🟢 API: Доступно
Сайт: https://flowiseai.com
Документация: https://github.com/FlowiseAI/Flowise
Описание
FlowiseAI — это open source платформа для визуального создания, оркестрации и масштабирования AI-агентов и LLM-приложений. Позволяет собирать мультиагентные системы, чат-ассистентов, интегрировать людей в цикл принятия решений (Human-in-the-Loop), а также развертывать решения в облаке или on-premises.
API FlowiseAI предоставляет REST-интерфейс с аутентификацией через API-ключи, SDK для TypeScript и Python, а также embedded chat-виджеты.
Ключевые особенности и функции
- Визуальный редактор: Drag-and-drop интерфейс для построения цепочек и агентов.
- Мультиагентные системы: Поддержка распределённых и координированных агентов.
- Чат-ассистенты с RAG: Интеграция Retrieval-Augmented Generation для работы с корпоративными данными.
- Human in the Loop: Возможность ручной проверки и вмешательства в работу агентов.
- Трассировка исполнения: Поддержка Prometheus, OpenTelemetry и других инструментов мониторинга.
- Масштабируемость: Горизонтальное масштабирование через очереди и воркеры.
- 100+ LLMs и векторные базы: Поддержка различных моделей и хранилищ эмбеддингов.
- Встраивание: Embedded chat, API, SDK (TypeScript, Python).
- On-prem & Cloud: Развёртывание в облаке и локально.
Возможности автоматизации
Автоматизируемые процессы
- Оркестрация мультиагентных систем
- Автоматизация обработки клиентских запросов
- Построение RAG-ботов для поиска по документам
- Анализ данных и генерация отчетов
Сценарии, команды, триггеры
- Drag-and-drop визуальный редактор
- Интеграция с внешними API и webhooks
- Human-in-the-Loop для ручной модерации
- Кастомные коннекторы и компоненты
API-возможности
Наличие API
- Да
Тип API
- REST
Аутентификация
- API-ключи (детали см. в GitHub-документации)
Ограничения API
- Некоторые функции доступны только при self-hosted развёртывании, ограничения зависят от инфраструктуры
Интеграции и связь с другими системами
Интеграции
- n8n {tool}
- Zapier {tool}
- Make {tool}
- ChatGPT {tool}
- HuggingFace
- GoogleAIStudio {tool}
- Pinecone
- ChromaDB
- Postgres
- Supabase {tool}
- Slack
- Discord
- Notion {tool} и др.
Способы встраивания
- Embedded chat-виджет
- REST API
- SDK (TypeScript, Python)
Облачная совместимость
- On-premises и облачное развёртывание с поддержкой масштабирования
Возможности искусственного интеллекта
AI-функции
- Оркестрация LLM, RAG, обработка естественного языка, мультиагентные сценарии
Используемые модели
- ChatGPT {tool}
- Claude {tool}
- Llama
- HuggingFace
- локальные LLM
Обучение на данных
- Да, поддержка кастомных датасетов для RAG
Преимущества и ограничения
Сильные стороны
- Open source, гибкость развертывания
- Богатый набор интеграций и поддерживаемых моделей
- Визуальное проектирование без кода
- Масштабируемость для enterprise
Ограничения
- Требует настройки инфраструктуры для production-использования
- Некоторые функции доступны только при self-hosted развёртывании
Применение на практике
- Создание корпоративных чат-ботов и RAG-систем: Используйте визуальный редактор для быстрого построения ассистентов, которые могут отвечать на вопросы сотрудников или клиентов на основе внутренней базы знаний (документы, Notion, Confluence).
- Оркестрация мультиагентных систем: Проектируйте сложные рабочие процессы, в которых несколько AI-агентов совместно решают задачи, например, обрабатывают заказы, квалифицируют лидов или генерируют отчеты.
- Автоматизация с участием человека (Human-in-the-Loop): Встраивайте в процессы точки контроля, где человек может проверить, скорректировать или одобрить действия AI-агента, что критично для сложных или ответственных задач.
- Интеграция с внешними системами: Подключайте AI-агентов к вашим текущим инструментам (CRM, Slack, Discord) и автоматизируйте сквозные бизнес-процессы с помощью n8n {tool}, Make {tool} или Zapier {tool}.
См. также
- AI Corporate Documentation Q&A System {case}
- AI Knowledge Base {case}
- Internal Knowledge Base {case}
- Lead Qualification {case}
- AI Workplace Incident Reporting Agent {case}
Заметки и рекомендации
- Используйте self-hosted для максимальной гибкости и приватности
- Для сложных сценариев рекомендуется использовать встроенную трассировку и мониторинг