Framework de Python para crear aplicaciones y agentes basados en LLM, con interfaces estándar para modelos, embeddings, almacenes vectoriales e integraciones de terceros.
148,1 mil24,9 milPythonMITActualizado hace 6 horas
langflow-ai/langflow
Plataforma visual para crear, probar y desplegar agentes y flujos de trabajo de IA, con exposición integrada mediante API y servidor MCP.
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- hace 7 horas
¿Qué es?
Langflow es una plataforma para crear agentes y flujos de trabajo basados en IA. Ofrece un constructor visual para ensamblar flujos a partir de componentes, además de una capa de código fuente Python para personalizar cualquier componente. Cada flujo de trabajo terminado se puede exponer como endpoint de API, exportar como JSON para usarlo en aplicaciones Python o desplegar como servidor MCP, de modo que sus flujos funcionen como herramientas para clientes MCP.
El entorno interactivo de pruebas permite a los desarrolladores ejecutar los flujos y recorrerlos paso a paso mientras los perfeccionan. El proyecto admite la orquestación multiagente con gestión de conversaciones y recuperación, y ofrece integraciones con los principales LLM, bases de datos vectoriales y herramientas de observabilidad, como LangSmith y LangFuse. Hay una versión de escritorio para Windows y macOS; también se puede instalar el paquete localmente con uv, ejecutar desde el código fuente o iniciar en Docker.
Funciones clave
- 01Constructor visual de arrastrar y soltar para diseñar agentes y flujos de trabajo
- 02Acceso al código fuente Python para personalizar componentes
- 03Entorno interactivo para probar paso a paso
- 04Despliegue de flujos como API REST o servidores MCP
- 05Integraciones con los principales LLM, bases de datos vectoriales y LangSmith/LangFuse
Casos de uso
- Crear prototipos de pipelines RAG o chatbots sin escribir desde cero el código de orquestación
- Exponer un flujo de trabajo de agente como herramienta para clientes compatibles con MCP
- Añadir pasos basados en LLM a una aplicación existente mediante una API generada
Inicio rápido
- 1
Instala Langflow con uv desde un directorio nuevo
uv pip install langflow -U - 2
Inicia el servidor de Langflow
uv run langflow run - 3
Abre http://127.0.0.1:7860 en el navegador (si la autenticación está activada, configura primero LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD)
Antes de usarlo
- Requiere Python 3.10–3.14 y el gestor de paquetes uv.
- Las versiones oficiales desactivan el inicio de sesión automático, así que debes configurar una contraseña de administrador antes de usarlo por primera vez.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es langflow?
- Plataforma visual para crear, probar y desplegar agentes y flujos de trabajo de IA, con exposición integrada mediante API y servidor MCP. Langflow es una plataforma para crear agentes y flujos de trabajo basados en IA. Ofrece un constructor visual para ensamblar flujos a partir de componentes, además de una capa de código fuente Python para personalizar cualquier componente. Cada flujo de trabajo terminado se puede exponer como endpoint de API, exportar como JSON para usarlo en aplicaciones Python o desplegar como servidor MCP, de modo que sus flujos funcionen como herramientas para clientes MCP.
- ¿langflow es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- langflow es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿langflow sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de langflow fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar langflow?
- Crear prototipos de pipelines RAG o chatbots sin escribir desde cero el código de orquestación Exponer un flujo de trabajo de agente como herramienta para clientes compatibles con MCP Añadir pasos basados en LLM a una aplicación existente mediante una API generada
- ¿Cómo se instala langflow?
- Instala Langflow con uv desde un directorio nuevo: uv pip install langflow -U Inicia el servidor de Langflow: uv run langflow run Abre http://127.0.0.1:7860 en el navegador (si la autenticación está activada, configura primero LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD)
- ¿Dónde consigo langflow?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/langflow-ai/langflow
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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