LangflowGörüntülü düşük-code mimarisi kullanarak LLM destekli uygulamalar ve ajandır oluşturma ve dağıtımı için.

4.2 (6)

İnceleyen Daniel Nikulshyn·Güncellendi Mayıs 2026

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

Genel Bakış

Langflow, büyük dil modellerine dayalı uygulamaların tasarlanması için açık kaynaklı bir görsel geliştirme ortamıdır. Bir drag-and-drop ara yüzü aracılığıyla, kullanıcılar oluşturma, modeller, vektör depoları, hafıza, araçlar ve özel mantık arasında bağlantilar oluşturabilirler, böylece yazılan ön yazıyı minimal tutmak kaydıyla chatbotlar, RAG akışları ve özerk ajanlar oluşturabilirler. Her akış, editor'da doğrudan test edilebilir ve API uç noktası olarak da ihraç edilebilir, böylece hem hızlı prototipleme hem de üretim dağıtımı için uygun durumdadır. Langflow, büyük LLM'lar, yerleştirme modelleri ve veritabanları dahil geniş bir dizi sağlayıcı ve entegrasyonları destekler ve geliştiricilere, daha fazla kontrol gerektiğinde, custom Python bileşenleri ile işlevsellikini genişletme机会.

Temel özellikler

Çizgi-ve-kesme akış yapıcıyı kurma
Büyük LLM sağlayıcıları için built-in destek
Entegre RAG ve vektör veri tabanı bağlayıcıları
Ajan ve araç uyumlu çalışmayı
Dağıtım için API exporting
Python ile custom bileşen oluşturma

Fiyatlar

Model: Freemium
Kategori: AI Agentleri
Puan: 4.2 / 5 (6)

Kullanım senaryoları

Görüntülü LLM Chatbotlar Prototiple

Hızlıca görsel bir zeminde promt, modeller ve bellek bileşenlerini sürükleyerek chatbot akışlarını tasarlayabilir ve test edebilirsiniz, geniş çaplı kod yazarından kurtulabilirsiniz.

RAG.pipelineler kurma

vektör veri tabanları, oluşturma modelleri ve LLM'leri birleştirmek için/embedding, retrieval-augmented generation akışları yaratabilirsiniz, böylece soruları oluşturduğunuz özel bilgi tabanlarına uygulayabilirsiniz.

Fluz Açıkhava APIler olarak Depolama

Tamamlanmış akışlar API uç noktaları olarak export edilebiliyor, bu da ek uygulamalar ve üretim sistemleriyle LLM desteği entegre olabilir.

Otomatik Ajanlarda Uygunsuzlaştırma

Araçlar ile modeller ve custom Python bileşenlerini birleştiredebildikten sonra, ajandaki mantık kurmak, dış hizmetleri çağırmak ve çok-adım görevleri gerçekleştirebilirsiniz.

Artılar ve eksiler

Artılar

açık kaynaklı aktiftir, aktif bir topluluğa sahiptir
Görsel görsel arayüz prototiplemeyi hızlandırır
Geniş entegrasyonlar ile LLM'ler, vektör depolamaklar ve araçlar
Ağ geçimleri üretilebilir üretim amaçlı
Geliştirilebilir custom Python bileşenleri ile

Eksiler

Karmaşık akışlar görsel görülebilir ancak zor yönetilebilir
LLM kavramları ile yeni kullanıcılar için öğrenme eğrisi oluşur
Sfen host olarak bazı teknik ayarlamalar gerekir

İncelemeler

4.2

6 puandan ortalama.

İnceleme bırakmak için giriş yap.

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.

Sorular

Do I need to know how to code to use Langflow?

While Langflow has a visual interface that speeds up prototyping, users new to LLM concepts may still face a learning curve, but prior coding knowledge is not necessarily required.

Asked by Ola Eriksen · Oct 24, 2025

Can I customize Langflow with my own code?

Yes, Langflow allows developers to extend its functionality with custom Python components when more control is needed.

Asked by Fatima Zahra · Oct 22, 2025

What integrations does Langflow support?

Langflow supports a wide range of providers and integrations, including major LLMs, embedding models, databases, and hundreds of data sources, models, or vector stores.

Asked by Linda Petersen · Sep 27, 2025

Is Langflow free?

Langflow is open-source, which means it is free to use. Additionally, it offers a free enterprise-grade cloud to deploy apps.

Asked by Sanjay Gupta · Sep 21, 2025