Um framework Python para criar aplicações e agentes com LLMs, com interfaces padronizadas para modelos, embeddings, vector stores e integrações de terceiros.
148,1 mil24,9 milPythonMITAtualizado há 10 horas
langflow-ai/langflow
Plataforma visual para criar, testar e implantar agentes e workflows de IA, com exposição integrada por API e servidor MCP.
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- 155,863
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- 10,262
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- 1,161
- Último commit
- há 12 horas
O que é?
Langflow é uma plataforma para criar agentes e workflows com IA. Ela oferece um construtor visual para montar fluxos com componentes, além de uma camada de código-fonte Python para personalizar qualquer componente. Cada workflow concluído pode ser exposto como um endpoint de API, exportado como JSON para uso em aplicações Python ou implantado como servidor MCP, para que seus fluxos funcionem como ferramentas para clientes MCP.
O playground interativo permite que desenvolvedores executem e percorram os fluxos enquanto os refinam. O projeto oferece suporte à orquestração multiagente, com gerenciamento de conversas e recuperação de informações, e lista integrações com os principais LLMs, bancos de dados vetoriais e ferramentas de observabilidade, como LangSmith e LangFuse. Há uma versão para desktop disponível para Windows e macOS, e o pacote também pode ser instalado localmente com uv, executado a partir do código-fonte ou iniciado no Docker.
Recursos principais
- 01Construtor visual de arrastar e soltar para projetar agentes e workflows
- 02Acesso ao código-fonte Python para personalizar componentes
- 03Playground interativo para testes passo a passo
- 04Implantação de fluxos como APIs REST ou servidores MCP
- 05Integrações com os principais LLMs, bancos de dados vetoriais e LangSmith/LangFuse
Casos de uso
- Prototipar um pipeline de RAG ou chatbot sem escrever do zero o código de orquestração
- Expor um workflow de agente como ferramenta para clientes compatíveis com MCP
- Adicionar etapas com LLM a uma aplicação existente por meio de uma API gerada
Início rápido
- 1
Instale o Langflow com uv a partir de um diretório novo
uv pip install langflow -U - 2
Inicie o servidor do Langflow
uv run langflow run - 3
Abra http://127.0.0.1:7860 no navegador (se a autenticação estiver ativada, configure LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD primeiro)
Antes de usar
- Requer Python 3.10–3.14 e o gerenciador de pacotes uv.
- As versões oficiais desativam o login automático, então é necessário configurar uma senha de administrador antes do primeiro uso.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é langflow?
- Plataforma visual para criar, testar e implantar agentes e workflows de IA, com exposição integrada por API e servidor MCP. Langflow é uma plataforma para criar agentes e workflows com IA. Ela oferece um construtor visual para montar fluxos com componentes, além de uma camada de código-fonte Python para personalizar qualquer componente. Cada workflow concluído pode ser exposto como um endpoint de API, exportado como JSON para uso em aplicações Python ou implantado como servidor MCP, para que seus fluxos funcionem como ferramentas para clientes MCP.
- langflow é gratuito? Qual é a licença?
- langflow é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- langflow ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de langflow foi em 20 de out. de 2026.
- Para que posso usar langflow?
- Prototipar um pipeline de RAG ou chatbot sem escrever do zero o código de orquestração Expor um workflow de agente como ferramenta para clientes compatíveis com MCP Adicionar etapas com LLM a uma aplicação existente por meio de uma API gerada
- Como instalar langflow?
- Instale o Langflow com uv a partir de um diretório novo: uv pip install langflow -U Inicie o servidor do Langflow: uv run langflow run Abra http://127.0.0.1:7860 no navegador (se a autenticação estiver ativada, configure LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD primeiro)
- Onde consigo langflow?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/langflow-ai/langflow
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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