Langflow：可视化 AI Agent 工作流搭建平台

项目简介

Langflow 是一个用于构建和部署 AI Agent 与工作流的平台。它同时提供可视化编排界面和内置的 API、MCP 服务器，可以把每个工作流变成一个工具，集成到任意框架或技术栈的应用中。

Langflow 开箱即用，支持主流 LLM、向量数据库以及不断扩充的 AI 工具库。除了本地运行，官方还提供 Windows 和 macOS 的 Langflow Desktop 桌面版，已内置全部依赖，无需自行管理 Python 环境。

主要功能

• 可视化构建界面：快速起步并迭代工作流。
• 源码级定制：可以用 Python 自定义任意组件。
• 交互式 Playground：配合逐步控制，立即测试并调整流程。
• 多 Agent 编排：支持对话管理与检索。
• 部署为 API：也可导出 JSON 供 Python 应用使用。
• 部署为 MCP server：把流程变成 MCP 客户端可调用的工具。
• 可观测性：集成 LangSmith、LangFuse 等工具。
• 企业级：面向生产的安全性与可扩展性。

安装与使用

本地安装（推荐）

需要 Python 3.10–3.14 以及 uv。

在一个空目录中安装：

uv pip install langflow -U

官方发布包和带标签的源码归档默认关闭自动登录。启动前需设置 LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD，然后用用户名 langflow（或自定义的 LANGFLOW_SUPERUSER）登录。

启动 Langflow：

uv run langflow run

启动后访问 http://127.0.0.1:7860 即可开始搭建。

从源码运行

在仓库根目录执行：

make run_cli

Docker

启动容器前先设置并导出一个强密码（Bash）：

read -rsp "Langflow administrator password: " LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD; echo
export LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD
docker run -p 7860:7860 -e LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD langflowai/langflow:latest

随后访问 http://localhost:7860/，以 langflow 和你输入的密码登录。官方 Docker 镜像默认要求身份认证。

Langflow Desktop

桌面版包含全部依赖，无需手动管理 Python 环境或安装依赖包，提供 Windows 和 macOS 版本，可从官网下载页获取。

注意事项

• 官方发布包、Docker 镜像和带标签的源码归档默认启用登录认证，请先设置 LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD；开发分支默认仍保留自动登录。
• 如果你此前使用的是自动登录安装方式，在切换默认配置前请先阅读官方的升级说明。
• 项目采用 MIT 许可证，可部署到主流云平台，具体方式见部署指南。

---

本作品整理自 GitHub 开源项目 langflow-ai/langflow，原作者 @langflow-ai，许可证 MIT。中文介绍由 AI 根据项目 README 整理，以原仓库为准。