LangflowVisuaalinen alkeiskoodi-rahastuskaava rakentamiseen ja LLM:jen käyttöönottamiseen sovelluksia ja agenttien käyttöön.

4.2 (6)

Arvostellut Daniel Nikulshyn·Päivitetty toukokuu 2026

RAG Python Agents Open Source Low-Code LLM API Visual Builder

Yleiskatsaus

Langflow on avoimen lähdekoodin visuaalinen kehitysohjelma suuren kielen mallien perusteella rakennettavien ohjelmien suunnitteluun. Käyttäjien voi käyttää ylikirjoituksella toimivaa liiketoimintalogiikkaa, jossa he voivat liittää kohteen kysymyksiin, malleihin, vektoritietokantaan, muistiin, työkaluihin ja ominaisuudet ilman laajaa mallitetta, jotta he pystyvät luomaan chatbotteja, RAG-putkistoa ja itsehallinnallisia agentteja. Jokainen virtaus voidaan testata suoraan muokkaussovelluksessa ja vientiin kääriteltyä API-pistettä, mikä tekee siitä sopivan sekä nopeaan prototyypin kehittämiseen että tuotantototeutukseen. Langflow tukee laajaa valikoimaa toimittajia, yhdistettyjä, mukanaan mukana suuriä LLM-tietokoneoppimismalleja, imurointimalleja ja tietokantoja. Se myös antaa kehittäjille mahdollisuuden laajentaa käyttöliittymää asiakkaalle vaadittavilla Python-komponenteilla kun enemmän kontrollia tarvitaan.

Pääominaisuudet

Kuvaaja-alkeiskoodi-koosteen rakentaja
Toimintojen yhteensopivuus suurimmille LLM-välittäjille
Yhdistetty RAG- ja vektorigäisdb -yhteensopivuus
Agentti- ja työkaluorkesterointi
API-exportti käyttöönottamiseen
Mukana Pythonissa tekemien komponenttien luominen
Pros
:
Avoimen lähdekoodin käyttö aktiivisella kuntasellolla,Visuointisen intuitiivisuus pikkuuntuu prototyyppien kehittämisessä,Laaja yhteensopivuus LLM:jen, vektorigäisien ja työkalujen kanssa,Valmiit koostet voidaan esittää API-osoitteina tuotanto- käyttöönottamisen vuoksi,Mukautettavuus mukauksella Pyt

Hinnat

Malli: Freemium
Kategoria: AI Agents
Arvio: 4.2 / 5 (6)

Käyttötapaukset

Visualisoi LLM -keskustelutyöt

Kyky suunnitella ja koettaa chatbot virtauksia peräkkäin taitettua esimerkiksi promptteja ja mallit ylityön kanaavisiin ilman pitkänä laattoja koodi kirjoittamista

Käytä RAG -virtausten rakentamiseen

Yhdistä vektoreita, tietokantoja ja LLM rakentaa kysymyksellä palvelevat toimintoja, vastaa asiakirja kustomoiduille tietokannoille

Lataa virtaukset tuotantokäyttöön API lopputehtäviksi

Tulosta valmis virtaukset API-pyynnöt, tarjoamalla joukkoon LLM-toteutusten integroidessa niitä vanhoihin sovellukset ja työasemina

Ohjaa Autonomisesti Toimijoita

Vireile yhdistä työkaluja, mallit, ja Python-käyttöyksikköjen järjestämällä toimijoita siihen, että ne voi arviointia, kutsua joka kerta ulkosolmusspalvelujen toteuttaa useamman askeleen tehtäviä

Plussat ja miinukset

Plussat

Avoin ohjelmisto yhdessä älykkään yhteisön kanssa
Intohimoinen visuaaliskuvaus nopeuttaa prototyyppien kehittämistä
Keskeisiä integraatioita erilaisiin LLM-muistioihin, vektoreihin ja työkaluihin
Jokiavoidaan palvelimelle API-järjestelmienä tuotantokäyttöön,
Kehyttää voidaan laajentaa käyttäjien valitsemilla Python-ominaisuuksilla

Miinukset

Kompleksit johdottelevat saattavat olla haasteellisia visuaalisen käsittelyn kannalta hallita
Avoimet virtaukset käyttäjille, jotka eivät tiedä LLM-konsepteista
Itsenäinen asennus edellyttää jonkin verran teknistä asetuksia

Arvostelut

4.2

Keskiarvo 6 arviosta.

Kirjaudu sisään jättääksesi arvostelun.

Leila Hassan

Mar 8, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and open-source with active community. Built-in support for major LLM providers fits neatly into how we already work, and aPI export for deployment removed a step we used to do by hand. Learning curve for users new to LLM concepts, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Pierre Dubois

Jan 10, 2026

Does the job

Pretty happy overall. API export for deployment just works and extensible with custom Python components. Learning curve for users new to LLM concepts can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Ingrid Bauer

Dec 29, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: custom component creation in Python and broad integrations with LLMs, vector stores, and tools. On balance the feature set — especially integrated RAG and vector database connectors — justifies the 5 stars for our use case.

Tariq Aziz

Dec 22, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: agent and tool orchestration and flows can be exposed as APIs for production use. Where it lags: self-hosting requires some technical setup. On balance the feature set — especially built-in support for major LLM providers — justifies the 4 stars for our use case.

Grace Okafor

Nov 20, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: drag-and-drop flow builder and open-source with active community. Where it lags: complex flows can become difficult to manage visually. On balance the feature set — especially agent and tool orchestration — justifies the 4 stars for our use case.

Liam O’Connor

Jul 15, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: built-in support for major LLM providers and open-source with active community. Where it lags: complex flows can become difficult to manage visually. On balance the feature set — especially custom component creation in Python — justifies the 4 stars for our use case.