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。
安装 Flowise
npm install -g flowise
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
浏览器打开 http://localhost:3000 页面
Docker 安装
Docker Compose
进入项目根目录下的 docker 文件夹
创建 .env 文件并指定 PORT（参考 .env.example）
运行 docker-compose up -d
打开 http://localhost:3000
可以通过 docker-compose stop 停止容器
Docker 镜像
本地构建镜像：
docker build --no-cache -t flowise .
运行镜像：
docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise
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
克隆仓库
git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git
2.进入仓库文件夹
cd Flowise
安装所有模块的依赖：
pnpm install
构建所有代码
pnpm build
启动应用
pnpm start
之后，打开 http://localhost:3000 访问应用。
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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