LangflowВізуальний низькокодовий фреймворк для створення та розгортання застосунків та агентів, підпорядкованих LLM.

4.2 (6)

Перевірено Daniel Nikulshyn·Оновлено травень 2026 р.

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

Огляд

Langflow - відкрита візуальна розробочна середовище для проектування застосунків на основі великих мовних моделей. Через інтерфейс «відкрить та склей» користувачі можуть скласти разом промопости, моделі, векторні зберігачі пам'яті, інструменти та особистий логічний рівень для створення чатботів, конвеєрів для створення відповідей за допомогою даних RAG та автономних агентів без написання великої кількості додаткової бутловської бібліотеки. Кожен флоу може бути випробуваний прямо в редакторі та експортований як кінцевий пункт API, що робить його придатним як для швидкого прототипування, так і для виробництва. Langflow підтримує широкий спектр провайдерів та інтеграцій, включаючи найбільш відомі провайдерів мовних моделей, підключення моделей вкладення і баз даних, а також дозволяє розробникам розширити функціональність шляхом створення власних компонентів на мові Python, коли потрібна більше керування.

Ключові функції

Будівельний інтерфейс для складання потоків
Підтримка внутрішньої роботи провайдерів мовної моделі
Підключення конвеєрів RAG та векторних баз даних
Організація та управління агентами та інструментами
Експорт кінцевих точок API для розгортання
Створення власних компонентів на мові Python

Ціни

Модель: Freemium
Категорія: AI-агенти
Рейтинг: 4.2 / 5 (6)

Кейси використання

Проектування Чатбатів на ЛМ за допомогою візуальні системи

Швидко створюйте та випробовують системи чату за допомогою візуального інтерфейса без створення багатьох додаткових батьківських бібліотек.

Створення конвеєрів RAG

Підключайте базові дані, моделі вкладення та мови моделі та створюйте конвеєри для створення відповідей за допомогою даних RAG та особливого відомого базових даних.

Розгортання як кінцеві точки API

Експортуйте виконані потоки як кінцеві точки API, що дозволяють групам інтегрувати функціональність мовними моделями їх існуючих застосунків та систем виробництва.

Організація автономних агентів

Під'єдnuйте інструменти, моделі та власний Логічні рівні для створення агентів здатність розуміти, звертатися до зовнішніх послуг та виконувати декілька етапів завдань.

Плюси і мінуси

Плюси

Відкритий з активною спільнотою
Інтуїтивний візуальний інтерфейс пришвидшує прототипування
Багата інтеграція з мовними моделями, векторними базами даних та інструментами
Флою можна відкрити як кінцеву точку API для виробництва
Розширюється за допомогою власних компонентів на мові Python

Мінуси

Складні потоку можуть стати складними в візуальному вигляді
Закрутка навчання для користувачів новачків з мовними моделями
Саморозведення потребує технічної конфігурування

Відгуки

4.2

Середнє з 6 оцінок.

Увійди, щоб залишити відгук.

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.