La App “Sencilla” que se Complica Rápido

Flowise es engañoso. Parece una herramienta simple de “arrastrar y soltar” para agentes de IA, similar a n8n o Zapier. Haces un npm install flowise, lo inicias y funciona.

Pero en cuanto intentas pasar de un “prototipo en localhost” a un “agente en producción para un cliente”, te topas con tres grandes obstáculos:

Persistencia: ¿A dónde va la base de datos local (SQLite) cuando reinicias el contenedor?
Vector Store: Tu agente necesita un cerebro (Qdrant/Pinecone). ¿Vas a alojarlo por separado?
Seguridad: ¿Cómo proteges tus API keys y webhooks sin un proxy inverso adecuado?

En 2026, hay tres formas principales de alojar Flowise. Analicemos los pros, los contras y los costes ocultos de cada una.

Opción 1: La Ruta “Hazlo Tú Mismo” (DIY)

(Docker, VPS, Coolify, Portainer)

Esta es la opción por defecto para desarrolladores. Compras un VPS de 5€/mes (DigitalOcean, Hetzner), instalas Docker y despliegas Flowise.

✅ Pros

Más barato sobre el papel: Solo pagas por la computación bruta.
Control Total: Puedes modificar el código fuente, instalar nodos personalizados o ejecutar un fork específico.

❌ Contras

La Trampa de la “Base de Datos Vectorial”: Flowise necesita una base de datos vectorial para ser útil. Si ejecutas Qdrant dentro del mismo Docker Compose, corres el riesgo de que un fallo de memoria borre la memoria a largo plazo de tu agente.
Mantenimiento: Eres responsable de los certificados SSL (Traefik/Caddy), copias de seguridad y actualizaciones.
Sin Auto-Scaling: Si tu agente se vuelve viral o añades 10 clientes, tu VPS de 5€ colapsará.

Veredicto: Genial para aprender, peligroso para trabajar con clientes.

Opción 2: PaaS Genérico

(Render, Railway, Heroku)

Servicios como Render o Railway facilitan el despliegue. Conectas tu repositorio de GitHub y ellos lo construyen.

✅ Pros

Configuración Fácil: Despliegue con “Git Push”.
SSL Gestionado: El HTTPS se maneja automáticamente.

❌ Contras

El Problema del Sistema de Archivos: Flowise escribe datos en disco (credenciales, configuraciones locales). La mayoría de los PaaS son efímeros, lo que significa que cada vez que despliegas, el sistema de archivos se borra. Debes configurar volúmenes persistentes correctamente o perderás todos tus flujos.
Escalado de Costes: Alojar Flowise + un Redis Gestionado + una Vector DB Gestionada en Railway puede saltar fácilmente a 50€-100€/mes.
Latencia: Tu instancia de Flowise podría estar en US-East, tu API de OpenAI es global y tu Vector DB en EU-West. Esta latencia mata el rendimiento del agente.

Veredicto: Bueno para prototipos, pero caro para escalar.

Opción 3: Infraestructura Nativa de IA (AIBuildr)

(Stack Gestionado de n8n + Flowise + Qdrant)

Creamos AIBuildr porque estábamos cansados de gestionar contenedores Docker separados para cada agente de cliente. Queríamos un “Sistema Operativo para Agentes”.

✅ Pros

El Stack de la “Santísima Trinidad”: Cada instancia viene con n8n + Flowise + Qdrant preconfigurados. Se comunican entre sí a través de una red interna privada y ultrarrápida (Docker Internal Network).
Persistente por Diseño: Tus flujos, credenciales y embeddings vectoriales se almacenan en volúmenes SSD dedicados y persistentes.
Despliegues en Un Clic: Sin archivos YAML. Sin terminal. Solo haz clic en “Deploy Agent Stack”.
Residencia de Datos en la UE: Alojamiento en Helsinki/Falkenstein para cumplir con el GDPR.

❌ Contras

Menos Acceso de “Bajo Nivel”: No tienes acceso root SSH a la máquina subyacente (aunque tienes acceso total de administrador a las aplicaciones).

Comparativa de Costes

Característica	Self-Hosted (VPS)	Railway/Render	AIBuildr.tech
Coste Mensual	~10€ + 5h/mes de trabajo	~40€ - 80€	39€ (Tarifa Plana)
Tiempo de Configuración	2-4 Horas	1 Hora	2 Minutos
Vector DB	Instalación Manual	Coste Extra	Incluida (Nativa)
Mantenimiento	Actualizaciones Manuales	Automatizado	Gestionado

Conclusión

Si tienes más tiempo que dinero y te encanta configurar proxies inversos Nginx, el Self-Hosting es el camino a seguir.

Si quieres construir agentes para clientes y necesitas un stack que “simplemente funcione” sin costes ocultos de DevOps, AIBuildr ofrece la única infraestructura especializada para Flowise.

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