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Flowise
Builder visuale open source per agenti e workflow LLM
Piattaforma visuale per creare agenti, chatbot, app RAG e workflow LLM, con cloud gestito e self-hosting.
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Guida alla scelta
Flowise: guida pratica alla scelta
Definizione, casi d'uso, prezzo, limiti e fonti nello stesso punto.
Cos'è
Flowise è una piattaforma open source per comporre e distribuire applicazioni basate su modelli linguistici. Offre tre builder: Assistant per creare assistenti con strumenti e knowledge base, Chatflow per chatbot e pipeline RAG, Agentflow per sistemi multi-agent e orchestrazioni più articolate. Puoi collegare modelli, vector database, memoria e fonti dati su un canvas visuale, poi usare il risultato tramite API, SDK o chatbot incorporato. È adatto quando la logica LLM è il centro del progetto; n8n resta più forte per automazioni tra molte app aziendali, mentre Dify offre un percorso più strutturato per gestire e pubblicare prodotti AI completi.
Più utile per
Developer e team tecnici che costruiscono applicazioni AI, Chatbot e assistenti collegati a documenti e knowledge base e Prototipi di agenti e workflow LLM da esporre via API
Quando usarlo
01Creare chatbot RAG su documenti e knowledge base
02Progettare agenti singoli e sistemi multi-agent su un canvas visuale
03Collegare modelli, strumenti, memoria e vector database in workflow LLM
04Pubblicare assistenti tramite API, SDK o widget incorporato
Prezzi e piani
Quanto costa
Gratis + Pro
FreePiano Flowise Cloud Free a $0/mese con 2 Flows e Assistants, 100 Predictions al mese e 5 MB di storage. Il codice è disponibile con licenza Apache 2.0 per il self-hosting; infrastruttura e servizi collegati restano a carico dell'utente. Fonti: https://flowiseai.com/ e https://github.com/FlowiseAI/Flowise
ProFlowise Cloud Starter costa $35/mese con Flows e Assistants illimitati, 10.000 Predictions al mese e 1 GB di storage. Pro costa $65/mese con 50.000 Predictions, 10 GB, workspace illimitati e 5 utenti inclusi; ogni utente aggiuntivo costa $15/mese. Enterprise è su richiesta. Fonte: https://flowiseai.com/
Prezzi verificati il 2026-07-19
Punti forti
Separa i percorsi Assistant, Chatflow e Agentflow in base alla complessità del progetto
Supporta modelli open source e proprietari, RAG, memoria, branching e codice personalizzato
Espone API, SDK JavaScript e Python, CLI e chatbot incorporabile
Limiti da pesare
Per deployment robusti, sicurezza e scaling servono competenze infrastrutturali
Ha meno integrazioni SaaS generaliste di una piattaforma come n8n
Il costo effettivo può includere provider LLM, database vettoriali e infrastruttura
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