Flowise — визуальный конструктор AI-агентов

Flowise — open-source инструмент с визуальным интерфейсом для сборки AI-агентов. Вместо написания кода вы соединяете блоки на холсте: языковые модели, память, инструменты, логику ветвления. Проект собрал более 55 тысяч звёзд на GitHub, но 13 августа 2026 года его архивировали. Разработка остановлена, однако код остался доступен под лицензией Apache 2.0, и его можно развивать в своих форках.

Что такое Flowise

Flowise закрывает простую задачу: дать разработчику и аналитику способ собирать LLM-приложения без глубокого погружения в код. Основной рабочий инструмент — визуальный холст. На нём вы располагаете блоки и связываете их линиями в единый сценарий.

Типичные блоки:

• языковые модели разных провайдеров;
• хранилища памяти и векторные базы;
• вызовы внешних инструментов и API;
• условия, циклы и ветвления логики.

Готовый сценарий можно запустить прямо в интерфейсе, а затем подключить к своему продукту через API. Flowise поддерживает два основных типа сценариев: обычные диалоговые цепочки и агентные потоки, где модель сама планирует шаги и выбирает инструменты.

Проект распространялся в двух вариантах: облачная версия Flowise Cloud и самостоятельный хостинг с открытым кодом.

Почему проект закрылся

13 августа 2026 года мейнтейнер Flowise опубликовал объявление о завершении работы над проектом. Команда объяснила решение сдвигом в отрасли: модели стали лучше рассуждать, и разработчики всё чаще доверяют сложные задачи агентам для программирования. Жёсткие low-code сценарии упираются в потолок, когда логика становится сложной.

Хронология завершения выглядит так:

Полный текст объявления можно прочитать в обсуждении The Future of Flowise.

Быстрый старт

Для установки нужен Node.js версии 20 или новее. Скачать его можно с официального сайта.

npm install -g flowise
npx flowise start

После запуска откройте в браузере адрес http://localhost:3000. Пакеты в npm помечены как устаревшие, но установить их по-прежнему можно.

Запуск через Docker

Второй способ — Docker. В репозитории есть готовая конфигурация для compose. Порядок действий:

1. Склонируйте проект.
2. Перейдите в папку docker в корне репозитория.
3. Скопируйте файл .env.example, переименуйте копию в .env.
4. Запустите команду docker compose up -d.
5. Откройте http://localhost:3000.

Остановить контейнеры можно командой docker compose stop. Если хотите собрать образ вручную, подойдут такие команды:

docker build --no-cache -t flowise .
docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise
docker stop flowise

Структура монорепозитория

Внутри один репозиторий, но проект разбит на несколько модулей:

Такая структура упрощает форк: можно взять только нужные модули и развивать их отдельно.

Разработка своими силами

Если решите поддерживать форк, локальная сборка несложная. Понадобится пакетный менеджер pnpm, инструкция по установке есть на сайте pnpm.

git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git
cd Flowise
pnpm install
pnpm build
pnpm start

Для режима разработки создайте файлы .env в папках packages/ui и packages/server, задайте там порты VITE_PORT и PORT по образцу из .env.example, затем запустите:

pnpm dev

При изменении кода приложение будет перезагружаться автоматически на порту 8080.

Одна частая проблема при сборке — ошибка с кодом 134, переполнение памяти JavaScript. Лечится увеличением размера heap для Node.js:

export NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=4096"

После этого повторите pnpm build. Параметры экземпляра настраиваются переменными окружения в файле .env внутри папки packages/server. Подробности для контрибьюторов собраны в руководстве по участию в разработке.

Самостоятельный хостинг и облако

До закрытия проект поддерживал развёртывание практически везде. Официальные инструкции для AWS, Azure, Digital Ocean и GCP собраны в разделе деплоя документации. Были и варианты развёртывания в один клик: Railway, Render, Northflank, Elestio, Sealos, HuggingFace Spaces и RepoCloud.

Облачная версия Flowise Cloud продолжает работать, её возможности описаны на сайте проекта. Общая документация доступна на docs.flowiseai.com.

Что делать пользователям сейчас

Ситуация у разных команд разная, но выбор в целом сводится к трём путям.

Первый путь — ничего не менять. Уже развёрнутый экземпляр продолжит работать. Но обновлений и исправлений уязвимостей не будет, поэтому этот вариант подходит только для внутренних и некритичных задач.

Второй путь — сделать форк. Лицензия Apache 2.0 это явно разрешает. Команда Flowise сама предложила командам поддерживать внутренние копии или общественные форки. Структура монорепозитория позволяет вытащить отдельные модули и развивать их.

Третий путь — миграция на живые альтернативы. Подход с визуальной сборкой сценариев предлагают n8n, Langflow и Dify. При переносе придётся заново собрать сценарии, зато вы вернётесь под обновления и поддержку сообщества.

Лицензия

Исходный код распространяется под лицензией Apache License 2.0. Она позволяет свободно использовать, изменять и распространять код, в том числе в коммерческих продуктах.

Flowise — наглядный пример того, как быстро меняется ландшафт инструментов вокруг LLM. Ниша визуальных конструкторов ещё жива, но часть задач из неё уже забрали автономные агенты для программирования. Если вы присматриваетесь к этому коду, самое время сохранить копию репозитория.