文章总结： Langflow是一个低代码AI应用构建平台，通过可视化拖拽节点连接组件，简化RAG和Agent开发流程。支持多种LLM、向量库及工具，内置Playground测试和自定义Python组件，可导出RESTAPI或Python代码，支持Docker自托管及企业级部署。项目开源地址在GitHub，适合快速构建和调试AI应用。 综合评分： 75 文章分类： 产品介绍

155K Star！又一神器：可视化拖曳构建 AI 应用的低代码平台

原创

繁星 繁星

繁星AI随笔

2026年9月13日 12:00 山东

在小说阅读器读本章

去阅读

在公众号小说中沉浸阅读

如果你曾打开 LangChain 的文档，看着 Chain、Memory、Retriever 类层层嵌套，越看越觉得头皮发麻。

代码好不容易跑起来，却又不知道数据到底在哪一环出了问题。

那么今天介绍的开源项目：Langflow 就是为了解决这个痛点而生。

01 项目介绍

Langflow 是一个低代码的 AI 应用构建平台。

简单来说：

它把 LLM  应用开发中的每一个组件（模型、向量库……）都变成一个可拖拽的节点，再用连线表达数据流向，构建 RAG 流水线……各类 AI 应用。

构建完成后，Langflow 会将整个流程自动暴露为一个 REST API 端点。

当然也可以导出为 Python 代码，直接集成到生产环境。

更绝的是，每个组件都能实时调试，如果中间有问题，点下节点就能看到它的输入和输出。

作者 / 团队：langflow-ai 团队。

02 项目亮点

1.广泛组件库支持：

（1）LLM：

OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Groq、Ollama、Mistral……

（2）向量库：

Chroma、Pinecone、Weaviate、Qdrant……

（3）工具：

Google Search、计算器、自定义 Python 函数……

……

2.内置 Playground 测试:

流程构建完成后，可在界面内进行测试和优化，无需切换到其他工具。

并且支持分步控制。

3.自定义 Python 组件：

可以在界面内直接写 Python 代码，并封装为自定义节点。

4.企业级部署：

DataStax 提供商业版，支持 SSO、权限管理、托管部署。

开源版本也支持 Docker 自托管。

03 快速入门

1.pip 安装：

pip install langflow

运行：

langflow run

默认位于：http://127.0.0.1:7860。

2.Docker 部署：

docker run -p 7860:7860 langflowai/langflow:latest

默认位于：http://localhost:7860/。

04 结语

Langflow 价值在于：

它把 RAG 和 Agent 的开发门槛降到很低，但又没有牺牲深度控制能力。

# 开源地址：https://github.com/langflow-ai/langflow

我是繁星，关注我，获取更多好玩有趣的开源仓库！

谢谢你阅读我的文章~

我们下期再见！

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：繁星AI随笔 繁星 繁星《155K Star！又一神器：可视化拖曳构建 AI 应用的低代码平台》