LangflowMarco de desarrollo visual de bajo código para crear y desplegar aplicaciones y agentes alimentados por LLMs.

4.2 (6)

Reseñado por Daniel Nikulshyn·Actualizado mayo de 2026

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

Resumen

Langflow es un entorno de desarrollo visual de código abierto para diseñar aplicaciones construidas sobre modelos de lenguaje grandes. A través de una interfaz de arrastrar y soltar, los usuarios pueden conectar mensajes, modelos, almacenes de vectores, memoria, herramientas y lógica personalizada para crear chatbots, canalizaciones RAG y agentes autónomos sin escribir código repetitivo extenso. Cada flujo se puede probar directamente en el editor y exportar como un punto de conexión de API, lo que lo hace adecuado tanto para prototipos rápidos como para implementaciones en producción. Langflow admite una amplia gama de proveedores e integraciones, incluidos LLMs importantes, modelos de incrustación y bases de datos, y permite a los desarrolladores ampliar la funcionalidad con componentes Python personalizados cuando se necesita más control.

Funciones clave

Constructor de flujo de arrastre y soltar
Soporte integrado para proveedores de LLM principales
Conectores integrados para RAG y bases de datos de vectores
Orquestación de agentes y herramientas
Exportación de API para el despliegue
Creación de componentes personalizados en Python

Precio

Modelo: Freemium
Categoría: AI Agents
Valoración: 4.2 / 5 (6)

Casos de uso

Prototipar bots de LLM visivamente

Diseñar y probar flujos de chatbot rápidamente arrastrando peticiones, modelos y componentes de memoria a una canvas visual sin escribir códigos de configuración extensos.

Crear tuberías de RAG

Conectar bases de datos de vectores, modelos de incorporación y LLMs para crear flujos de generación-aumentada-de-retrieval que respondan preguntas a bases de conocimiento personalizados.

Exportar flujos como APIs de producción

Exportar flujo completado como puntos finales de API, habilitando a los equipos para integrar funcionalidad alimentada por LLMs a aplicaciones y sistemas de producción existentes.

Orquestar agentes autónomos

Conectar herramientas, modelos y componentes Python personalizados para crear agentes que puedan razonar, llamar a servicios externos y ejecutar tareas múltiples de varios pasos.

Pros y contras

Ventajas

Open-source con comunidad activa
Interfaz visual intuitiva que acelera la prototipificación
Integraciones amplias con LLMs, bases de datos de vectores y herramientas
Flujos que se pueden exponer como APIs para uso de producción
Extensible con componentes Python personalizados

Contras

Flujos complejos pueden volverse difícles de administrar visualmente
Curva de aprendizaje para usuarios nuevos en conceptos de LLM
Autoalbergue requiere algún configuración técnica

Reseñas

4.2

Promedio de 6 valoraciones.

Inicia sesión para dejar una reseña.

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.

Preguntas y respuestas

Aún no hay preguntas — sé el primero en preguntar.

Hacer una pregunta

Alternativas a AI Agents

Zapier's Agents

AI Agents

Agentes impulsados por inteligencia artificial que automatizan flujos de trabajo en 7.000+ aplicaciones conectadas

5.0 (6)

Freemium

NexusGPT

AI Agents

Plataforma sin código para crear y desplegar agente AI personalizados para automatizar flujos de trabajo empresariales.

5.0 (6)

Freemium

AgentForge

AI Agents

Framework low-code para construir agentes de IA autónomos y arquitecturas cognitivas

5.0 (6)

Freemium

Maps Scraper AI

AI Agents

Una herramienta impulsada por la IA que automatiza la extracción de datos comerciales de Google Maps, potenciando la generación de leads y la investigación de mercado.

5.0 (6)

Freemium