Flowise ist ein quelloffener visueller Flow-Builder für Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle (LLM): Chatbots, RAG-Pipelines und KI-Agenten wurden per Drag-and-drop aus Bausteinen zusammengesetzt. Wichtig für jede Entscheidung im Jahr 2026: Das Projekt wird eingestellt. Das GitHub-Repository — zuletzt mit rund 55.000 Sternen — wurde am 13. August 2026 archiviert und ist seitdem schreibgeschützt.
Was Flowise konnte
Flowise unterschied zwei Workflow-Typen: Chatflow für lineare Abläufe — typischerweise Chatbots, die per RAG auf eigene Dokumente zugreifen — und Agentflow für Multi-Agenten-Systeme, in denen das Modell selbst entscheidet, welche Werkzeuge es aufruft. Dazu kamen die Anbindung von über 100 Sprachmodellen und Vektordatenbanken, Human-in-the-Loop-Freigaben, Ausführungs-Traces zur Nachvollziehbarkeit sowie APIs, SDKs und einbettbare Chat-Widgets. Neben dem Self-Hosting per Docker gab es eine Cloud-Variante mit Tarifen ab 35 US-Dollar pro Monat.
Projektstatus: Einstellung 2026
Die offizielle Website kündigt die Einstellung an (“We’re sunsetting Flowise”), das Repository wurde am 13. August 2026 in den Archivstatus versetzt. Konkret bedeutet das: keine neuen Funktionen, keine Fehlerbehebungen, keine Sicherheits-Updates durch das Kernteam. Der Code bleibt unter Apache 2.0 auf GitHub verfügbar, bestehende selbst gehostete Instanzen laufen weiter, und Forks sind rechtlich problemlos möglich. Ob sich eine tragfähige Community-Fortführung etabliert, ist derzeit offen.
Lizenz
Flowise steht unter der Apache-2.0-Lizenz — im Gegensatz zur Sustainable Use License von n8n eine klassische Open-Source-Lizenz ohne Einschränkungen bei kommerzieller Nutzung oder Weitervertrieb. Das ist zugleich die Rettungsleine für Bestandsnutzer: Der Code kann geforkt und in Eigenregie weitergepflegt werden. Realistisch betrachtet ist das für die meisten Mittelständler aber kein gangbarer Weg, weil die Pflege einer eigenen Codebasis Entwicklerkapazität bindet.
Abgrenzung zu n8n
| Merkmal | Flowise | n8n |
|---|---|---|
| Status | eingestellt, Repo archiviert (08/2026) | aktiv weiterentwickelt |
| Kernzweck | LLM-Apps und Agenten bauen | Prozesse automatisieren |
| Lizenz | Apache 2.0 | Sustainable Use License |
| Integrationen | LLMs, Vektordatenbanken | hunderte Geschäftsanwendungen |
| Self-Hosting | ja (Docker) | ja (Docker) |
Fachlich war Flowise als reiner LLM-Flow-Builder schlanker als n8n: Wer nur einen RAG-Chatbot bauen wollte, war dort schneller am Ziel, während n8n als generalistisches Automatisierungswerkzeug mehr Einarbeitung verlangt. Diese Abwägung ist durch die Einstellung jedoch hinfällig — für neue Projekte ist Flowise keine vertretbare Basis mehr. n8n deckt die Agenten-Anwendungsfälle inzwischen selbst ab, verbindet sie mit hunderten Geschäftsanwendungen und wird aktiv weiterentwickelt. Für reine LLM-App-Plattformen sind Dify oder Langflow die näherliegenden Nachfolger.
Was Bestandsnutzer jetzt tun sollten
Produktive Flowise-Instanzen sollten mittelfristig migriert werden — nicht aus akuter Not, sondern weil ausbleibende Sicherheits-Updates bei einem System mit API-Schlüsseln und Unternehmensdaten ein wachsendes Risiko sind. Der sinnvolle erste Schritt ist eine Bestandsaufnahme der Flows und die Prüfung, welche sich in n8n oder einer LLM-App-Plattform abbilden lassen. Bei komplexeren Migrationen unterstützt eine n8n-Agentur oder eine strukturierte KI-Agenten-Entwicklung.
Häufige Fragen
Wird Flowise noch weiterentwickelt?
Nein. Das Projekt wird eingestellt: Das GitHub-Repository wurde am 13. August 2026 archiviert und ist seitdem schreibgeschützt. Neue Funktionen oder Sicherheits-Updates sind nicht mehr zu erwarten.
Funktionieren bestehende Flowise-Installationen weiter?
Ja, selbst gehostete Instanzen laufen weiter, und der Apache-2.0-lizenzierte Code bleibt auf GitHub verfügbar. Ohne Sicherheits-Updates steigt das Risiko mit der Zeit jedoch — ein Migrationsplan ist ratsam.
Ist Flowise Open Source?
Ja, der Code steht unter der Apache-2.0-Lizenz — einer klassischen Open-Source-Lizenz ohne Zusatzbedingungen. Daran ändert auch die Einstellung des Projekts nichts; Forks bleiben möglich.
Was war der Unterschied zwischen Chatflow und Agentflow?
Chatflow bildete lineare Abläufe ab — etwa Chatbots mit Dokumenten-Anbindung per RAG. Agentflow orchestrierte Multi-Agenten-Systeme, in denen das Modell selbst entscheidet, welche Werkzeuge es aufruft.
Was ist die beste Flowise-Alternative?
Das hängt vom Einsatzzweck ab: Für LLM-Apps mit Wissensbasis sind Dify oder Langflow naheliegend, für Prozessautomatisierung mit KI-Baustein ist n8n die robustere Wahl — aktiv entwickelt und selbst hostbar.