简介
Langflow是一个基于LangChain的可视化AI工作流构建平台，通过拖拽方式构建AI应用，无需编写大量代码。它内置丰富的组件库（支持多种LLM和向量数据库），可自动生成API，降低开发门槛。适合快速原型开发、非专业开发者使用以及团队协作。文章提供了安装指南和AI问答助手Demo，展示了如何使用Langflow构建AI应用。
你的老板兴冲冲地跑来说：“我们要做一个 AI 客服助手，能理解用户问题，查询知识库，还要记住上下文。下周就要 demo！”
你打开电脑，开始写代码：导入 LangChain，配置 LLM，设置 prompt 模板，连接向量数据库，处理异常……一个小时过去了，你还在调试 API 调用。
这时候要是有个可视化工具，能拖拖拽拽就完成这些工作就好了。
什么是 Langflow？为什么不是 n8n 或 coze？
Langflow 是一个强大的可视化 AI 工作流构建平台，它让开发者可以通过拖拽的方式构建和部署 AI 驱动的智能体（Agent）和工作流。
想象一下，就像用乐高积木搭建模型一样，你可以：
- 选择各种预构建的组件（LLM、向量数据库、工具等）
- 通过拖拽连接它们
- 配置参数
- 一键运行和部署
更棒的是，Langflow 不仅提供可视化界面，还内置 API 和 MCP 服务器，让你的工作流可以轻松集成到任何应用中。
至于为什么不是 dify 或 coze ，感兴趣的朋友可以评论区聊聊，哈哈。
核心特性
1. 可视化拖拽式开发
不需要写大量样板代码，通过直观的图形界面就能构建复杂的 AI 工作流。每个节点代表一个功能组件，连线代表数据流向。
2. 开箱即用的组件库
Langflow 内置了丰富的组件：
- LLM 支持：OpenAI、Anthropic、Google、Azure、本地模型等
- 向量数据库：Pinecone、Weaviate、Chroma、Qdrant 等
- 工具集成：API 调用、文件处理、数据转换等
- 内存管理：对话历史、上下文窗口等
3. 自动生成 API
每个工作流自动生成 REST API 端点，无需额外开发就能集成到你的应用中。
适用场景
- 快速原型开发：需要快速验证 AI 想法的团队
- 非专业开发者：产品经理、数据分析师也能构建 AI 应用
- 复杂工作流：多步骤的 AI 处理流程
- 企业级应用：需要可视化管理和部署的生产环境
Langflow vs LangChain：谁更适合你？
很多人会问：Langflow 和 LangChain 有什么区别？我应该选哪个？
其实，Langflow 是基于 LangChain 构建的，但它们的定位完全不同：
| 对比维度 | Langflow | LangChain |
|---|---|---|
| 开发方式 | 可视化拖拽 + 代码 | 纯代码开发 |
| 学习曲线 | 平缓，几分钟上手 | 陡峭，需要学习大量 API |
| 适用人群 | 产品经理、数据分析师、开发者 | 专业开发者 |
| 开发速度 | 快速原型，几分钟完成 | 需要编写大量代码 |
| 灵活性 | 中等，可通过自定义组件扩展 | 极高，完全代码控制 |
| 调试体验 | 可视化查看数据流 | 需要打日志调试 |
| 部署方式 | 内置 API 服务器，一键部署 | 需要自己搭建服务 |
| 团队协作 | 非技术人员也能参与 | 仅限开发者 |
建议
选择 Langflow：
- 需要快速验证想法和构建原型
- 团队中有非开发人员需要参与 AI 应用开发
- 想要可视化的方式理解和调试工作流
- 需要快速部署和分享你的 AI 应用
选择 LangChain：
- 是经验丰富的开发者，习惯代码优先
- 需要极致的灵活性和定制化
- 正在构建复杂的、需要细粒度控制的系统
- 想要将 AI 能力深度集成到现有代码库中
成年人当然都要啦！
- 用 Langflow 快速搭建原型和验证想法
- 复杂的业务逻辑用 LangChain 代码实现
- 用 Langflow 的自定义组件功能封装你的 LangChain 代码
快速开始
环境
- Python 3.10-3.13
安装
# 方式一：使用 pip（推荐） pip install langflow # 方式二：使用 uv（更快的包管理器） uv pip install langflow启动服务
# 启动 Langflow 服务器 langflow run # 或者指定端口和主机 langflow run --host 0.0.0.0 --port 7860启动成功后，打开浏览器访问http://127.0.0.1:7860，你就能看到 Langflow 的可视化界面了！
当然你也可以直接下载桌面版本 https://www.langflow.org/desktop
Demo：构建一个 AI 问答助手
下面我们来构建一个完整的 AI 问答助手，它能够：
- 接收用户问题
- 调用 OpenAI GPT 模型
- 返回智能回答
- 保持对话上下文
方式一：通过可视化界面创建
- 在 Langflow 界面中，新建一个 Flow
- 拖入以下组件：
- Chat Input（用户输入）
- OpenAI Model（LLM）
- Prompt Template（提示词模板）
- Chat Output（输出结果）
- 连接组件并配置参数
- 点击运行测试
方式二：使用 Python API 调用
具体代码这里就略过，感兴趣的可以自己实践下了。
进阶配置
如果你想要更复杂的功能，可以在 Langflow 中添加：
- 知识库集成：添加向量数据库组件，实现 RAG（检索增强生成）
- 多步骤处理：串联多个 LLM 调用，实现复杂的推理链
- 工具调用：集成搜索、计算器等工具，增强 AI 能力
- 记忆管理：添加长期记忆组件，让 AI 记住历史对话
总结
Langflow 为 AI 应用开发带来了全新的体验：
核心优势
- 降低门槛：不需要深厚的编程背景也能构建 AI 应用
- 提升效率：从几天的开发时间缩短到几分钟
- 可视化调试：直观查看数据流动，快速定位问题
- 即插即用：自动生成 API，轻松集成到任何应用
- 开源生态：完全开源，社区活跃，持续更新
你尝试过 Langflow 吗？在评论区分享你的使用体验，或者提出你的疑问一起讨论！
最后
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