Die wichtigste Angabe zu Flowise steht nicht im Funktionsumfang: Der Anbieter hat die Entwicklung am 29.07.2026 eingestellt und das Verzeichnis auf GitHub am 13.08.2026 archiviert. Bis dahin steckten Teams im Browser KI-Agenten und Chatbots zusammen, indem sie Sprachmodell, Anweisung, Gedächtnis, Werkzeuge und Vektordatenbanken als Kästchen auf einer Fläche verbanden. Jeder fertige Ablauf stand sofort als Schnittstelle bereit. Der Quelltext bleibt unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar und läuft weiter auf eigener Maschine, neue Fassungen kommen aber nicht mehr. Wer Flowise heute noch aufsetzt, übernimmt die Pflege selbst.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Quelltext bleibt unter Apache 2.0 nutzbar und abspaltbar
- Über hundert Modelle und Vektordatenbanken anbindbar
- Jeder Ablauf steht sofort als Schnittstelle bereit
- Betrieb auf eigener Maschine ohne Lizenzkosten
Nachteile
- Entwicklung eingestellt, Verzeichnis seit 13.08.2026 nur lesbar
- Kernteam seit 31.08.2026 nicht mehr erreichbar
- Oberfläche und Hilfe nur auf Englisch
- Anmeldung über den Firmenzugang nur in der obersten Stufe
- Modellkosten fallen immer zusätzlich an
Funktionen
- Fläche zum Zusammenstecken: Verbindet Sprachmodell, Anweisung, Gedächtnis, Werkzeuge und Datenquellen als Kästchen auf einer Arbeitsfläche, ohne dass jemand Quelltext schreibt.
- Drei Bauarten: Trennt Assistant für einfache Helfer, Chatflow für einen Agenten mit Dokumentensuche und Agentflow für mehrere Agenten, die einander zuarbeiten.
- Antworten aus eigenen Dateien: Liest Dokumente ein, legt sie in einer Vektordatenbank ab und hängt die Fundstellen an die Antwort, damit die Herkunft nachvollziehbar bleibt.
- Jeder Ablauf wird zur Schnittstelle: Stellt jeden fertigen Ablauf als Programmierschnittstelle bereit und liefert dazu ein Einbettfeld für die eigene Website.
- Freier Modellwechsel: Bindet über hundert Sprachmodelle, Einbettungsverfahren und Vektordatenbanken an, darunter lokal betriebene Modelle über Ollama.
- Halt für eine Freigabe: Hält einen Ablauf an einer festgelegten Stelle an und wartet auf die Entscheidung eines Menschen, bevor der Agent weiterarbeitet.
- Spur je Durchlauf: Zeichnet auf, welcher Baustein welche Eingabe bekam und was er zurückgab, worauf die Fehlersuche in mehrstufigen Abläufen aufsetzt.
- Eigener Betrieb: Läuft auf eigener Maschine und legt alles in SQLite, MySQL, PostgreSQL oder MariaDB ab; getrennte Arbeitsbereiche bleiben den oberen Stufen vorbehalten.
Setup
Sprache
Datenschutz
Unsere Bewertung
Produktivität
Die Arbeitsfläche verkürzte den Weg von der Idee zum laufenden Agenten erheblich, weil sie Programmierarbeit durch Verbinden von Bausteinen ersetzt, und jeder fertige Ablauf steht ohne Zusatzarbeit als Schnittstelle bereit. Seit dem 29.07.2026 kommt jedoch keine neue Fassung mehr. Neue Modelle, geänderte Schnittstellen und Sicherheitslücken arbeitet ab jetzt jeder Betrieb selbst nach. Was heute Zeit spart, kostet in einem Jahr Entwicklerstunden. Dafür zwei Punkte Abzug.
Benutzerfreundlichkeit
Der Einstieg über die Mietfassung gelingt an einem Nachmittag, der Editor zeigt jeden Schritt, und die Spur je Durchlauf macht Fehler sichtbar. Wer selbst betreibt, braucht dagegen Docker, eine Datenbank und jemanden, der beides pflegt. Dazu kommt eine Schwelle, die der Name No-Code verdeckt: Ohne Verständnis von Einbettungen, Vektorsuche und Schnittstellen bleibt das Ergebnis Zufall. Oberfläche und Dokumentation gibt es nur auf Englisch.
Kundensupport
Hier liegt der Bruch. Betreuung gab es bisher über die englischsprachige Gemeinschaft, bevorzugt erst ab der Pro-Stufe. Seit dem 31.08.2026 ist das Kernteam weder auf GitHub noch in Discord vertreten, neue Beiträge nimmt das Verzeichnis seit dem 13.08.2026 nicht mehr an, und npm-Pakete sowie Docker-Abbilder tragen den Vermerk veraltet. Wer heute ein Problem hat, findet alte Antworten und keinen Ansprechpartner.
Einsatzbereiche
Bestehende Bots weiterbetreiben: Wer Flowise heute im Einsatz hat, fährt es weiter, denn der Quelltext bleibt unter Apache 2.0 verfügbar. Der Betrieb liegt dann samt Sicherheitsfragen im eigenen Haus. Ein Termin für den Umzug auf ein betreutes Werkzeug gehört trotzdem in die Planung.
Antworten aus eigenen Dokumenten: Handbücher, Richtlinien und Preislisten landen in einer Vektordatenbank, das Sprachmodell antwortet nur auf dieser Grundlage. Das war der häufigste Einsatz. Für Personalakten oder Gesundheitsdaten fehlen dem Werkzeug die geprüften Nachweise.
Prototyp vor der Eigenentwicklung: Eine Fachabteilung stellt eine Idee an einem Nachmittag zusammen und zeigt sie, bevor Entwickler Geld kosten. Der fertige Ablauf wandert als Datei zum nächsten Team. Die Umsetzung zieht danach in eine gewartete Umgebung um.
Abspaltung für den eigenen Bedarf: Teams mit Entwicklern übernehmen den Quelltext und pflegen ihn selbst weiter, etwa um neue Modelle anzubinden. Genau diesen Weg empfiehlt der Anbieter zum Abschied. Ohne feste Zuständigkeit im Haus wird daraus ein verwaister Server.
Modelle im eigenen Netz: Flowise spricht auch lokal betriebene Modelle über Ollama an. Damit verlässt keine Eingabe das Haus, was für Kanzleien, Praxen und Ämter der springende Punkt ist. Die Antwortqualität hängt dann am eigenen Rechner.
Screenshots
Preis
Bei Flowise kostet die Software selbst nichts. Der Quelltext steht unter Apache 2.0; bezahlt werden Server und vor allem die Aufrufe der Sprachmodelle, die OpenAI, Anthropic oder Google getrennt abrechnen. In der Mietfassung zählt der Anbieter Durchläufe, also jede einzelne Ausführung eines Ablaufs. Ausgewiesen wird in US-Dollar.
- Free: 0 Dollar. 2 Abläufe, 100 Durchläufe im Monat, 5 MB Speicher, Hilfe nur aus der Gemeinschaft.
- Starter: 35 Dollar im Monat. Abläufe ohne Zahlgrenze, 10.000 Durchläufe, 1 GB Speicher, weiterhin keine bevorzugte Betreuung.
- Pro: 65 Dollar im Monat. 50.000 Durchläufe, 10 GB Speicher, fünf Nutzer inbegriffen, jeder weitere 15 Dollar, dazu Rollen, Rechte und bevorzugte Betreuung.
- Enterprise: auf Anfrage. Einzige Stufe mit Anmeldung über den Firmenzugang.
Diese Tarife standen am 19.09.2026 unverändert auf der Anbieterseite, obwohl derselbe Anbieter seinen Betrieb abwickelt. Ein Abschluss kauft damit in ein Produkt ohne Weiterentwicklung. Der eigene Betrieb kostet keine Lizenz und ist der einzige Weg, der nicht vom Anbieter abhängt (Tarife von flowiseai.com, Abwicklungsplan von flowiseai.com/sunset, beide abgerufen am 19.09.2026).
Unser Fazit
Für ein neues Vorhaben kommt Flowise nicht mehr in Frage. Der Anbieter hat die Entwicklung am 29.07.2026 eingestellt, das Verzeichnis auf GitHub ist seit dem 13.08.2026 nur noch lesbar, npm-Pakete und Docker-Abbilder gelten als veraltet, und seit Ende August antwortet aus dem Kernteam niemand mehr. Die Mietstufen standen am 19.09.2026 trotzdem noch im Angebot. Offen bleibt allein der Quelltext unter Apache 2.0, und darin steckt der einzige Grund, das Werkzeug heute noch anzufassen: Bestehende Bots laufen weiter, ein Team mit Entwicklern spaltet den Stand ab und pflegt ihn selbst, wie es der Anbieter zum Abschied ausdrücklich vorschlägt. Was gestern Zeit sparte, wird damit zur Entwicklerarbeit von morgen, weshalb wir die Produktivitätsnote gesenkt haben. Neue Agenten gehören zu n8n, das ebenfalls auf eigener Maschine läuft und weiterentwickelt wird. Fehlt im Haus eine feste Zuständigkeit, steht dort bald ein verwaister Server.
Häufige Fragen
Nein, der Anbieter wickelt ab. Am 29.07.2026 endete die Entwicklung, neue Beiträge nimmt das Verzeichnis seitdem nicht mehr an. Am 13.08.2026 hat der Eigentümer es archiviert, seither ist es nur noch lesbar, npm-Pakete und Docker-Abbilder gelten als veraltet. Seit 31.08.2026 ist das Kernteam nicht mehr erreichbar (Angaben des Anbieters, abgerufen am 19.09.2026).
Das entscheidet nicht Flowise, sondern das angebundene Modell. Die Software reicht Anfragen nur weiter; was mit Eingaben geschieht, regeln die Bedingungen von OpenAI, Anthropic, Google oder dem selbst betriebenen Modell. Wer nichts nach außen geben will, fährt Flowise und das Modell auf eigener Maschine, etwa über Ollama. Dann verlässt keine Eingabe das Haus.
Beim eigenen Betrieb entfällt beides. Flowise legt Abläufe, Zugangsdaten und Gesprächsverläufe in einer eigenen Datenbank ab, der Standort ist der eigene Server. Für die Mietfassung nennt die Datenschutzerklärung mit Stand 03.06.2024 die Region US East 1 als Speicherort und Standardvertragsklauseln als Schutzmaßnahme; ein Vertragsmuster zur Auftragsverarbeitung führt sie nicht, und nach dem Abwicklungsplan bleibt offen, wer einen solchen Vertrag noch zeichnet (Datenschutzerklärung, abgerufen am 19.09.2026).
Gezählt werden Durchläufe und Speicher. Free endet bei 2 Abläufen, 100 Durchläufen im Monat und 5 MB, Starter bei 10.000 Durchläufen und 1 GB, Pro bei 50.000 Durchläufen und 10 GB. Pro deckt fünf Nutzer ab. Im eigenen Betrieb gibt es keine dieser Decken; dort begrenzen die Serverleistung und das Kontingent beim Modellanbieter.
Beim eigenen Betrieb liegt ohnehin alles im Haus. Flowise speichert Abläufe, Zugangsdaten und Verläufe in der angebundenen Datenbank; für die Sicherung beschreibt die Dokumentation den Weg über pg_dump oder mysqldump, jeweils nach dem Anhalten des Programms. Eingebundene Dokumente und Vektordatenbanken liegen außerhalb und wandern getrennt mit (Dokumentation von Flowise, abgerufen am 19.09.2026).
Ein Werkzeug, das noch gepflegt wird. Wer Agenten mit Dokumentensuche baut, findet bei Relevance AI oder FlowHunt eine betreute Umgebung. Geht es vor allem darum, Systeme miteinander zu verbinden, trägt n8n weiter, das ein Betrieb ebenfalls auf eigener Maschine fährt und das KI-Bausteine mitbringt.
Zum Bauen nein, zum Verstehen schon. Ein funktionierender Bot entsteht ohne eine Zeile Quelltext. Wer aber nicht weiß, was eine Einbettung ist, wie Vektorsuche trifft und warum ein Gedächtnisbaustein nötig wird, bekommt Ergebnisse, die er nicht erklären kann. Für den eigenen Betrieb kommt Serverarbeit dazu.
Weit über hundert, das Werkzeug ist herstellerfrei. Angebunden sind unter anderem OpenAI, Anthropic mit Claude und Google mit Gemini. Dazu kommen Einbettungsverfahren und Vektordatenbanken sowie lokal betriebene Modelle über Ollama. Mit dem Ende der Entwicklung kommen neue Anbieter allerdings nicht mehr von selbst dazu.
Ja, und das ist der größere Posten. Flowise stellt nur das Gerüst; jede Antwort erzeugt ein angebundenes Modell und rechnet über dessen Konto ab. Bei Dokumentensuche kommen die Kosten für das Einbetten der Texte dazu. Ein selbst betriebenes Modell verschiebt diesen Posten auf die eigene Hardware.
Ja, dafür gibt es eigene Gedächtnisbausteine. Ein solcher Baustein hält den Verlauf eines Gesprächs fest, wahlweise im Arbeitsspeicher, in Redis oder in einem eigenen Dienst wie Zep. Welche Variante passt, hängt daran, ob der Verlauf einen Neustart überstehen soll.
Nur mit eigenem Betrieb, und auch dann mit Vorbehalt. Auf eigener Hardware verlässt kein Datensatz das Haus, und mit einem lokalen Modell gilt das auch für die Antworten. Geprüfte Nachweise nach anerkannten Sicherheitsstandards legt der Anbieter jedoch nicht vor, und seit dem Ende der Entwicklung schließt niemand mehr Sicherheitslücken.
Durch den Schwerpunkt. Flowise baut Agenten mit Gedächtnis und Dokumentensuche, n8n verbindet Systeme miteinander und bringt Hunderte fertige Anbindungen mit. Viele Teams fahren beides nebeneinander, Flowise für die KI-Logik, n8n für die Verknüpfung. Nach der Abwicklung fällt diese Arbeitsteilung weg, weil nur eine Seite weiterentwickelt wird.
