拖拽搭 AI 工作流，从想法到接口一键部署
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。
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 -U3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 run4Docker 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:latest5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_cli6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。
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
端口 (Port) | 是 | Langflow 服务默认监听端口，Docker 启动时需做端口映射 | 7860 |
浏览器打开 http://127.0.0.1:7860（Docker 方式为 http://localhost:7860/），能看到 Langflow 界面即成功。
Q：我的电脑没有 Python 环境，能用 Langflow 吗？
A：可以。使用 Langflow Desktop，所有依赖已内置，无需管理 Python 环境或手动装包，支持 Windows 和 macOS。
Q：本地安装对 Python 版本有要求吗？
A：有，README 要求 Python 3.10–3.14，并推荐使用 uv 作为包管理器，安装前请先确认版本。
Q：为什么推荐用 uv 而不是 pip？
A：README 明确推荐 uv 作为包管理器，安装与运行命令均基于 uv（uv pip install 与 uv run）给出。
Q：Docker 启动后访问哪个地址？
A：README 说明容器默认映射 7860 端口，启动后访问 http://localhost:7860/ 即可。
Q：想改源码或二次开发怎么办？
A：先克隆仓库，然后在仓库根目录执行 make run_cli 启动，细节参见仓库中的 DEVELOPMENT.md。
Flowise、Dify、n8n
langflow 是智能体领域的开源项目，由 langflow-ai 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（155,143）位列前 1%，在智能体分类的 2,499 个项目里位列前 1%。
近 44 天，它的 GitHub 星标从 152,982 增加到 155,143，净增 2,161。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。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。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：快速搭建内部知识库问答机器人。同类可对比的替代方案包括 Flowise、Dify、n8n。
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