随着 AI 技术的快速发展，越来越多的 AI 应用和 AI Agent 出现在大众的视野。那么如何低成本，快速地的开发 AI 应用呢？本文我给大家介绍 3 款开源的、主流的（平均 25.4K Star）可视化 AI 应用开发工具，这些工具支持可视化的方式，配置 AI 工作流和开发 AI Agent，大大降低了开发 AI 应用的门槛。
Dify（30.2K Star）
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。
以下是其核心功能列表：
Agent 智能体： 提供了 50 多种内置工具，如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。
RAG Pipeline： 广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄入到检索的所有内容，支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。
工作流：在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程，利用以下所有功能以及更多功能。
全面的模型支持：涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。
Prompt IDE：用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能（如文本转语音）的直观界面。
LLMOps：随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。
后端即服务：所有 Dify 的功能都带有相应的 API，因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。
功能对比
https://github.com/langgenius/dify
Flowise（25.4K Star）
拖放界面构建定制化的 LLM 流程
以下是其核心功能列表：
LLM 编排：支持 LangChain、LlamaIndex 等 100 多个开箱即用的服务。
Agents & Assistants：支持创建可以使用工具执行不同任务的自主代理。
友好的开发体验：支持 APIs、SDK 和嵌入式聊天扩展，方便快速集成到您的应用程序。
全面的模型支持：支持 HuggingFace, Ollama, LocalAI, Llama2, Mistral, Vicuna, Orca, Llava 等模型。
https://github.com/FlowiseAI/Flowise
LangFlow（18K Star）
Langflow 是一个动态图，每个节点都是一个可执行单元。它的模块化和交互式设计促进了快速实验和原型开发，挑战了创造力的极限。
以下是其核心功能列表：
开箱即用的组件：内置了 LLMs、Loaders、Memories、Vector Stores 等功能组件；
支持与第三方系统无缝集成：打通了与 Notion、Slack、Supbase、Google 等主流的平台之间的数据集成；
友好的开发体验：支持通过电子表格轻松微调 LLM，充分发挥 LLM 的潜力。支持自定义组件，满足不同的业务场景。
https://github.com/langflow-ai/langflow
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