Agent-Frameworks · Foto: m4rlonj, CC BY 2.0
Langflow
Zuletzt aktualisiert:
Typ
Tool
Lizenz
MIT
Quelle
Anwendungsfeld
Visuelle KI-Baukästen
Prototyping von KI-Anwendungen: schnell etwas zusammenklicken, das später auch in Code überführbar ist.
Voraussetzungen
- Python-Umgebung oder Docker zum Betrieb von Langflow
- Zugang zu einem LLM-Anbieter (API-Key), um die LLM-Knoten im Flow nutzen zu können
- Grundverständnis von LangChain-Konzepten, wenn der Flow später in eigenen Code überführt werden soll
Ein visueller Editor für KI-Abläufe auf Basis von LangChain — Flüsse per Drag-and-drop bauen, testen und als API bereitstellen.
Für wen: Prototyping von KI-Anwendungen: schnell etwas zusammenklicken, das später auch in Code überführbar ist.
Installation
Per Python-Paketmanager:
python -m pip install langflow
langflow runDanach die angezeigte lokale Adresse im Browser öffnen.
Erste Schritte
Mit einer Vorlage starten (z. B. „Basic Prompting“ oder „RAG“). Die Bausteine sind vorverdrahtet — Sie tauschen nur das Modell (lokal per Ollama möglich) und Ihre Dokumente aus. Über den Playground testen Sie den Fluss sofort; per Knopfdruck wird daraus eine API für die eigene App.
Plattformen: Python / Docker
Im Detail
Langflow ist ein visueller Editor, mit dem sich LangChain-basierte KI-Abläufe per Drag-and-drop zusammenbauen lassen – Prompts, Modelle, Vektorspeicher und Tools werden als Blöcke verbunden statt in Code geschrieben. Fertige Flows lassen sich direkt testen und als API-Endpunkt bereitstellen, was den Sprung vom Prototyp zur Integration in eine eigene Anwendung erleichtert. Im Vergleich zu Flowise (ähnliches Konzept) liegt der Fokus stärker auf LangChain-Kompatibilität, hilfreich bei geplanter Weiterentwicklung in Python-Code; Dify bringt mehr fertige App-/Chat-Oberflächen mit, n8n ist als generischer Automatisierungs-Baukasten breiter, aber weniger auf LLM-Ketten spezialisiert. Für wen: Teams, die schnell einen KI-Flow prototypen, ihn aber später in echten LangChain-Code überführen können wollen. Läuft lokal oder per Docker, braucht eine Python-Umgebung.
Beispiel aus der Praxis
Für einen RAG-Prototyp verbindet man Knoten für Dokumenten-Loader, Vektorspeicher, Prompt und LLM, testet den Ablauf direkt im Chat-Fenster von Langflow und bindet den fertigen Flow anschließend als API in eine eigene Anwendung ein.
Praxis-Tipp
Erst mit einem einfachen Flow starten (Prompt → LLM → Ausgabe), diesen als API exportieren und in einer kleinen Testanwendung aufrufen, bevor komplexere Ketten mit Vektorsuche gebaut werden.
Stolperfallen
Wer den Flow nur visuell zusammenklickt und nie in echten Code überführt, bleibt beim Prototyp stecken statt produktiv zu werden. Für reine Automatisierung ohne LLM im Zentrum ist Langflow der falsche Ansatz — dafür ist n8n flexibler.
Siehe auch
Lizenz & Quelle
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Passt dazu.
Flowise
Ein visueller Baukasten für KI-Anwendungen: Bausteine per Maus verbinden statt programmieren — vom einfachen Chatbot bis zum dokumentengestützten Assistenten.
Dify
Eine quelloffene Plattform, um KI-Anwendungen zu bauen und zu betreiben: Chatbots, Assistenten und Workflows per Oberfläche zusammenstellen — inklusive Dokumenten-Wissen und Veröffentlichung als App oder API.
n8n
Workflow-Automatisierung zum Selbst-Hosten: Dienste, Daten und KI-Modelle per Baukasten verbinden — die Alternative zu Zapier, bei der alles auf dem eigenen Server bleibt.