Flow Maker

LlamaIndex 团队推出 Flow Maker ——一个用于可视化构建和导出代理工作流的新工具。

它允许开发者通过拖放界面设计复杂的 AI 代理逻辑，支持在浏览器中交互式调试，并能将整个工作流一键编译为独立的 TypeScript 代码。

最重要的是：Flow Maker 已在 GitHub 上开源，采用 MIT 许可证，可自由使用、修改和扩展。

为什么需要可视化代理构建工具？

随着 AI 代理（Agent）在检索、规划、自动化等场景中的广泛应用，构建可靠的工作流变得愈发重要。

但传统方式依赖手动编写代码，调试困难、迭代缓慢，尤其对于涉及多步骤、条件分支和外部工具调用的复杂流程。

Flow Maker 的目标正是降低这一门槛：

让开发者专注于“逻辑设计”，而不是“代码实现”。

核心功能

1. 可视化编辑器

基于 @xyflow/react 构建的交互式画布，支持：

• 拖拽节点创建代理流程
• 连接节点定义执行顺序
• 配置节点参数（如提示词、LLM 模型）

界面直观，适合快速原型设计。

2. 交互式调试

无需本地启动服务，直接在浏览器中：

• 运行完整工作流
• 查看每一步的输入与输出
• 逐步调试节点行为

大幅缩短“修改-运行-验证”循环。

3. 代码生成

完成设计后，Flow Maker 可将可视化流程编译为标准 TypeScript 代码，基于 @llamaindex/workflow-core。

生成的代码：

• 独立可运行
• 结构清晰，易于二次开发
• 可直接集成到现有项目中

实现从“低代码设计”到“生产级代码”的平滑过渡。

4. 多 LLM 支持

内置对主流模型提供商的支持：

• OpenAI
• Anthropic
• Google Gemini

可在节点配置中灵活切换，无需修改底层代码。

5. 工具集成

支持将外部工具接入代理流程，实现与现实世界的交互。

目前内置的唯一工具是 LlamaCloud 索引搜索，使用时需提供 LlamaCloud API 密钥。未来预计会扩展更多通用工具（如 HTTP 调用、数据库查询等）。

典型使用场景

• 快速搭建 RAG（检索增强生成）流程
• 构建多跳问答或决策代理
• 设计自动化数据处理管道
• 教学演示 AI 代理的工作机制

尤其适合需要快速验证想法、培训团队或向非技术成员展示流程的场景。

开源与可扩展性

Flow Maker 采用 MIT 许可证，意味着你可以：

• 在本地部署并离线使用
• 修改界面或添加新节点类型
• 集成内部工具或私有 LLM 网关
• 作为企业内部低代码 AI 平台的基础组件

项目作者也明确表示：“还有很多显而易见的功能可以扩展！” —— 欢迎社区贡献。