LangflowLLモデルを備えたVisual low-code フレームワーク

4.2 (6)

レビュー: Daniel Nikulshyn·更新 2026年5月

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

概要

Langflow は、large language models に基づいて構築されたapplication へのvisual development environment です。 drag-and-drop インターフェイスを通じて、ユーザーはプロンプト、モデル、ベクターストア、高度な記憶、ツール、およびカスタムロジックを組み合わせてchatbot、RAG pipeline、および自動エージェントを作成できます。そのために、ユーザーは詳細なボイラープレートコードを記述することはなく、プロセスは容易です。各フローは、編集中に直接テストできるだけでなく、APIエンドポイントとしてエクスポートできるため、スピードが速くて安定した開発環境を手に入れることができます。 Langflowは、主要なLLMや埋め込みモデル、データベースをはじめ、広範なサードパーティー連携をサポートしており、必要な制御が必要な場合にPythonコンポーネントを作成して拡張機能を追加することも可能です。

主な機能

ドロップダウン式フロービルダ
メジャーLLモデル提供機ベールの標準サポート
統合RAG、ベクトルデータベースコネクター
エージェントおよびツールオーケストレーション
APIExport forデプロイ
カスタムコンポーネントのPython生成

料金

モデル: Freemium
カテゴリー: AI Agents
評価: 4.2 / 5 (6)

ユースケース

LLMチャットボットを視覚的にプロトタイプ

RAGパイプライン作成

フローのAPIとしてのデプロイ

"エージェントのオーケストレーション

メリット & デメリット

メリット

オープンソースのアクティブコミュニティ
直感的な可視化インターフェイスがプロトタイピングを加速
LLMs、ベクトルストア、ツールの幅広い統合
フローズがAPIのために公開できる
拡張にPythonコンポーネントが使用できます

デメリット

複雑なフローは可視的に管理が難しくなる
新規来LLMコンセプトのユーザーには学習コーラインが必要
自家ビジョンには技術的セットアップが必要

レビュー

4.2

6件の評価の平均。

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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.