不久之前，用 AI 构建任何东西通常只有两种可能：
- 你是一名机器学习工程师
- 或者你根本就做不出来
现在，这一切变得非常不同。
今天，No‑Code AI 工具让开发者、创业者、设计师，甚至非技术团队都能构建严肃的 AI 产品——无需编写复杂的 ML 管道或从零训练模型。
但有个关键点：大多数榜单都聚焦于付费 SaaS 工具。这篇不是。
本文专注于开源 No‑Code AI 工具——它们被成千上万开发者所信任，用 GitHub stars 证明过自己，并且足够灵活，能自托管（self‑host）、自定义和扩展。
如果你在意：
* ownership（所有权）
* transparency（透明度）
* customization（可定制）
* 避免 vendor lock‑in（厂商锁定）
这份清单就是为你准备的。
1. n8n ⭐ 60k+
类别： AI 自动化与工作流构建器
GitHub： https://github.com/n8n-io/n8n
很多人把 n8n 称作“开发者版 Zapier”，但这其实低估了它。随着最近的 AI 集成，n8n 已经成为一款 No‑Code 的 AI 自动化“战斗机”。
亮点：
* 可视化工作流编辑器
* 集成 OpenAI、Hugging Face、LangChain
* 条件逻辑、循环与错误处理
* 支持自托管（隐私大加分）
AI 场景：
* 文档自动摘要
* AI 邮件回复
* Chatbot 流水线
* 使用 LLM 进行数据富集
如果你在构建 AI agents 或后端自动化，n8n 很难被超越。
2. Node‑RED ⭐ 20k+
类别： 面向 AI & IoT 的可视化编程
GitHub： https://github.com/node-red/node-red
Node‑RED 已经存在很多年，但它悄然演进为一个强大的 No‑Code AI 平台。
开发者为什么喜欢它：
* 基于流程的编辑器
* 海量插件生态
* 几乎跑在任何设备上（甚至 Raspberry Pi）
* 通过 APIs 轻松集成 AI 模型
AI 场景：
* AI 驱动的 IoT 系统
* 基于事件的 AI 决策引擎
* 视觉 + 传感器工作流
* 边缘侧（edge）AI 自动化
它老牌、稳定、且灵活到惊人。
3. Hugging Face Spaces ⭐ 25k+
类别： No‑Code 的 AI 应用部署
GitHub： https://github.com/huggingface/huggingface_hub
Hugging Face Spaces 让你在没有后端复杂度的情况下，构建 AI demo 和应用。你可以用以下方式创建应用：
* Gradio（low‑code）
* Streamlit（几乎 no‑code）
为什么重要：
* 零 DevOps
* 海量预训练模型库
* 社区优先的生态
AI 场景：
* 文本摘要器
* 图像生成器
* Chatbots
* NLP demos
这是从“想法 → AI 应用”的最快路径之一。
4. OpenPilot ⭐ 50k+
类别： 自动驾驶 AI 系统
GitHub： https://github.com/commaai/openpilot
这个项目相当“硬核”。OpenPilot 是一个真正跑在现实世界里的 No‑Code AI 系统，用于汽车辅助驾驶。
上榜原因：
* 使用不需要 ML 知识
* 即插即用的 AI
* 完全开源
AI 能力：
* 车道保持
* 自适应巡航
* 大规模计算机视觉
它证明了 No‑Code AI 不只是做 dashboards——而是能在现实世界中运行。
5. Auto‑GPT UI 项目 ⭐ 15k+
类别： 自主 AI 代理（No‑Code UI）
示例项目：
* Auto‑GPT Web UI
* AgentGPT
这些工具把强大的 AI agents 包装进可视化、No‑Code 的界面。
它们能做什么：
* 用自然语言进行任务自动化
* 多步推理
* 访问互联网 + 使用工具
AI 场景：
* 研究自动化
* 内容生产流水线
* 商业分析机器人
* 代码生成型 agents
你不是在“编程”AI——你是在和它“对话”。
6. LangFlow ⭐ 30k+
类别： No‑Code 的 LLM 工作流构建器
GitHub： https://github.com/logspace-ai/langflow
LangFlow 是 LangChain 的可视化构建器。可以把它理解为：“用画图的方式写 AI 逻辑。”
为什么强大：
* 拖拽式节点
* 可视化 prompt engineering
* 支持 memory、tools、agents
* 支持 API 导出
适用人群：
* Chatbot 构建者
* AI SaaS 原型
* LLM pipelines
* 快速实验
这是当前增长最快的 No‑Code AI 项目之一。
7. KNIME ⭐ 4k+
类别： 可视化数据科学与 AI
GitHub： https://github.com/knime
KNIME 在企业数据科学中应用很广，而且完全开源。
优势：
* 可视化工作流
* 内置 ML 节点
* 可选集成 Python/R
* 强大的数据预处理工具
AI 场景：
* 预测分析
* ML pipelines
* AutoML workflows
* 商业智能（BI）
如果把 Excel 和 Python“组合生娃”，大概就是它。
8. Orange Data Mining ⭐ 7k+
类别： 可视化机器学习
GitHub： https://github.com/biolab/orange3
Orange 是一款以可视化著称的机器学习工具，非常适合初学者入门。
核心特点：
* 可视化工作流： 通过拖拽组件构建完整的机器学习流程。
* 教学与实用兼备： 界面直观，适合教学，同时功能强大，能满足专业分析需求。
* 无需编码： 完全通过图形界面操作，无需编写代码。
主要功能：
* 分类与回归
* 聚类分析
* 自然语言处理（NLP）
* 丰富的数据可视化
适用人群：
* 数据科学学生与教育者
* 业务分析师
* 需要快速构建原型的开发者
9. Flowise ⭐ 30k+
类别： 无代码 LLM 与聊天机器人构建器
GitHub： https://github.com/FlowiseAI/Flowise
Flowise 通过拖拽式界面，大幅降低了构建基于大语言模型（LLM）应用的门槛，因此人气迅速攀升。
核心特性：
* 拖拽式节点： 可视化连接不同的LLM、提示词、数据源等组件。
* 向量数据库支持： 轻松集成以构建知识库应用。
* 多模型兼容： 支持 OpenAI、Ollama、Hugging Face 等多种模型后端。
* 支持自托管： 可以部署在自有服务器上，保障数据隐私。
典型应用场景：
* 定制化聊天机器人
* 企业AI知识库
* 内部自动化工具
* 智能客服助手
它是无代码AI应用创作者和创业者的有力工具之一。
10. Metabase ⭐ 35k+
类别： 具备AI能力的无代码分析平台
GitHub： https://github.com/metabase/metabase
Metabase 本身是一个强大的开源商业智能（BI）工具，其新增的AI辅助功能让非技术用户也能轻松进行深度数据分析。
上榜理由：
* 自然语言提问： 直接用日常语言提问，获取数据洞察。
* 自动查询生成： AI自动将问题转换为数据库查询。
* 交互式仪表盘： 轻松创建和共享可视化数据看板。
* 开源BI核心： 在成熟的BI功能基础上增强了AI易用性。
它使得从数据中获取洞察不再需要专业的SQL或机器学习知识。
11. RapidMiner (社区版) ⭐ 4k+
类别： 可视化自动化机器学习（AutoML）
GitHub： https://github.com/rapidminer
在“拖拽式机器学习”成为潮流之前，RapidMiner 已是该领域的先驱之一。
主要优势：
* 自动化机器学习（AutoML）： 自动完成模型选择、训练和调优。
* 模型对比： 直观比较不同模型的性能。
* 可视化流程设计： 以图形化管道形式设计和执行复杂的数据分析流程。
* 企业级能力： 社区版功能强大，商业版提供更高级的企业级功能。
至今仍在学术研究和工业界被广泛使用。
为什么 GitHub Stars 具有参考价值（但非全部）
一个项目拥有较高的 GitHub Stars 数量通常意味着：
* 活跃的社区支持
* 经过了大量用户的实践验证
* 项目在持续维护和更新
* 有真实的项目落地和应用案例
更重要的是，本文所列的开源无代码AI工具还具备以下优势：
* 透明度高： 代码开源，工作原理可见。
* 可扩展性强： 便于开发者进行二次开发和集成。
* 支持自托管： 可以部署在私有环境，掌控数据和隐私。
* 无价格束缚： 避免了昂贵的订阅费用和供应商锁定风险。
结语
如今，无代码AI工具已不再是简单的玩具。借助这些开源解决方案，你可以：
* 构建功能完整的AI产品原型
* 自动化复杂的工作流程
* 快速启动你的SaaS创意
* 自由地进行AI技术实验与探索
同时，你无需受制于：
* 昂贵的月度或年度订阅
* 厂商锁定
* 无法窥探的“黑箱”系统
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