Warum KI-Workflows orchestrieren?

Der Aufbau von KI-Anwendungen beinhaltet das Verketten von Prompts, Werkzeugen, APIs und Logik. Workflow-Orchestrierungsplattformen machen das visuell und wartbar.

Dify

  • Typ: Open-Source mit Cloud-Option.
  • Stärken: Voll ausgestattet – RAG, Agenten, Workflows, Prompt-Management.
  • Am besten für: Teams wollen eine All-in-One-Plattform.
  • Preis: Kostenlos selbstgehostet, Cloud ab 59 $ im Monat.

LangFlow

  • Typ: Open Source, Python-basiert.
  • Stärken: Visueller Builder für LangChain-Pipelines.
  • Am besten für: Entwickler, die bereits LangChain verwenden.
  • Preis: Kostenlos selbstgehostet.

Flowise

  • Typ: Open Source, Node.js-basiert.
  • Stärken: Drag-and-Drop LLM-Flussgenerator.
  • Am besten für: Schnelles Prototyping von Chatbots und RAG.
  • Preis: Kostenlos selbstgehostet.

n8n + KI-Knoten

  • Typ: Open-Source-Workflow-Automatisierung.
  • Stärken: KI mit 300+ Integrationen verbinden.
  • Am besten für: Geschäftsautomatisierung mit KI-Schritten.
  • Preis: Kostenlos selbstgehostet, Cloud ab 20 € im Monat.

Vergleich

| Funktion | Dify | LangFlow | Flowise | n8n |

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| Visueller Editor | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |

| RAG integriert | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ |

| Agentenunterstützung | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |

| API-Bereitstellung | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |

| Selbstgehostet | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |

Wann man stattdessen Code verwenden sollte

  • Komplexe Geschäftslogik, die sich visuell schwer ausdrücken lässt.
  • Leistungskritische Pfade, bei denen der Overhead eine Rolle spielt.
  • Maßgeschneidertes Modelltraining oder Feinabstimmung von Pipelines.