LangflowVisuelles Low-Code-Framework zum Erstellen und Bereitstellen von LLM-gesteuerten Anwendungen und Agenten.

4.2 (6)

Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Mai 2026

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

Übersicht

Langflow ist eine quelloffene, visuelle Entwicklungsumgebung zum Entwerfen von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen basieren. Durch eine Drag‑and‑Drop-Schnittstelle können Benutzer Prompts, Modelle, Vektorspeicher, Speicher, Tools und benutzerdefinierte Logik zusammenführen, um Chatbots, RAG-Pipelines und autonome Agenten zu erstellen – ohne umfangreichen Boilerplate-Code schreiben zu müssen. Jeder Flow lässt sich direkt im Editor testen und als API-Endpunkt exportieren, was ihn sowohl für schnelles Prototyping als auch für den Produktionsbetrieb geeignet macht. Langflow unterstützt ein breites Spektrum an Anbietern und Integrationen, darunter führende LLMs, Einbettungsmodelle und Datenbanken, und ermöglicht Entwicklern, die Funktionalität mit benutzerdefinierten Python-Komponenten zu erweitern, wenn mehr Kontrolle erforderlich ist.

Hauptfunktionen

Drag‑and‑Drop-Flow-Builder
Integrierte Unterstützung für Haupt-LLM-Anbieter
Integrierte RAG- und Vektor-Datenbank-Connectoren
Orchestrierung von Agenten und Tools
API-Export für die Bereitstellung
Erstellung benutzerdefinierter Komponenten in Python

Preise

Modell: Freemium
Kategorie: AI Agents
Bewertung: 4.2 / 5 (6)

Anwendungsfälle

LLM-Chatbots visuell prototypisieren

Entwerfen und testen Sie Chatbot‑Flows schnell, indem Sie Prompts, Modelle und Memory‑Komponenten per Drag‑and‑Drop in ein visuelles Canvas ziehen – ohne umfangreichen Boilerplate-Code schreiben zu müssen.

RAG‑Pipelines erstellen

Verknüpfen Sie Vektordatenbanken, Einbettungsmodelle und LLMs, um Retrieval‑Augmented‑Generation‑Workflows zu erstellen, die Fragen über maßgeschneiderte Wissensbasen beantworten.

Flows als Produktions‑APIs bereitstellen

Exportieren Sie abgeschlossene Flows als API-Endpunkte und ermöglichen Sie Teams, LLM‑gesteuerte Funktionalität in bestehende Anwendungen und Produktionssysteme zu integrieren.

Autonome Agenten orchestrieren

Fügen Sie Tools, Modelle und benutzerdefinierte Python‑Komponenten zusammen, um Agenten zu bauen, die denken, externe Dienste aufrufen und mehrstufige Aufgaben ausführen können.

Pro & Contra

Pro

Quelloffen mit aktiver Community
Intuitive visuelle Oberfläche beschleunigt das Prototyping
Breite Integration von LLMs, Vektorspeichern und Tools
Flows können als APIs für den Produktionsgebrauch freigegeben werden
Erweiterbar mit benutzerdefinierten Python-Komponenten

Contra

Komplexe Flows können visuell schwer zu verwalten sein
Lernkurve für Benutzer, die neu im Bereich LLM sind
Selbsthosting erfordert einige technische Einrichtung

Bewertungen

4.2

Durchschnitt aus 6 Bewertungen.

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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.

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