AI-Agenten und RAG-Pipelines selbst bauen — ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen? Genau das versprechen Flowise und Langflow. Beide Tools bieten eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche für LangChain-basierte KI-Workflows. Doch in Details und Ausrichtung unterscheiden sie sich deutlich.
Was sind Flowise und Langflow?
Flowise ist ein Open-Source-Tool auf Basis von LangChain.js. Es ermöglicht den visuellen Aufbau von Chatflows, RAG-Pipelines und KI-Agenten per Drag-and-Drop. Ziel ist maximale Zugänglichkeit — auch für Nicht-Entwickler.
Langflow basiert auf LangChain (Python) und DataStax. Es bietet ähnliche visuelle Workflow-Erstellung, ist aber näher an der Python-Entwickler-Community und hat durch die DataStax-Übernahme Enterprise-Funktionen bekommen.
Installation und Setup
Flowise
npm install -g flowise
flowise start
Oder mit Docker:
docker run -d \
-p 3000:3000 \
--name flowise \
-v ~/.flowise:/root/.flowise \
flowiseai/flowise:latest
Flowise ist in wenigen Minuten startklar. Die Web-Oberfläche ist sofort unter http://localhost:3000 erreichbar.
Langflow
pip install langflow
python -m langflow run
Oder mit Docker:
docker run -p 7860:7860 langflowai/langflow:latest
Langflow benötigt Python 3.9+ und ist etwas ressourcenintensiver als Flowise, da es vollständig in Python läuft.
Benutzeroberfläche und Workflow-Design
Beide Tools nutzen ein Canvas-basiertes Interface, bei dem Komponenten als Nodes verbunden werden. Der visuelle Ansatz ist ähnlich — die Philosophie dahinter unterscheidet sich.
Flowise bietet zwei Modi: "Chatflow" für einfache Konversationsabläufe und "Agentflow" für komplexere Agenten-Pipelines. Die Oberfläche ist aufgeräumt und auf Chatbot-Anwendungsfälle optimiert.
Langflow ist allgemeiner gehalten. Die Komponenten-Bibliothek ist größer, das Interface flexibler — aber auch komplexer. Langflow eignet sich besser für komplexe Multi-Step-Pipelines.
Integrierte Komponenten
| Kategorie | Flowise | Langflow |
|---|---|---|
| LLM Provider | 25+ | 35+ |
| Vector Stores | 15+ | 20+ |
| Document Loaders | 20+ | 30+ |
| Memory/Tools | 15+ | 25+ |
| Embeddings | 10+ | 15+ |
Langflow bietet generell mehr Komponenten, was mehr Flexibilität, aber auch mehr Lernaufwand bedeutet.
Anwendungsfälle
Flowise-Stärken
1. Chatbots mit RAG: Flowise ist für conversational AI optimiert. Ein Chatbot, der PDFs durchsucht, ist in unter einer Stunde fertig.
2. Webhook-Integration: Flowise liefert per Chatflow eine API-Endpoint und SDKs für React, Vue und mehr — ideal für schnelle Prototypen.
3. Team-Sharing: Chatflows können einfach exportiert und geteilt werden (JSON-Export).
Langflow-Stärken
1. Komplexe Agenten-Pipelines: Mehrstufige Agenten mit verschiedenen Tools und Entscheidungspfaden.
2. Python-Ökosystem: Direkte Integration von Custom Python Code in Nodes.
3. DataStax Astra DB: Native Astra-DB-Integration für Enterprise-Skalierung.
Self-Hosting und Ressourcen
Flowise: Benötigt ca. 250-500 MB RAM für die Basis-Installation. Für produktive Setups mit Datenbank (SQLite oder PostgreSQL) empfehlen sich 2+ GB RAM.
Langflow: Ressourcenintensiver — mindestens 1-2 GB RAM, bei komplexen Flows mehr. Der Python-Stack bringt mehr Overhead, bietet aber native Unterstützung für komplexe ML-Libraries.
Authentifizierung und Multi-User
Flowise bietet Username/Passwort-Auth sowie API-Keys. Multi-User ohne Enterprise-Features ist begrenzt — für Teams gibt es Flowise Cloud oder den Self-Hosted-Modus mit manueller Konfiguration.
Langflow hat seit dem DataStax-Merger ein verbessertes Multi-User-System mit Workspace-Isolation. Für Enterprise-Features gibt es Langflow Cloud (DataStax Astra).
Typische Anwendungsszenarien
Kundenservice-Chatbot mit Wissensdatenbank
Für einen RAG-Chatbot, der PDFs und Dokumentation durchsucht, sind beide geeignet — Flowise durch seine Chatflow-Templates und Flowise-Embed-Feature, Langflow durch seine größere Dokumenten-Loader-Bibliothek.
KI-Agenten für Entwickler-Workflows
GitHub-Issues analysieren, Code-Reviews automatisieren, Dokumentation generieren: Hier hat Langflow durch seine Python-Integration und Tool-Bibliothek Vorteile.
Prototyping und Demos
Für schnelle Prototypen in unter einer Stunde: Flowise. Die integrierte Chatoberfläche und ein-Klick-Embed machen Demos einfach.
Lizenz und Community
Beide Tools sind Open Source (MIT-Lizenz).
- Flowise: GitHub ~30.000 Stars, aktive Community, regelmäßige Releases
- Langflow: GitHub ~35.000 Stars, größere Community durch DataStax-Backing
Wann Flowise, wann Langflow?
Flowise wählen, wenn:
- Du schnell einen Chatbot oder ein RAG-System aufbauen willst
- Du kein Python-Hintergrund hast (Flowise läuft auf Node.js)
- Einfachheit wichtiger ist als maximale Flexibilität
- Du Chatflows als Widgets in Webseiten einbetten willst
Langflow wählen, wenn:
- Du komplexe, mehrstufige KI-Pipelines planst
- Python und das LangChain-Ökosystem bekannt sind
- Enterprise-Integrationen und DataStax-Anbindung relevant sind
- Du mehr Komponenten und Flexibilität benötigst
Fazit
Flowise ist der schnellere Weg zum fertigen KI-Produkt — besonders für Chatbots und RAG-Anwendungen. Die Node.js-Basis und der Fokus auf Zugänglichkeit machen es zum Einstiegstool der Wahl.
Langflow überzeugt durch Flexibilität und die größere Komponenten-Bibliothek. Wer komplexe KI-Agenten baut oder bereits mit Python und LangChain vertraut ist, ist hier besser aufgehoben.
Für die meisten Self-Hoster-Projekte ist Flowise die pragmatischere Wahl — Langflow lohnt sich, wenn die Anforderungen über Standard-Chatflows hinausgehen.