モデル、埋め込み、ベクトルストア、サードパーティ連携の標準インターフェースを備えた、LLMアプリケーションやエージェント構築用のPythonフレームワーク。
langflow-ai/langflow
AIエージェントやワークフローの構築・テスト・デプロイを行えるビジュアルプラットフォーム。APIやMCPサーバーとしても公開できます。
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- 155,863
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- 未解決の Issue
- 1,161
- 最終コミット
- 12 時間前
これは何?
Langflowは、AIを活用したエージェントやワークフローを構築するためのプラットフォームです。コンポーネントを組み合わせてフローを作成できるビジュアルビルダーに加え、各コンポーネントをカスタマイズするためのPythonソースコードにもアクセスできます。完成したワークフローはAPIエンドポイントとして公開したり、Pythonアプリケーションで使えるJSONとしてエクスポートしたり、フローをMCPクライアント向けのツールとして利用できるMCPサーバーとしてデプロイしたりできます。
インタラクティブなプレイグラウンドでは、フローを実行してステップごとに確認しながら改善できます。会話管理や検索を備えたマルチエージェントのオーケストレーションに対応しており、主要なLLM、ベクトルデータベース、LangSmithやLangFuseなどの可観測性ツールとの連携機能も用意されています。WindowsとmacOS向けのデスクトップ版のほか、uvを使ったローカルインストール、ソースからの実行、Dockerでの起動にも対応しています。
主な機能
- 01エージェントやワークフローを設計するための、ドラッグ&ドロップ対応ビジュアルビルダー
- 02コンポーネントをカスタマイズするためのPythonソースコードへのアクセス
- 03ステップごとのテストに使えるインタラクティブなプレイグラウンド
- 04フローをREST APIまたはMCPサーバーとしてデプロイ
- 05主要なLLM、ベクトルデータベース、LangSmith/LangFuseとの連携
ユースケース
- オーケストレーションコードを一から書かずに、RAGやチャットボットのパイプラインを試作する
- エージェントのワークフローをMCP対応クライアント向けのツールとして公開する
- 生成されたAPIを通じて、既存のアプリケーションにLLMを活用したステップを追加する
クイックスタート
- 1
新しいディレクトリから uv で Langflow をインストールする
uv pip install langflow -U - 2
Langflow サーバーを起動する
uv run langflow run - 3
ブラウザーで http://127.0.0.1:7860 を開く(認証が有効な場合は、先に LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD を設定する)
使う前に知っておきたいこと
- Python 3.10~3.14 と uv パッケージマネージャーが必要です。
- 公式リリースでは自動ログインが無効になっているため、初回使用前に管理者パスワードを設定する必要があります。
トピック
よくある質問
- langflow とは?
- AIエージェントやワークフローの構築・テスト・デプロイを行えるビジュアルプラットフォーム。APIやMCPサーバーとしても公開できます。 Langflowは、AIを活用したエージェントやワークフローを構築するためのプラットフォームです。コンポーネントを組み合わせてフローを作成できるビジュアルビルダーに加え、各コンポーネントをカスタマイズするためのPythonソースコードにもアクセスできます。完成したワークフローはAPIエンドポイントとして公開したり、Pythonアプリケーションで使えるJSONとしてエクスポートしたり、フローをMCPクライアント向けのツールとして利用できるMCPサーバーとしてデプロイしたりできます。
- langflow は無料で使えますか?ライセンスは?
- langflow は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- langflow は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。langflow の最終コミットは 2026年10月20日 です。
- langflow は何に使えますか?
- オーケストレーションコードを一から書かずに、RAGやチャットボットのパイプラインを試作する エージェントのワークフローをMCP対応クライアント向けのツールとして公開する 生成されたAPIを通じて、既存のアプリケーションにLLMを活用したステップを追加する
- langflow のインストール方法は?
- 新しいディレクトリから uv で Langflow をインストールする: uv pip install langflow -U Langflow サーバーを起動する: uv run langflow run ブラウザーで http://127.0.0.1:7860 を開く(認証が有効な場合は、先に LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD を設定する)
- langflow はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/langflow-ai/langflow
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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