Flowise 시작하기

Flowise는 AI 에이전트와 LLM 워크플로를 시각적으로 쌓아 만드는 오픈소스 생성형 AI 개발 플랫폼이에요. 캔버스 위에 노드를 배치하고 선으로 이으면 바로 실행할 수 있는 챗봇·에이전트가 완성돼요. 코드를 덜 쓰면서도 API, SDK, CLI, 임베디드 챗봇까지 지원해서 프로토타입에서 프로덕션까지 한 루트로 이어지죠.

출처: https://docs.flowiseai.com/

세 가지 빌더

Flowise는 크게 세 가지 시각 빌더를 제공해요. 어떤 걸 만들지에 따라 골라 쓰면 돼요.

Assistant: 가장 빠르게 챗봇을 만들 수 있는 단순한 빌더예요.
Chatflow: 단일 에이전트, 챗봇, 간단한 LLM 플로우를 만드는 데 적합해요. Assistant보다 유연해서 Graph RAG, 리랭커(Reranker), 리트리버(Retriever) 같은 고급 기법을 쓸 수 있어요.
Agentflow: Chatflow와 Assistant를 모두 포함하는 상위 개념이에요. 채팅 어시스턴트부터 단일/멀티 에이전트, 복잡한 워크플로 오케스트레이션까지 만들 수 있어요.

무엇을 지원하나요

Flowise의 기능 폭을 요약하면 이렇게 돼요.

오케스트레이션: 비주얼 에디터, 오픈소스·프로프라이어터리 모델, 표현식, 커스텀 코드, 분기·루프·라우팅 로직.
데이터 수집·통합: 100개 이상의 소스, 도구, 벡터 데이터베이스, 메모리와 연결.
모니터링: 실행 로그, 시각 디버깅, 외부 로그 스트리밍.
배포: 자체 호스팅, 공중분리(air-gapped) 배포 지원.
보안: RBAC, SSO, 암호화된 자격증명, 시크릿 매니저, 레이트 리밋, 도메인 제한.
평가: 데이터셋, 평가자(Evaluator), 평가(Evaluation).

모노레포 구성

Flowise는 하나의 모노레포에 4개 모듈이 들어 있어요.

Server: API 로직을 처리하는 Node 백엔드.
UI: React 프론트엔드.
Components: 통합 컴포넌트.
API Documentation: Flowise API의 Swagger 스펙.

API를 코드로 다루고 싶다면 JS/Python SDK와 CLI도 제공되니까, 비주얼 에디터 밖에서도 플로우를 제어할 수 있어요.

더 알아보기

플로우를 직접 만들어 보는 방법은 «채팅플로우 만들기» 페이지를 보세요.
완성한 플로우를 코드로 호출하는 방법은 «Prediction API로 연동하기»에서 다뤄요.
Agentflow V2의 세밀한 워크플로 제어는 «에이전트플로우 V2»를 확인하세요.