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langflow

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Langflow是一款用于搭建、部署AI智能体与工作流的开源工具，提供可视化编辑能力，可将生成的工作流快速集成到各类业务系统中。

154.5kstar今天仍有更新维护状态MIT · 可评估商用商用提醒
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适合解决让 AI 拆解任务、调用工具并完成多步骤流程
更适合希望自动化运营、调研、销售或内部流程的团队
投入判断上手门槛：需评估。需要明确流程边界，并持续评测结果
一分钟看懂

这个项目值得继续研究吗？

AI 依据上游资料解读 · 2026/9/4

Langflow是一款用于搭建、部署AI智能体与工作流的开源工具，提供可视化编辑能力，可将生成的工作流快速集成到各类业务系统中。

解决什么问题
企业搭建AI智能体、AI工作流时往往需要大量定制化代码开发，流程调整迭代效率低，不同技术栈的业务系统集成AI能力的成本高，也缺乏统一的测试、发布管理路径。
适合什么团队
适合需要快速落地AI智能应用、自动化工作流的企业业务团队、AI产品团队，以及需要降低AI能力集成成本的技术研发团队。
使用前注意
采用MIT许可，可自由使用与二次开发；本地Python部署需匹配3.10-3.14版本，也可选择桌面端或Docker部署降低环境配置难度。

本页用于缩短初步筛选时间，不构成技术、采购或法律结论。 正式使用前请在真实业务数据上验证，并以官方说明与许可证为准。

项目导读

从官方资料看清能力、部署与采用边界

AI 翻译整理 · 保留官方来源

以下内容依据项目公开 README 或模型卡翻译整理，代码、命令和产品名保持原样。

项目定位

Langflow是一款开源的AI智能体与工作流搭建、部署平台，兼顾低代码可视化操作和灵活的自定义能力，支持对接所有主流大语言模型（Large Language Model，简称LLM）、向量数据库以及各类AI工具，搭建完成的工作流可快速集成到任意技术栈的业务系统中。

核心能力

  1. 可视化搭建界面：拖拽即可完成工作流编排，无需大量代码开发即可快速迭代AI流程。
  2. 自定义扩展：所有组件支持通过Python代码修改调整，可满足定制化业务需求。
  3. 交互式测试 playground：搭建完成的工作流可直接在平台内测试，支持分步调试优化。
  4. 多智能体编排：支持多个AI智能体的协同调度，自带对话管理和信息检索能力。
  5. 多形态部署输出：可将工作流直接发布为API接口，也可导出为JSON文件供Python应用调用，还可部署为MCP服务器供对应客户端作为工具调用。
  6. 可观测性集成：支持对接LangSmith、LangFuse等主流可观测工具，可监控工作流的运行状态。
  7. 支持企业级安全与扩展配置，可满足规模化使用需求。

典型使用方式

你可以根据自身需求选择对应的使用方式：

  • 快速验证场景：直接下载Langflow桌面端，支持Windows和macOS系统，所有依赖已内置，无需手动配置Python环境即可使用，适合快速验证AI工作流效果。
  • 本地自用场景：可通过Python包方式安装，使用官方推荐的uv包管理器执行对应安装命令后即可启动服务，通过浏览器访问本地地址操作。
  • 团队共用/生产部署场景：可使用Docker镜像一键部署，也可参考官方文档部署到各类主流云厂商的服务器上，供团队共同使用。

搭建完成的工作流可直接生成API地址，供业务系统调用，也可导出为配置文件在其他环境中复用。

部署要求

不同部署方式的要求如下：

  1. Python本地部署：需提前准备3.103.14版本的Python环境，以及官方推荐的uv包管理器，执行对应安装命令即可完成部署。
  2. Docker部署：无需额外配置环境，直接拉取官方镜像启动容器即可。
  3. 桌面端部署：直接下载对应操作系统的安装包安装即可，无需任何前置依赖配置。

如需部署到生产环境供多用户使用，可参考官方部署文档完成云环境配置。

项目许可与采用建议

Langflow采用MIT开源许可，企业可自由使用、修改、二次分发，无商业化使用限制。项目自2023年创建至今仍在活跃维护，功能迭代速度较快。

对于仅需快速验证AI智能场景效果的业务团队，可优先选用桌面端版本，无需依赖技术团队排期即可快速完成流程验证；对于需要将AI能力集成到现有业务系统的场景，可部署服务端版本，将搭建完成的工作流作为API接入业务系统，降低开发成本；对于有特殊定制需求的场景，可直接修改组件的Python代码，适配自身业务流程。

可核对的事实层

官方资料与来源

查看来源 →
  • agents
  • chatgpt
  • generative-ai
  • large-language-models
  • multiagent
  • react-flow
默认分支main
关注仓库541
复刻次数10.0k
开放议题1.0k
近期更新2026/9/3
仓库状态未标记归档
上游部署线索
## ⚡️ Quickstart

### Install locally (recommended)

Requires Python 3.10–3.14 and [uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) (recommended package manager).

#### Install

From a fresh directory, run:
```shell
uv pip install langflow -U
```

The latest Langflow package is installed.
For more information, see [Install and run the Langflow OSS Python package](https://docs.langflow.org/get-started-installation#install-and-run-the-langflow-oss-python-package).

#### Run

To start Langflow, run:
```shell
uv run langflow run
```

Langflow starts at http://127.0.0.1:7860.

That's it! You're ready to build with Langflow! 🎉

该片段来自项目 README，仅用于初步判断；实际部署请以官方文档为准。

查看 Releases

官方图片与演示已排除二维码、联系方式、赞助付款图和常见徽章
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核对上游原始说明节选

Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.

Release Notes PyPI - License PyPI - Downloads Twitter YouTube Channel Discord Server Ask DeepWiki

Langflow is a powerful platform for building and deploying AI-powered agents and workflows. It provides developers with both a visual authoring experience and built-in API and MCP servers that turn every workflow into a tool that can be integrated into applications built on any framework or stack. Langflow comes with batteries included and supports all major LLMs, vector databases and a growing library of AI tools.

✨ Highlight features

  • Visual builder interface to quickly get started and iterate.
  • Source code access lets you customize any component using Python.
  • Interactive playground to immediately test and refine your flows with step-by-step control.
  • Multi-agent orchestration with conversation management and retrieval.
  • Deploy as an API or export as JSON for Python apps.
  • Deploy as an MCP server and turn your flows into tools for MCP clients.
  • Observability with LangSmith, LangFuse and other integrations.
  • Enterprise-ready security and scalability.

🖥️ Langflow Desktop

Langflow Desktop is the easiest way to get started with Langflow. All dependencies are included, so you don't need to manage Python environments or install packages manually. Available for Windows and macOS.

📥 Download Langflow Desktop

⚡️ Quickstart

Install locally (recommended)

Requires Python 3.10–3.14 and uv (recommended package manager).

Install

From a fresh directory, run:

uv pip install langflow -U

The latest Langflow package is installed. For more information, see Install and run the Langflow OSS Python package.

Run

To start Langflow, run:

uv run langflow run

Langflow starts at http://127.0.0.1:7860.

That's it! You're ready to build with Langflow! 🎉

📦 Other install options

Run from source

If you've cloned this repository and want to contribute, run this command from the repository root:

make run_cli

For more information, see DEVELOPMENT.md.

Docker

Start a Langflow container with default settings:

docker run -p 7860:7860 langflowai/langflow:latest

Langflow is available at http://localhost:7860/. For configuration options, see the Docker deployment guide.

🛡️ Security

For security information, see our Security Policy.

🚀 Deployment

Langflow is completely open source and you can deploy it to all major deployment clouds. To learn how to deploy Langflow, see our Langflow deployment guides.

⭐ Stay up-to-date

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We welcome contributions from developers of all levels. If you'd like to contribute, please check our contributing guidelines and help make Langflow more accessible.

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