Flowise – KI-Tool Test & Bewertung

Einen RAG-Chatbot oder einen einfachen KI-Agenten aufzusetzen erfordert normalerweise Python-Kenntnisse, Verständnis für LangChain oder LlamaIndex und einige Stunden Einarbeitung. Flowise macht genau das visuell zugänglich: Du verbindest Komponenten per Drag-and-Drop, von der Dokumentenquelle über das Embedding-Modell bis zur Chat-Oberfläche, und erhältst einen funktionsfähigen Chatbot ohne eine Zeile Code.

Wichtigste Funktionen

• Chatflow: Visuelle Erstellung von Einzel-Agenten-Systemen und Chatbots mit Tool-Calling und Knowledge Retrieval (RAG). Gut geeignet für einfachere Assistenten mit Dokumentenzugriff.
• Agentflow: Multi-Agent-Workflows, bei denen mehrere spezialisierte Agenten zusammenarbeiten und koordiniert Aufgaben abarbeiten. Seit Version 3.0 der zentrale Baustein für komplexere Automatisierungen.
• Human in the Loop: Agenten können an definierten Punkten auf menschliche Freigabe warten, bevor sie fortfahren. Sinnvoll für Workflows, bei denen kritische Entscheidungen nicht vollautomatisch getroffen werden sollen.
• Observability: Vollständige Execution Traces für alle Flows, mit Unterstützung für Prometheus und OpenTelemetry. Macht Fehlersuche und Performance-Analyse deutlich einfacher.
• APIs und SDK: Jeder Flow ist automatisch als REST-API verfügbar, nutzbar per TypeScript- oder Python-SDK. Flowise lässt sich so in bestehende Systeme einbinden.
• 100+ Integrationen: LLMs (OpenAI, Anthropic, Google, Ollama, Cloudflare Workers AI, Cerebras und mehr), Vektordatenbanken, Embedding-Modelle und externe Dienste lassen sich kombinieren.

Preise und Tarife

Die Self-Hosted-Version ist kostenlos und enthält alle Kernfunktionen. Du benötigst Docker und eine eigene Serverumgebung.

Für die Cloud-Version gibt es drei Tarife: Der Free-Plan ($0/Monat) ist stark eingeschränkt mit nur 2 Flows, 100 Predictions pro Monat und 5 MB Speicher. Der Starter-Plan kostet $35 pro Monat mit unbegrenzten Flows, 10.000 Predictions monatlich und 1 GB Speicher. Der Pro-Plan liegt bei $65 pro Monat mit 50.000 Predictions, 10 GB Speicher, unbegrenzten Workspaces und Admin-Rollen.

Für Unternehmen mit höheren Anforderungen an Sicherheit und Skalierung gibt es Enterprise-Konditionen auf Anfrage.

Für wen ist Flowise geeignet?

• Nicht-Techniker, die KI-Prototypen bauen wollen: Der visuelle Editor macht es möglich, erste funktionierende RAG-Chatbots zu erstellen, ohne Programmierung lernen zu müssen.
• Entwickler für schnelle Prototypen: Wer einen Proof-of-Concept in Stunden statt Tagen braucht, findet in Flowise eine schnelle Möglichkeit, LLM-Pipelines zusammenzustecken.
• Teams mit Datenschutzanforderungen: Self-Hosting per Docker auf eigener Infrastruktur in Deutschland ist möglich und DSGVO-konform.

DSGVO und Datenschutz

Flowise ist Open Source (Apache-2.0) und kann auf eigenen Servern betrieben werden. Beim Self-Hosting verbleiben alle Daten in deiner eigenen Infrastruktur. Die Cloud-Version wird auf Servern von Flowise (jetzt Teil von Workday) betrieben. Workday ist ein US-amerikanisches Unternehmen. Für den Cloud-Betrieb mit personenbezogenen Daten solltest du die Datenschutzsituation prüfen. Im Self-Hosting-Betrieb auf deutschen Servern ist Flowise eine DSGVO-konforme Option.

Alternativen zu Flowise

• Dify: In den meisten Bereichen leistungsfähiger als Flowise, mit mehr Workflow-Typen, besserem Prompt-Management und ausgereifterer Oberfläche. Ebenfalls Open Source und self-hostbar.
• n8n: Wenn du über KI-Agenten hinaus breite Automatisierungen brauchst, also E-Mail, CRM, Webhooks und Datenverarbeitung, ist n8n die flexiblere Wahl.
• LangChain: Für Entwickler, die maximale Kontrolle über ihre LLM-Pipelines wollen und kein visuelles Interface benötigen.