Flowiseを使ってAIエージェントを作ろう！

投稿更新日: 2025/6/5

AIエージェントを構築するオープンソースツール「Flowise」を知っていますか？

Flowiseは、ノーコードに近い操作感でAIエージェントを構築できる強力なツールです。

この記事では、Dockerでの環境構築と開発者向けの利用方法を中心に、Flowiseの魅力と実際の使い方をお伝えします。

公式サイト：Flowise

公式ドキュメント：Getting Started

Flowiseの環境構築：Docker編

Dockerを使用すると、Flowiseを簡単かつ迅速にセットアップできます。公式ドキュメント通りに進めれば、数分で利用可能です！

リポジトリをクローン

git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git

dockerディレクトリに移動
```
cd Flowise/docker
```
環境設定ファイルを準備

.env.example をコピーして .env に名前を変更します。
```
cp .env.example .env
```

Dockerを起動

docker compose up -d

Flowiseをローカル環境でカスタマイズしたい開発者には、こちらの方法がおすすめです。

まずは、必要なツール「pnpm」をインストールします。

npm i -g pnpm

Flowiseを使えば、AIエージェントのやり取りを視覚的に構築する「チャットフロー」を簡単に作成できます。以下は、具体的な例を使った作成手順です。

ここではOpenAI APIを使用する想定で進めます。

使用するAPIに応じてCredential（認証情報）を設定します。例えば、OpenAIのAPIを利用する場合、以下のように設定します。

Flowiseはテンプレートも提供しており、それをカスタマイズすることで効率的にフローを構築できます。

テンプレートを選択

Marketplaceで好きなテンプレート（例：Flowise Docs QnA）を選択し、「Use Template」をクリック。
クレデンシャルの設定

「ChatOpenAI」というノードや　「OpenAI Embedding」には上記で設定したcredentialを選択します。
ノードをカスタマイズ

ノードをドラッグ＆ドロップで編集可能。例えば、「Githubノード」を「Plain Textノード」に置き換えることも簡単です。
データを保存

「Plain Text」ノードに適当な公開情報を記入し、ヘッダー右側の保存ボタンからチャットフローを保存します。

編集画面右上の緑のボタンでVectorstore（ベクトルデータベース）にデータを保存することで、問い合わせ可能な状態にします。
右上のメッセージボタンを押すとチャットのポップアップが表示されます。AIへの問い合わせのテストができます。