LangflowVisuele low-code omgeving voor het bouwen en implementeren van LLM-aangedreven applicaties en agents.

4.2 (6)

Beoordeeld door Daniel Nikulshyn·Bijgewerkt mei 2026

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

Overzicht

Langflow is een open-source visuele ontwikkelomgeving voor het ontwerpen van toepassingen gebouwd op grote taalmodellen. Via een drag-and-drop-interface kunnen gebruikers prompts, modellen, vectorwinkels, geheugen, tools en aangepaste logica samenvoegen om chatbots, RAG-pipelines en autonome agents te maken zonder uitgebreide boilerplate-code te hoeven schrijven. Elke flow kan rechtstreeks in de editor worden getest en als API-eindpunt worden geëxporteerd, waardoor het geschikt is voor zowel snelle prototyping als productie-implementatie. Langflow ondersteunt een breed scala aan providers en integraties, waaronder grote LLMs, embeddingmodellen en databases, en laat ontwikkelaars functionaliteit uitbreiden met aangepaste Python-componenten wanneer meer controle nodig is.

Belangrijkste functies

Drag-and-drop flow builder
Ingebouwde ondersteuning voor grote LLM-leveranciers
Geïntegreerde RAG- en vector database connectors
Agent- en tool-orkestratie
API-export voor implementatie
Aangepaste componentcreatie in Python

Prijs

Model: Freemium
Categorie: AI Agents
Beoordeling: 4.2 / 5 (6)

Toepassingen

Prototype LLM-chatbots visueel

Snel ontwerpen en testen van chatbot-flows door prompts, modellen en geheugencomponenten in een visueel canvas te slepen zonder uitgebreide boilerplate code te schrijven.

Bouw RAG-pipelines

Vector databases, embedding-modellen en LLMs verbinden om retrieval-augmented generatie-workflows te maken die vragen beantwoorden over aangepaste kennisbases.

Implementeer flows als productie-API's

Voltooide flows exporteren als API-eindpunten, waardoor teams LLM-aangedreven functionaliteit kunnen integreren in bestaande applicaties en productiesystemen.

Orkestreer autonome agents

Tools, modellen en aangepaste Python-componenten samenvoegen om agents te bouwen die kunnen redeneren, externe services kunnen aanroepen en taken met meerdere stappen kunnen uitvoeren.

Pluspunten & minpunten

Pluspunten

Open-source met actieve community
Intuïtieve visuele interface versnelt prototyping
Brede integraties met LLMs, vectorwinkels en tools
Flows kunnen worden blootgesteld als APIs voor productgebruik
Uitbreidbaar met aangepaste Python-componenten

Minpunten

Complexe flows kunnen visueel moeilijk te beheren zijn
Leercurve voor gebruikers die nieuw zijn met LLM-concepten
Zelf-hosting vereist enige technische installatie

Recensies

4.2

Gemiddelde van 6 beoordelingen.

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.