langflow

拖拽搭 AI 工作流，从想法到接口一键部署

开源 🏷️基础免费，高级付费 ✅ 目前可打开对话助手 🍴 复刻 10353 🐛 待处理 1330 👀 关注 526

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GitHub 星标 ★ 156417

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️基础免费，高级付费支持限时试用 · 提供免费云端试用，基础功能免费，高级功能需付费订阅，具体价格见官网。

项目预览

项目数据

分类对话助手

开发团队langflow-ai

官网地址http://www.langflow.org

GitHubhttps://github.com/langflow-ai/langflow

定价模式🏷️基础免费，高级付费

价格说明提供免费云端试用，基础功能免费，高级功能需付费订阅，具体价格见官网。

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agents,chatgpt,generative-ai,large-language-models,multiagent,react-flow

GitHub 星标★ 156417

上线时间2023-02-08 00:00:00

代码更新2026-11-07

仓库体积1.62 GB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数24

项目介绍

Langflow 是一个基于 Python 的开源可视化 AI 工作流构建平台，通过拖拽组件的方式编排大模型、提示词、数据源和工具调用，帮助开发者快速搭建智能体（Agent）与自动化流程。它解决了传统 AI 开发中需要大量编码、调试链式调用复杂、难以快速迭代的问题。核心能力包括：可视化画布编辑、组件化节点（支持 LLM、向量数据库、API 工具、条件分支等）、内置对话管理与记忆模块、一键导出/部署为 API 服务、支持与 LangChain 生态深度融合，同时提供 Playground 实时调试和多人协作能力。界面友好，从原型设计到生产上线均能覆盖，适合不同技术背景的用户快速验证 AI 应用想法。项目活跃，社区与文档完善，被视为低门槛进入 LLM 应用开发的重要工具之一。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 156417

技术标签

agents chatgpt generative-ai large-language-models multiagent

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 6 步

环境要求

Python 3.10–3.14
uv 包管理器（官方推荐）
如需 Docker 方式需已安装 Docker
Windows 或 macOS 可直接使用 Langflow Desktop（免装依赖）

安装与启动步骤

1安装 uv

本地安装方式要求先有 uv 包管理器，README 给出官方安装文档地址，按文档装好后再继续。
2安装 Langflow

在新目录中执行，会安装最新版 Langflow 包。加 -U 表示升级到最新版本。
```
uv pip install langflow -U
```
3启动 Langflow

运行后服务默认监听 127.0.0.1 的 7860 端口，出现启动日志即表示可以访问界面。
```
uv run langflow run
```
4Docker 方式启动

不想装 Python 环境可用官方镜像，默认配置一条命令即可，端口需映射到宿主机。
```
docker run -p 7860:7860 langflowai/langflow:latest
```
5源码方式启动

已克隆本仓库并想参与开发时，在仓库根目录执行；更多说明见 DEVELOPMENT.md。
```
make run_cli
```
6使用桌面版

不熟悉 Python 环境的用户可下载 Langflow Desktop，依赖全部内置，支持 Windows 与 macOS。