Flowise：低代码构建 Agent Harness 流程

Flowise：低代码构建 Agent Harness 流程关键词：Flowise, Agent Harness, 低代码 AI, LangChain可视化, 多Agent协作, AI应用开发, 工具链编排摘要：本文将从“什么是Flowise、什么是Agent Harness”这些最基础的问题讲起，用生活中“组建机器人厨师团队做饭”的生动故事串联起所有核心概念，一步步拆解Flowise的架构原理、核心组件、如何从零到一低代码构建单Agent和多Agent协作的Harness流程，最后结合行业最佳实践和未来趋势，让你即使是零基础的AI爱好者或初级开发者，也能在2小时内上手打造属于自己的AI智能体应用！全文共分为13个核心章节，包含4个Mermaid流程图、1个ER实体关系图、1个属性对比表格、5个Python代码片段（包括核心源码的简化版）、1个完整的美食推荐+菜谱生成+食材购买清单导出的多Agent实战项目，以及详细的环境搭建、功能测试、最佳实践和常见问题解答。1. 背景介绍：从“AI魔法棒”到“AI生产流水线”的蜕变1.1 目的和范围本文的核心目的是帮助不同技术背景的读者（从零基础小白到资深AI开发者）快速理解并掌握Flowise这款低代码LangChain可视化工具，学会如何用它构建稳定、可扩展的Agent Harness（智能体工作流框架）。具体范围包括：透彻讲解Flowise的核心定位、架构原理和核心组件（LLM节点、工具节点、记忆节点、Agent节点等）详细拆解“什么是Agent Harness”以及为什么低代码构建它是AI应用落地的最佳选择从零到一构建一个**“美食规划师-菜谱设计师-购物清单助手”的多Agent协作Harness流程**分析Flowise的边界与不足，给出行业最佳实践和未来发展方向提供核心模块的Python简化源码，帮助读者深入理解底层逻辑1.2 预期读者零基础AI爱好者：想快速搭建属于自己的AI应用，但不想写复杂的代码初级Python/LangChain开发者：想通过可视化工具快速验证LangChain的应用想法，提高开发效率产品经理/业务分析师：想快速了解AI智能体的落地流程，参与AI应用的原型设计资深AI工程师：想研究低代码AI工具的架构设计，或者需要为团队搭建统一的AI开发平台1.3 文档结构概述本文的结构非常清晰，就像搭积木一样，从基础到高级，一步步带你掌握Flowise：背景介绍：讲清楚为什么需要Flowise和Agent Harness核心概念与联系：用生活中的故事解释所有核心概念，给出架构图和ER图Flowise核心架构与底层原理：深入拆解Flowise的技术架构，给出核心源码的简化版Agent Harness的理论模型与设计原则：用数学公式和设计原则指导Harness的构建Flowise单Agent Harness构建实战：从零搭建一个简单的“美食推荐师”单AgentFlowise多Agent协作Harness构建实战：在单Agent的基础上，加入菜谱设计师和购物清单助手，完成多Agent协作Flowise工具链扩展实战：自定义开发一个“当地超市价格查询”工具节点，嵌入到Harness流程中Flowise记忆管理与优化实战：使用不同的记忆节点（短期记忆、长期记忆、会话记忆）优化Agent的回答质量边界与外延：Flowise能做什么，不能做什么：客观分析Flowise的优缺点行业发展与未来趋势：对比不同低代码AI工具，给出问题演变的历史表格最佳实践Tips：从架构设计、性能优化、安全防护三个维度给出实用建议常见问题与解答：汇总大家在使用Flowise过程中遇到的高频问题总结与思考题：回顾全文，提出一些思考题鼓励大家进一步探索1.4 术语表1.4.1 核心术语定义Flowise：一款基于LangChain的低代码可视化AI应用开发工具，用户可以通过拖拽节点的方式，快速构建AI聊天机器人、AI工具链、AI智能体等应用Agent Harness（智能体工作流框架）：一套用于管理AI智能体的完整流程，包括智能体的初始化、任务分配、工具调用、记忆管理、结果输出等环节LLM（大语言模型）：像GPT-4、Claude 3、通义千问这样的大型语言模型，是AI智能体的“大脑”Tool（工具）：AI智能体可以调用的外部能力，比如搜索工具、计算器、数据库查询工具、API调用工具等Memory（记忆）：AI智能体的“大脑存储区”，用于存储用户的历史对话、工具调用结果、上下文信息等Chain（链）：LangChain中最基础的概念，是多个组件（LLM、提示词模板、工具等）的串联，用于完成一个特定的任务Agent（智能体）：比Chain更高级的概念，是一个有“自主决策能力”的AI，它可以根据用户的问题，自主选择调用哪些工具，自主调整任务流程1.4.2 相关概念解释Prompt Engineering（提示词工程）：设计高质量的提示词，引导LLM给出更好的回答Retrieval Augmented Generation（RAG，检索增强生成）：一种将外部知识库检索与LLM生成相结合的技术，用于解决LLM知识过时、信息不准确的问题Multi-Agent Collaboration（多Agent协作）：多个AI智能体分工合作，共同完成一个复杂的任务Low-Code/No-Code（低代码/无代码）：一种无需编写大量代码，通过拖拽、配置等方式就能开发应用的技术1.4.3 缩略词列表缩略词全称中文释义LLMLarge Language Model大语言模型AgentAI AgentAI智能体HarnessAgent Harness智能体工作流框架RAGRetrieval Augmented Generation检索增强生成ChainLangChain ChainLangChain链PromptPrompt Engineering提示词工程UIUser Interface用户界面APIApplication Programming Interface应用程序编程接口2. 核心概念与联系：组建机器人厨师团队做饭的故事2.1 故事引入想象一下，你是一个忙碌的上班族，每天下班回家都不想做饭，但又不想吃外卖，怎么办呢？你可以组建一个机器人厨师团队，让它们帮你解决所有问题！这个机器人厨师团队应该有哪些成员呢？美食规划师：根据你的口味偏好（比如喜欢辣的、甜的、清淡的）、时间限制（比如只有30分钟做饭时间）、冰箱里现有的食材（比如有鸡蛋、西红柿、黄瓜），推荐一道合适的菜菜谱设计师：根据美食规划师推荐的菜，给出详细的菜谱（包括食材用量、烹饪步骤、注意事项等）购物清单助手：根据菜谱设计师给出的食材用量，对比冰箱里现有的食材，列出需要购买的食材清单，甚至可以告诉你附近哪个超市买这些食材最便宜厨房工具管理员：如果机器人厨师需要用到烤箱、电饭煲、搅拌机等工具，工具管理员会提前检查这些工具是否可用，是否需要预热等这个机器人厨师团队是如何工作的呢？你告诉美食规划师：“今天下班只有30分钟，想吃辣的，冰箱里有鸡蛋、西红柿、黄瓜”美食规划师思考了一下，推荐了“辣炒鸡蛋西红柿黄瓜丁”美食规划师把推荐的菜告诉菜谱设计师菜谱设计师给出了详细的菜谱，包括需要用到的工具（炒锅、菜刀、砧板等）菜谱设计师把工具需求告诉厨房工具管理员，把食材用量告诉购物清单助手厨房工具管理员检查工具是否可用，回复“所有工具都没问题”购物清单助手对比冰箱里的食材，发现只有辣椒没有，于是列出购物清单：“红辣椒2个，青辣椒1个”，然后调用附近超市的价格查询API，发现楼下的便民超市红辣椒2元/斤，青辣椒3元/斤，于是补充到购物清单里最后，美食规划师把推荐的菜、菜谱、工具检查结果、购物清单一起整理好，发给你你看，这个机器人厨师团队是不是非常棒？它可以帮你解决所有做饭的问题！而Flowise，就是一个**“机器人团队组建工具”**，你可以通过拖拽节点的方式，快速组建这样的机器人团队（也就是Agent Harness），不需要写任何复杂的代码！2.2 核心概念解释（像给小学生讲故事一样）2.2.1 核心概念一：Flowise是什么？Flowise就像一个**“机器人积木组装盒”**，盒子里装着各种各样的“机器人零件”（也就是节点）：大脑零件（LLM节点）：像GPT-4、Claude 3这样的大语言模型，是机器人的“核心思维器官”手脚零件（工具节点）：像搜索工具、计算器、数据库查询工具这样的外部能力，是机器人的“行动器官”记忆零件（记忆节点）：像笔记本、硬盘这样的存储设备，是机器人的“记忆器官”指挥零件（Agent节点）：像机器人队长，负责指挥其他零件工作串联零件（Chain节点）：像绳子，把不同的零件串在一起，完成一个特定的任务你可以根据自己的需求，从盒子里拿出不同的零件，用绳子（Chain节点）或队长（Agent节点）把它们组装起来，就能得到一个属于自己的机器人（AI应用）！2.2.2 核心概念二：Agent Harness是什么？Agent Harness就像一个**“机器人团队的工作流程说明书+指挥中心”**：工作流程说明书：规定了机器人团队的每个成员（Agent）需要做什么，什么时候做，做完之后把结果交给谁指挥中心：负责监控机器人团队的工作状态，协调各个成员之间的合作，处理突发情况（比如某个工具调用失败了）在刚才的机器人厨师团队的例子中，Agent Harness就是：工作流程：美食规划师→菜谱设计师→（厨房工具管理员+购物清单助手）→结果整理指挥中心：监控每个机器人的工作状态，确保它们按照流程工作2.2.3 核心概念三：LLM节点是什么？LLM节点就像机器人的**“大脑”**，它可以理解你的话，思考问题，给出回答。不同的LLM节点就像不同的大脑：GPT-4：最聪明的大脑，什么都懂，但价格比较贵Claude 3：也很聪明，价格比GPT-4便宜一点，而且对长文本的处理能力很强通义千问：阿里巴巴开发的大脑，对中文的理解能力很强，价格也比较便宜Llama 3：Meta开发的开源大脑，你可以自己下载到电脑上用，完全免费，但需要比较强的硬件配置你可以根据自己的需求和预算，选择不同的LLM节点。2.2.4 核心概念四：工具节点是什么？工具节点就像机器人的**“手脚”**，它可以帮助机器人完成各种LLM节点做不到的事情：搜索工具（比如SerpAPI、DuckDuckGo）：帮助机器人搜索最新的信息（LLM节点的知识通常是过时的）计算器：帮助机器人做复杂的数学计算数据库查询工具：帮助机器人查询数据库里的信息API调用工具：帮助机器人调用其他应用的API（比如附近超市的价格查询API）文件读取工具：帮助机器人读取PDF、Word、Excel等文件里的信息图片生成工具（比如DALL-E 3、Midjourney API）：帮助机器人生成图片你可以把工具节点想象成机器人的“工具箱”，里面装着各种各样的工具，机器人可以根据需要选择使用。2.2.5 核心概念五：记忆节点是什么？记忆节点就像机器人的**“笔记本”**，它可以帮助机器人记住用户的历史对话、工具调用结果、上下文信息等。不同的记忆节点就像不同的笔记本：短期记忆节点（Buffer Memory）：像一个便签本，只能记住最近的几条对话，用完之后就会丢掉长期记忆节点（Vector Store Memory）：像一个硬盘，可以记住大量的信息，而且可以根据关键词快速检索会话记忆节点（Conversation Summary Memory）：像一个会议纪要本，会把用户的历史对话总结成一个简短的摘要，然后记住这个摘要实体记忆节点（Entity Memory）：像一个通讯录，会记住用户提到的重要实体（比如人名、地名、事物名）你可以根据自己的需求，选择不同的记忆节点，或者把多个记忆节点组合起来使用。2.2.6 核心概念六：Chain节点是什么？Chain节点就像**“绳子”**，它可以把不同的节点（LLM节点、提示词模板节点、工具节点等）串在一起，完成一个特定的任务。比如，你可以用一根绳子把“提示词模板节点”和“LLM节点”串在一起，得到一个“简单的问答机器人”；你也可以用一根更复杂的绳子把“文件读取节点”、“文本分割节点”、“向量存储节点”、“检索节点”、“提示词模板节点”和“LLM节点”串在一起，得到一个“基于外部知识库的问答机器人（RAG机器人）”。Chain节点的特点是**“固定流程”**，也就是说，它的工作流程是预先设定好的，不能根据用户的问题自主调整。2.2.7 核心概念七：Agent节点是什么？Agent节点就像**“机器人队长”，它比Chain节点更高级，因为它有“自主决策能力”**。Agent节点的工作流程是这样的：理解用户的问题：用LLM节点理解用户的问题制定计划：根据用户的问题，制定一个完成任务的计划选择工具：根据计划，选择需要调用的工具调用工具：调用选择的工具，获取结果评估结果：用LLM节点评估工具调用的结果是否满足用户的需求调整计划：如果结果不满足需求，调整计划，重新选择工具输出结果：如果结果满足需求，整理结果，输出给用户Agent节点的特点是**“灵活流程”**，也就是说，它可以根据用户的问题自主调整工作流程，不需要预先设定好。2.3 核心概念之间的关系（用小学生能理解的比喻）2.3.1 概念一和概念二的关系：Flowise和Agent Harness的关系Flowise是**“机器人积木组装盒”，Agent Harness是“用积木组装好的机器人团队的工作流程说明书+指挥中心”**。也就是说，你可以用Flowise这个组装盒，组装出不同的Agent Harness。2.3.2 概念三和概念四的关系：LLM节点和工具节点的关系LLM节点是**“机器人的大脑”，工具节点是“机器人的手脚”**。大脑负责思考，手脚负责行动，只有大脑和手脚配合起来，机器人才能完成复杂的任务。比如，大脑（LLM节点）知道“今天北京的天气怎么样”这个问题需要搜索最新的信息，但它自己不会搜索，所以它会指挥手脚（搜索工具节点）去搜索，然后手脚把搜索结果告诉大脑，大脑再整理结果，输出给用户。2.3.3 概念三和概念五的关系：LLM节点和记忆节点的关系LLM节点是**“机器人的大脑”，记忆节点是“机器人的笔记本”**。大脑的记忆力是有限的（比如GPT-4的记忆力只有约128K个token，相当于约10万字），所以它需要笔记本（记忆节点）来帮助它记住更多的信息。比如，你和机器人聊天，聊了1000条对话，大脑（LLM节点）可能只能记住最近的100条对话，所以它需要笔记本（记忆节点）来记住所有的对话，然后在需要的时候，从笔记本里检索相关的信息。2.3.4 概念六和概念七的关系：Chain节点和Agent节点的关系Chain节点是**“固定流程的绳子”，Agent节点是“灵活流程的机器人队长”**。如果你要完成的任务是**“固定流程的”**（比如“把用户输入的英文翻译成中文”），你可以用Chain节点，因为它的工作效率更高，成本更低如果你要完成的任务是**“灵活流程的”**（比如“帮我订一张明天从北京到上海的机票，价格不超过1000元，时间最好是上午”），你可以用Agent节点，因为它需要自主选择调用哪些工具（比如机票查询API、价格筛选工具、时间筛选工具等），自主调整工作流程2.3.5 所有核心概念之间的整体关系我们可以用一个**“机器人厨师团队的整体架构图”**来表示所有核心概念之间的关系：用户 → 机器人厨师团队指挥中心（Agent Harness）→ ├─ 美食规划师（Agent节点1） │ ├─ 大脑1（LLM节点1） │ ├─ 笔记本1（记忆节点1：存储用户的口味偏好、时间限制、冰箱食材） │ └─ 工具箱1（可能不需要工具，或者需要简单的食材搭配工具） ├─ 菜谱设计师（Agent节点2） │ ├─ 大脑2（LLM节点2） │ ├─ 笔记本2（记忆节点2：存储美食规划师推荐的菜） │ └─ 工具箱2（可能不需要工具，或者需要菜谱库查询工具） ├─ 厨房工具管理员（Agent节点3） │ ├─ 大脑3（LLM节点3） │ ├─ 笔记本3（记忆节点3：存储厨房工具的状态） │ └─ 工具箱3（厨房工具状态查询工具） └─ 购物清单助手（Agent节点4） ├─ 大脑4（LLM节点4） ├─ 笔记本4（记忆节点4：存储冰箱食材、菜谱食材用量） └─ 工具箱4（超市价格查询API、价格对比工具） → 结果整理（Chain节点）→ 用户2.4 核心概念原理和架构的文本示意图（专业定义）2.4.1 Flowise的核心架构文本示意图Flowise的核心架构分为三层：UI层（用户界面层）：提供可视化的拖拽界面，用户可以在这里拖拽节点、连接节点、配置节点参数Backend层（后端服务层）：负责处理UI层的请求，管理节点的注册、加载、执行，管理用户的会话、记忆、项目等Runtime层（运行时层）：负责执行用户构建的Flow（流程），调用LangChain的API，调用LLM的API，调用工具的API具体的文本示意图如下：┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ UI层（用户界面层） │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 节点拖拽面板 │ │ 流程编辑画布 │ │ 节点配置面板 │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ HTTP/WebSocket ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Backend层（后端服务层） │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 节点管理模块 │ │ 流程管理模块 │ │ 会话管理模块 │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 记忆管理模块 │ │ 用户管理模块 │ │ 项目管理模块 │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ 内部API调用 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Runtime层（运行时层） │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ LangChain Runtime │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐│ │ │ │ │ LLM模块 │ │ 工具模块 │ │ 记忆模块 │ │ Agent模块 ││ │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘│ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 外部API调用模块 │ │ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ │ │ LLM API │ │ 工具API │ │ 向量存储API │ │ │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘2.4.2 Agent Harness的核心架构文本示意图Agent Harness的核心架构分为五个模块：任务分解模块：负责把用户的复杂任务分解成多个简单的子任务Agent调度模块：负责根据子任务的需求，选择合适的Agent来执行Agent执行模块：负责执行Agent的任务，包括理解子任务、制定计划、选择工具、调用工具、评估结果、调整计划等记忆管理模块：负责管理所有Agent的记忆，包括共享记忆和私有记忆结果整合模块：负责把所有Agent的执行结果整合起来，输出给用户具体的文本示意图如下：用户输入 → 任务分解模块 → 子任务列表 → Agent调度模块 → ├─ 子任务1 → Agent1 → Agent执行模块1 → 结果1 → 记忆管理模块（共享记忆） ├─ 子任务2 → Agent2 → Agent执行模块2 → 结果2 → 记忆管理模块（共享记忆） ├─ 子任务3 → Agent3 → Agent执行模块3 → 结果3 → 记忆管理模块（共享记忆） └─ 子任务4 → Agent4 → Agent执行模块4 → 结果4 → 记忆管理模块（共享记忆） → 结果整合模块 → 用户输出2.5 Mermaid 流程图与架构图2.5.1 Flowise的核心架构Mermaid图Runtime层Backend层UI层外部API调用模块拖拽节点连接节点配置参数保存流程加载流程执行流程调用节点管理返回结果展示结果加载节点到运行时调用LLM调用工具调用向量存储保存记忆读取记忆LangChainRuntimeLLM模块工具模块记忆模块Agent模块