EmergentFlow - визуальный конструктор AI-агентов без установки | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
05 Янв 2026 • Инструмент

EmergentFlow: собираем AI-агентов как LEGO прямо в браузере

Создавайте AI-агентов в браузере. Интеграция с Ollama, LM Studio, OpenAI API. Node-редактор без зависимостей. Полный обзор EmergentFlow.

Код или мышка? Зачем вам EmergentFlow

Представьте: вы хотите собрать цепочку AI-агентов. Один анализирует текст, второй генерирует ответ, третий проверяет его на токсичность. Варианты? Либо писать код (скучно, долго, ошибки), либо искать готовое решение (не найдете). Либо - EmergentFlow.

EmergentFlow работает полностью в браузере. Никаких установок, зависимостей, Docker-контейнеров. Открыли вкладку - начали творить.

Что это за зверь и как его приручить

EmergentFlow - это node-based редактор (как в n8n или Unreal Engine Blueprints), но для AI-агентов. Перетаскиваете блоки, соединяете их линиями, настраиваете параметры. Все вычисления идут на вашем компьютере, если используете локальные модели через Ollama или LM Studio.

1 Начинаем с пустого холста

Открываете emergentflow.io. Видите пустое поле. Слева - панель с нодами:

  • LLM Call - вызов языковой модели
  • Condition - условия и ветвления
  • Text Input/Output - работа с текстом
  • Variable - переменные и состояние
  • API Call - HTTP-запросы
  • Code - кастомный JavaScript
💡
Советую начать с готовых примеров. В правом верхнем углу есть кнопка "Examples". Там цепь для анализа настроений, генератор контента, даже простой чат-бот.

2 Подключаем модели

Здесь EmergentFlow показывает свою гибкость. Три варианта:

Провайдер Как работает Плюсы
Ollama Локально, через API localhost:11434 Полная приватность, бесплатно
LM Studio Тоже локально, но с GUI Удобный интерфейс управления
OpenAI API Облачный вызов Мощные модели, простота

Для Ollama настройка выглядит так:

// В настройках LLM ноды
{
  "provider": "ollama",
  "model": "llama3.1:8b",
  "baseURL": "http://localhost:11434",
  "temperature": 0.7
}

Важно: если используете локальные модели, убедитесь что Ollama или LM Studio запущены. Иначе получите ошибку подключения.

Собираем первого агента: реальный пример

Давайте создадим агента, который анализирует отзывы о продукте. Цепочка: ввод текста → анализ настроения → генерация ответа → проверка на вежливость.

Как НЕ надо делать

Не пытайтесь запихнуть всю логику в одну LLM-ноду. Это работает, но:

  • Сложно дебажить
  • Невозможно переиспользовать части
  • Легко превысить контекст модели

Правильная архитектура

1. Нода Text Input - принимает отзыв пользователя

2. LLM Call "Анализатор" - определяет тон (позитивный/негативный/нейтральный)

3. Condition - ветвление по результату анализа

4. Две LLM-ноды для генерации ответов (разные промпты для позитивных и негативных отзывов)

5. LLM Call "Модератор" - проверяет сгенерированный ответ на соответствие правилам

6. Text Output - выдает финальный результат

// Промпт для анализатора
"Проанализируй тон этого отзыва: {{input_text}}\n\nОпредели как: позитивный, негативный или нейтральный. Верни только одно слово."

Вот и вся магия. Перетащили шесть нод, соединили стрелочками, написали три промпта. Ни строчки кода.

Чем EmergentFlow лучше конкурентов

На рынке есть Flowise, Langflow, даже наш старый знакомый n8n (про него писали в статье про n8n и OpenRouter). Но у EmergentFlow есть козыри:

Инструмент Установка Локальные модели Сложность
EmergentFlow Браузер (никакой) Ollama, LM Studio Низкая
Flowise Docker/Node.js Да, но сложнее Средняя
Langflow Python/pip Ограниченно Высокая
n8n Docker/npm Через плагины Очень высокая

Главный плюс EmergentFlow - он не пытается быть всем для всех. Нет встроенной базы данных, сложной аутентификации, миллиона интеграций. Только сборка агентов. И это хорошо.

А что с продом? Можно ли запустить в продакшен?

Короткий ответ: нет. Длинный ответ: EmergentFlow - прототипирование и эксперименты.

Создали рабочую цепочку в браузере? Экспортируйте ее как JSON, потом перепишите на Python или JavaScript. EmergentFlow становится визуальным планировщиком, как в статье про проектирование агентов.

💡
Экспорт работает отлично. Получаете читаемый JSON со всей структурой, промптами, настройками подключения. Можно использовать как спецификацию для разработчиков.

Кому подойдет EmergentFlow (а кому нет)

Идеальная аудитория:

  • Продукт-менеджеры - чтобы объяснить разработчикам, какой агент нужен
  • Контент-мейкеры - для быстрой сборки цепочек обработки текста
  • Преподаватели - наглядно показывать архитектуру AI-систем
  • Начинающие разработчики - понять логику работы агентов без погружения в код

Не подойдет:

  • Бэкенд-разработчикам, которым нужны production-решения
  • Тем, кому нужна интеграция с внешними API (кроме базовых HTTP-запросов)
  • Любителям сложной логики с циклами и рекурсией

Где грабли? Подводные камни EmergentFlow

Инструмент молодой. Ошибки случаются.

Сохранение проектов работает через LocalStorage браузера. Очистили кэш - потеряли все агенты. Экспортируйте регулярно.

Еще моменты:

  • Нет версионности - нельзя откатиться к предыдущей версии агента
  • Ограниченная документация - учитесь методом тыка
  • Иногда тормозит интерфейс при сложных графах
  • Нет коллаборации - один редактор, один пользователь

Что дальше? Куда движется EmergentFlow

Судя по GitHub репозиторию, разработчики работают над:

  1. Поддержкой большего количества провайдеров (Anthropic, Google Gemini)
  2. Улучшением работы с переменными и состоянием
  3. Экспортом в исполняемый код (Python, Node.js)

Если добавится экспорт в код, EmergentFlow станет убийственной комбинацией: нарисовали архитектуру → получили рабочую заготовку → дописали бизнес-логику. Мечта ленивого разработчика.

А пока - это лучший способ объяснить бабушке, что такое цепочка вызовов LLM. Или показать коллегам, почему их монолитная архитектура агента - плохая идея.

Откройте вкладку. Перетащите пару нод. Поймите, что собирать AI-агентов можно без тысячи строк кода. Иногда достаточно мышки и фантазии.

←
На главную