AI 难以可靠地上线
Python 脚本中的提示链、用胶带粘合的 RAG Pipelines、对模型实际行为零可观测性。听起来熟悉吗？
LLM Pipelines 是不透明的——当输出出错时，调试意味着逐行阅读日志。
链接代理、工具和检索器需要脆弱且难以维护的胶水代码。
没有治理——您无法向合规部门解释 AI 做了什么或为什么做出特定决策。
可视化 AI 编排
Flow-Like 将每个 LLM 调用、检索步骤和工具调用转化为可见的、可测试的、可审计的图节点。
可视化代理图
通过可视化连接 LLM 节点、工具节点和决策节点来组合多智能体系统。查看完整的执行路径。
RAG Pipeline 构建器
使用分块、嵌入、相似性搜索和重排序节点构建检索增强生成流。
完整可观测性
每个提示、响应、Token 计数和延迟都被记录。重放任何执行以准确了解发生了什么。
可解释性与合规
为 AI 决策生成可审计的解释。满足 EU AI Act、SOC 2 和内部治理要求。
专为 AI 团队打造
多模型支持
通过更换单个节点即可在 OpenAI、Anthropic、本地模型或自定义端点之间切换。
向量存储节点
连接 Qdrant、Pinecone、Weaviate 或 pgvector 进行语义搜索和检索。
Tool Calling
通过沙盒化的工具节点让代理访问 API、数据库和代码执行。
评估循环
构建自动化评估管道，在每次更改时针对黄金数据集测试提示。
Guardrails
为任何代理管道添加内容过滤、PII 检测和输出验证节点。
流式输出
将 LLM 响应实时流式传输到 UI，同时保持完整的审计跟踪。
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Flow-Like powers automation across industries
Shopfloor Automation
Connect machines, sensors, and PLCs into traceable digital workflows.
Finance Operations
Automate reconciliation, reporting, and compliance workflows.
Office Automation
Streamline documents, approvals, and cross-team handoffs.
Gov & Defense
Air-gapped, sovereign, and auditable automation.