Python-фреймворк для создания приложений и агентов на базе LLM со стандартными интерфейсами для моделей, эмбеддингов, векторных хранилищ и сторонних интеграций.
148,1 тыс.24,9 тыс.PythonMITОбновлён 6 часов назад
langflow-ai/langflow
Визуальная платформа для создания, тестирования и развертывания AI-агентов и рабочих процессов с поддержкой API и MCP-серверов.
- Звёзды
- 155,863
- Форки
- 10,262
- Открытые issues
- 1,161
- Последний коммит
- 8 часов назад
Что это?
Langflow — платформа для создания агентов и рабочих процессов на базе AI. В ней есть визуальный конструктор для сборки потоков из компонентов и слой с исходным кодом на Python, позволяющий настраивать любые компоненты. Готовый рабочий процесс можно опубликовать как API endpoint, экспортировать в JSON для использования в приложениях на Python или развернуть как MCP-сервер, чтобы его потоки стали инструментами для MCP-клиентов.
В интерактивной песочнице разработчики могут запускать потоки и проходить по их шагам, дорабатывая их. Проект поддерживает оркестрацию нескольких агентов, управление диалогами и retrieval, а также интеграции с ведущими LLM, векторными базами данных и инструментами наблюдаемости, такими как LangSmith и LangFuse. Доступна desktop-версия для Windows и macOS; пакет также можно установить локально с помощью uv, запустить из исходного кода или запустить в Docker.
Ключевые возможности
- 01Визуальный drag-and-drop-конструктор для проектирования агентов и рабочих процессов
- 02Доступ к исходному коду на Python для настройки компонентов
- 03Интерактивная песочница для пошагового тестирования
- 04Развертывание потоков как REST API или MCP-серверов
- 05Интеграции с ведущими LLM, векторными базами данных, LangSmith и LangFuse
Сценарии использования
- Создание прототипа RAG-конвейера или чат-бота без написания кода оркестрации с нуля
- Публикация рабочего процесса агента как инструмента для MCP-совместимых клиентов
- Добавление шагов на базе LLM в существующее приложение через сгенерированный API
Быстрый старт
- 1
Установите Langflow с помощью uv из новой директории
uv pip install langflow -U - 2
Запустите сервер Langflow
uv run langflow run - 3
Откройте http://127.0.0.1:7860 в браузере (если аутентификация включена, сначала задайте LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD)
Что важно знать
- Требуются Python 3.10–3.14 и менеджер пакетов uv.
- В официальных релизах автоматический вход отключён, поэтому перед первым использованием необходимо задать пароль администратора.
Темы
Частые вопросы
- Что такое langflow?
- Визуальная платформа для создания, тестирования и развертывания AI-агентов и рабочих процессов с поддержкой API и MCP-серверов. Langflow — платформа для создания агентов и рабочих процессов на базе AI. В ней есть визуальный конструктор для сборки потоков из компонентов и слой с исходным кодом на Python, позволяющий настраивать любые компоненты. Готовый рабочий процесс можно опубликовать как API endpoint, экспортировать в JSON для использования в приложениях на Python или развернуть как MCP-сервер, чтобы его потоки стали инструментами для MCP-клиентов.
- langflow можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- langflow распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- langflow всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в langflow — 20 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать langflow?
- Создание прототипа RAG-конвейера или чат-бота без написания кода оркестрации с нуля Публикация рабочего процесса агента как инструмента для MCP-совместимых клиентов Добавление шагов на базе LLM в существующее приложение через сгенерированный API
- Как установить langflow?
- Установите Langflow с помощью uv из новой директории: uv pip install langflow -U Запустите сервер Langflow: uv run langflow run Откройте http://127.0.0.1:7860 в браузере (если аутентификация включена, сначала задайте LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD)
- Где скачать langflow?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/langflow-ai/langflow
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
TypeScript-фреймворк для создания AI-агентов с памятью, инструментами, MCP, RAG, голосовыми функциями и workflow, а также консоль VoltOps для наблюдаемости.
10,8 тыс.1,4 тыс.TypeScriptMITОбновлён 5 дней назад
Python-фреймворк для создания автономных AI-агентов, которые исследуют, планируют, пишут код и выполняют задачи; поддерживает память, RAG и более 100 LLM-провайдеров.
9,3 тыс.1,5 тыс.PythonMITОбновлён 6 часов назад
Слой памяти для AI-агентов и приложений, который хранит и извлекает контекст пользователей, сессий и агентов между диалогами.
67,5 тыс.8 тыс.PythonApache-2.0Обновлён 13 часов назад
Система памяти для агентов: сохраняет, извлекает и анализирует воспоминания, помогая ИИ-агентам учиться со временем, а не просто воспроизводить историю чата.
51,9 тыс.6,2 тыс.PythonMITОбновлён 1 час назад
Низкоуровневый Python-фреймворк для создания долгоживущих агентов с состоянием, устойчивым выполнением, участием человека и памятью.
43,6 тыс.7,4 тыс.PythonMITОбновлён 7 часов назад