开源的低代码 LLM 编排工具 Flowise 终于支持 Multi Agent 了。Multi Agent 由一组代理组成，它们共同协作完成 “主管” 委派的任务。

Multi Agent 对于长期运行的任务来说，效果会更好。原因如下：

• ?️ 为每个代理提供专用提示词和工具；
• ? 用于自动纠正的反思回路；
• ? 不同的代理，可以使用不同的 LLM。

Multi Agent 支持以下功能：

• Function Calling（Claude, Mistral, Gemini, OpenAI）
• 多模态（即将支持图像、语音和文件）
• API 和 Prompt 输入变量

Multi Agent 五个应用场景

场景一：? Customer Support

客户支持使用 RAG 工具寻求答案，而 QA 专家则确保支持的质量和正确性。

场景二：? Leads Outreach

首席研究员使用 Google 搜索收集信息，而销售代表则制作个性化的电子邮件草稿。

场景三：??‍? Software Engineering

由高级软件工程师和代码审查员组成，共同构建功能、解决问题或完成任务。

场景四：? Portfolio Management

由投资组合经理、财务分析师和风险经理组成的团队共同努力优化投资组合。

场景五：? Text to SQL

使用由 3 个代理组成的团队将文本转换为 SQL 查询过程： SQL 专家、审阅者和执行者。专家负责生成 SQL 查询，执行者负责执行查询，审阅者负责自动更正。

Flowise 快速上手

前置条件

• Node.js >= 18.15.0

如果你本地尚未安装 Node.js，可以从官网下载。

1. 安装 Flowise

npm install -g flowise

2. 启动 Flowise

npx flowise start

或使用用户名和密码登录

npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234

3. 浏览器打开 http://localhost:3000 页面

Docker 安装

Docker Compose

1. 进入项目根目录下的 docker 文件夹
2. 创建 .env 文件并指定 PORT（参考 .env.example）
3. 运行 docker-compose up -d
4. 打开 http://localhost:3000
5. 可以通过 docker-compose stop 停止容器

Docker 镜像

1. 本地构建镜像：

docker build --no-cache -t flowise .

2. 运行镜像：

docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise

3. 停止镜像：

docker stop flowise

本地源码部署

Flowise 项目包含 3 个不同的模块。

• server：用于提供 API 逻辑的 Node 后端
• ui：React 前端
• components：第三方节点集成

前置条件

• 安装 pnpm：npm i -g pnpm

项目初始化

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git

2.进入仓库文件夹

cd Flowise

3. 安装所有模块的依赖：

pnpm install

4. 构建所有代码

pnpm build

5. 启动应用

pnpm start

之后，打开 http://localhost:3000 访问应用。

6. 开发阶段

• 在 packages/ui 中创建 .env 文件并指定 VITE_PORT（参考 .env.example）
• 在 packages/server 中创建 .env 文件并指定 PORT（参考 .env.example）
• 运行 pnpm dev 命令

https://github.com/FlowiseAI/Flowise

除了，Flowise 之外，开源的低代码 LLM 编排工具还有 Dify 和 LangFlow。感兴趣的话，可以阅读 “3 款强大的开源低代码 LLM 编排工具，可视化定制专属 AI Agent 和 AI 工作流！” 这篇文章。

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