenten samen te stellen zonder uitgebreide boilerplate code te schrijven. Het integreert met populaire frameworks zoals LangChain en LlamaIndex en ondersteunt een breed scala aan LLM‑providers, embedding modellen en datakoppelingen. De gemaakte flows kunnen worden geëxporteerd als API's, ingebed in websites of zelf-gehost, waardoor Flowise geschikt is voor prototyping én productie‑implementaties. Omdat het open source is, kunnen teams het zelf hosten voor volledige databeheer, het uitbreiden met aangepaste componenten en het afstemmen op interne infrastructuur of compliance‑vereisten.

Belangrijkste functies

Drag-and-drop flow builder voor LLM-pijplijnen
Vooraf gebouwde knooppunten voor ketens, agenten en geheugen
Integraties met OpenAI, Hugging Face en lokale modellen
Vectoropslag en RAG-ondersteuning
API-eindpunten en integratie van chatwidgets
Zelf-gehoste of cloud-deployment opties

Prijs

Model: Free
Categorie: AI Agents Frameworks
Beoordeling: 4.7 / 5 (6)

Toepassingen

Visueel prototype maken van LLM chatbots

Sleep en zet knooppunten neer om chatbots met prompts, geheugen en tools samen te stellen, waardoor teams snel kunnen itereren op conversatie‑AI zonder uitgebreide boilerplate code te schrijven.

RAG retrieval pipelines bouwen

Verbind vectoropslag, embedding modellen en LLM's om retrieval‑augmented generation pipelines te creëren die vragen beantwoorden vanuit aangepaste kennisbases.

Flows deployen als API's

Exporteer gemaakte flows als API‑eindpunten of embed ze als chatwidgets op websites, waardoor productieimplementatie van LLM‑applicaties met minimale engineering overhead mogelijk is.

Multi‑staps AI-agenten zelf hosten

Gebruik vooraf gebouwde agent en chain knooppunten met LangChain of LlamaIndex integraties om multi‑staps agenten te ontwerpen en zelf te hosten voor gegevensprivacy en controle.

Pluspunten & minpunten

Pluspunten

Gratis en open source met zelf-hosting optie
Visuele interface verlaagt de drempel voor het bouwen van LLM-apps
Brede integraties met modellen, tools en vector databases
Flows kunnen geëxporteerd worden als API's voor eenvoudige implementatie
Actieve community en uitbreidbaar componentensysteem

Minpunten

Vereist technische setup voor zelf-hosting
Complexe agenten kunnen moeilijk visueel debuggen worden
Documentatie kan achterblijven bij snelle feature veranderingen
Sommige geavanceerde use cases hebben nog steeds aangepaste code nodig

Recensies

4.7

Gemiddelde van 6 beoordelingen.

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.