Langflow

Was ist Langflow?

Langflow ist ein Open-Source-, Low-Code-Baukasten für KI-Anwendungen und Workflows von Agenten. Entwickler können in einem visuellen Canvas große Sprachmodelle, Prompte, Agenten, Tools, Vektordatenbanken, Dokumentenverarbeitungsfunktionen sowie Eingangs-/Ausgabekomponenten und Speichereinheiten verschieben. Über Verbindungen werden Datenflüsse definiert, die anschließend direkt getestet, geteilt oder über API-Aufrufe in Aktion gesetzt werden können.

Es ist nicht an ein bestimmtes Modell oder Vektor-Datenbanksystem gebunden und eignet sich zur schnellen Erstellung von Chatbots, für RAG-basierte Dokumentenfragen, zur Inhaltsgenerierung, als Forschungshilfe, für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten sowie als MCP-Tools. Langflow ähnelt eher einer visuellen Entwicklungsumgebung als einer fertigen Chat-App für normale Benutzer.

Um in die Produktion zu gehen, müssen noch Modell-Schlüssel, Datenbanken, Authentifizierung, Überwachung sowie Serverbetrieb abgewickelt werden.

Kernfunktionen von Langflow

Visualisierung der Flow-Orchestrierung

Jedes Komponente übernimmt eine bestimmte Funktion – beispielsweise die Empfangung von Chat-Eingaben, den Aufruf von Modellen, die Erstellung von Embeddings, das Abrufen von Vektoren, die Ausführung von Tools oder die Ausgabe von Ergebnissen. Wenn die Eingangs- und Ausgangsverbindungen der Komponenten miteinander verbunden werden, entsteht ein Flow. Die Komponenten können auch einzeln ausgeführt werden, um Abhängigkeiten und Daten zu überprüfen.

Die Behörden stellen außerdem Vorlagen wie Agent und RAG zur Verfügung, um von ausführbaren Beispielen aus anzupassen.

AI-Agenten und mehrere Intelligenzen

Der Agent-Komponente nutzt ein großes Modell als Inferenzmotor, um anhand von Anweisungen und aktuellen Eingaben zu entscheiden, ob Werkzeuge aufgerufen werden sollen, und erstellt anschließend die endgültige Antwort. Jede Langflow-Komponente, die Tool Mode unterstützt, kann mit dem Tools-Anschluss des Agents verbunden werden; ein anderer Agent kann ebenfalls als Tool dienen, wodurch eine Aufteilung der Rollen sowie mehrere Agenten in einem Prozess realisiert werden können.

Die tatsächliche Wirkung hängt von der Fähigkeit der Modellwerkzeuge, Anweisungen auszuführen, von den Eingabeanweisungen, von der Beschreibung der Werkzeuge sowie von den Berechtigungsgrenzen ab.

RAG und Wissensdatenbanken

Langflow kann Komponenten für das Laden, Analysieren, Aufteilen von Dokumenten sowie für Embedding, Vektorlagern, Suchfunktionen und -antworten kombinieren, um RAG-Anwendungen auf der Grundlage privater Daten zu erstellen. Die Knowledge Base und Memory Base unterstützen einen konfigurierbaren Vektordatenbank-Backend sowie langfristiges semantisches Gedächtnis.

Bei der Dokument-Frage-Antwort-Verarbeitung sollten weiterhin die Recall-Rate, die Genauigkeit der Zitate, die Berechtigungsisolierung sowie die Strategien zur Datenaktualisierung bewertet werden.

MCP-Client und Server

Langflow unterstützt gleichzeitig MCP Client und MCP Server. Das MCP Tools-Komponente kann externe MCP-Dienste verbinden, um Werkzeuge für den Agent zur Verfügung zu stellen;

Umgekehrt kann auch ein Flow, der die Anforderungen erfüllt, als MCP-Tool freigegeben werden.

Ein Projekt kann als einzelner MCP-Server fungieren, wobei die aktivierten Prozesse als Tools darin dienen, die von kompatiblen Clients aufgerufen werden können.

Der Name und die Beschreibung der Tools müssen klar sein, andernfalls könnte das Modell das falsche Tool auswählen. Für MCP-Tools, die ausführbare Skripte, Dateien, Datenbanken oder externe Netzwerke aufrufen, müssen zudem Mindestrechte, Zeitlimits, Auditing-Funktionen sowie Eingabenüberprüfungen festgelegt werden.

Modelle, Datenbanken und Integration mit Drittanbietern

Die Komponenten-Ökologie umfasst verschiedene Anbieter von Modellen, Embedding-Dienste, Vektordatenbanken, Datenquellen sowie externe Tools. Die neue Version führt außerdem Extension-Bundles ein, bei denen einige Komponentenanbieter als eigenständig versionierbare Python-Pakete veröffentlicht werden.

Falls nach dem Upgrade Komponenten fehlen, sollte man gemäß der Fehlermeldung das entsprechende Erweiterungspaket installieren und die Kompatibilität der gespeicherten Abläufe überprüfen.

APIs und Anwendungseinbettung

Nach Abschluss des Flows kann die Langflow-API aus Python, JavaScript oder anderen Anwendungen aufgerufen werden. Die Produktionsarchitektur ermöglicht es, die visuelle IDE von der interfacelosen Laufzeitumgebung zu trennen: Die Entwicklungsumgebung ist für die Erstellung und Testung der Abläufe zuständig, während die Produktionslaufzeitumgebung nur die Backend-API bereitstellt – dadurch werden unnötige Benutzeroberflächen sowie Angriffsflächen reduziert.

Für eine großangelegte Implementierung sollte in der Regel externe PostgreSQL statt der standardmäßigen SQLite verwendet werden.

Benutzerdefinierte Komponenten

Entwickler können mit Python benutzerdefinierte Komponenten schreiben oder Erweiterungen erstellen, um interne APIs, Geschäftslogik und Datengrundlagen in das Canvas zu integrieren. Benutzerdefinierter Code ist ausführbar; in Umgebungen mit mehreren Benutzern sollten Rechte zur Erstellung und Bearbeitung eingeschränkt werden, Drittkomponenten überprüft werden und Schlüssel sollten nicht direkt in die Flow-Exportdateien geschrieben werden.

Vergleich der Langflow-Versionen und Kosten

Das Kernprojekt von Langflow wird unter der MIT-Lizenz bereitgestellt und kann kostenlos installiert, modifiziert und für kommerzielle Zwecke genutzt werden. Derzeit werden vor allem eine open-source-basierte Self-Hosting-Lösung, Desktop-Anwendungen sowie eine Produktionsreife Runtime angeboten.

Die Software selbst erhebt keine Lizenzgebühren je nach Benutzer oder Prozess, doch Model-APIs, Vektordatenbanken, Cloud-Server sowie Wartung und Betrieb verursachen zusätzliche Kosten.

Für die Erstellung von Flow werden in der Regel OpenAI, Anthropic, Google, Vektordatenbanken oder andere externe Dienste verwendet, die jeweils eigene API-Schlüssel erfordern und nach ihren Preisen abgerechnet werden. Die Bezeichnung „Langflow kostenlos“ bedeutet nicht, dass die gesamte AI-Anwendung kostengünstig ist.

Installation von Langflow

Langflow-Anleitung

1. Installation abgeschlossen:Anfänger können zunächst Desktop verwenden, während Entwicklungsserver mit Docker oder Python-Paketen genutzt werden können.
2. Neuer Flow erstellen:Beginnen Sie mit Vorlagen wie Simple Agent, Vector Store RAG usw., und führen Sie zunächst die Standardstruktur aus, um den Datenfluss zu verstehen.
3. Konfigurationsmodell:Wählen Sie den Modellanbieter aus, speichern Sie den API-Schlüssel in der sicheren Konfiguration und legen Sie die Modell-, Temperatur- sowie Ausgabebeschränkungen fest.
4. Verbindungskomponenten:Fügen Sie Chat Input, Agent, Tools und Chat Output hinzu; der RAG-Prozess erfordert außerdem Dokumentanalyse, Embedding und einen Vektordatenspeicher.
5. Testen und Debuggen:Führen Sie die Komponenten nacheinander aus und überprüfen Sie die Eingangs- und Ausgabetypen, die Tool-Parameter, die Suchergebnisse sowie die Protokolle der Agent-Aufrufe.
6. Dienstleistungen anbieten:Prozesse werden über API, Share oder MCP Server bereitgestellt, wobei die Produktumgebung auf einen eigenständigen Runtime migriert wird.
7. Stärkung der Sicherheit:Deaktivieren Sie unnötigen anonymen Zugriff, verwenden Sie starke Passwörter, minimale Berechtigungen, Netzwerkisolation und Schlüsselverwaltung sowie installieren Sie rechtzeitig Sicherheitsupdates.

Langflow-Anleitung

Erstellung wiederverwendbarer professioneller Workflows

1. Wählen Sie Geschäftsprozesse mit hoher Wiederholungshäufigkeit und klaren Regeln aus;
2. Zeichnen Sie die Pfade für Auslösung, Prüfung, Ausführung und Rollback;
3. Visualisierung von Flow-Orchestrierung, AI-Agenten sowie Multi-Agenten-Systeme, RAG und Wissensdatenbanken in wiederverwendbare Module aufteilen;
4. Einstellen von Protokollen, Budgets, Zeitlimits und Berechtigungsgrenzen;
5. Der Verantwortliche soll die Ergebnisse der Stichprobenprüfungen überprüfen und die fehlerhaften Aufträge bearbeiten;
6. Monatlich die Anwendungsrechte, Geschäftsregeln und tatsächlichen Kosten überprüfen;

Für welche Benutzer geeignet

• Entwickler, die lernen und Agenten, RAG und MCP visuell überprüfen möchten;
• Teams, die schnell ein Prototyp für eine interne Wissensdatenbank, Kundenservice und Forschungshilfen erstellen müssen;
• KI-Ingenieure, die auf mehrere Modelle, Tools, Datenbanken und interne APIs zugreifen müssen;
• Organisationen, die hoffen, selbst zu hosten und die Kontrolle über Daten, die Ausführungsumgebung sowie den Erweiterungskodex zu haben;
• Das Produktteam muss das visuelle Prototypen in eine API oder ein Produkt für den Produktivbetrieb umwandeln.

Vorteile und Bedenken

• Die Vorteile von Langflow sind Open Source, modellunabhängigkeit, Komponentenbasierte Struktur sowie schnelle visuelle Rückmeldung. Derselbe Flow kann sowohl als Prototyp genutzt werden als auch über API oder MCP mit anderen Systemen verbunden werden.
• Die MIT-Lizenz erleichtert es Unternehmen auch, die Software weiterzuentwickeln;
• Aber Low-Code bedeutet nicht, dass keine ingenieurtechnischen Fähigkeiten erforderlich sind.
• Das Produktionsystem muss weiterhin mit Konkurrenzen, Warteschlangen, Datenbankbackups, Versionswechseln, Überwachung, Kosten, Prompt-Injektionen und Tool-Übergriffen umgehen.
• Flow und benutzerdefinierte Komponenten können Operationen mit hohen Berechtigungen ausführen; daher darf die Standard-Entwicklungsinstanz nicht direkt im öffentlichen Netzwerk zugänglich gemacht werden.
• Vor der Aufrüstung sollten Datenbanken und Prozesse gesichert werden, und die entsprechenden Anleitungen zu Sicherheitskorrekturen sowie zur Migration sollten gelesen werden.

Häufige Fragen

Ist Langflow kostenlos?

Die Kernsoftware von Langflow ist kostenlos und open source – es fallen keine Lizenzgebühren an. Für Modelle-APIs, Cloud-Server, Datenbanken sowie andere Drittanbieterdienste können jedoch weiterhin Gebühren anfallen.

Unterstützt Langflow eine lokale Installation?

Unterstützung: Es kann über Desktop-Anwendungen, Python-Pakete oder Docker lokal ausgeführt werden, außerdem kann es auf entfernten Servern sowie in Kubernetes bereitgestellt werden.

Kann Langflow einen MCP-Server erstellen?

Ja. Der aktivierte Flow kann als MCP-Tool an kompatible Clients bereitgestellt werden. Langflow selbst kann außerdem mit externen MCP-Servers verbunden werden, um die Tools an den Agent weiterzuleiten.

Welche Beziehung besteht zwischen Langflow und LangChain?

Beide dienen der Entwicklung von KI-Anwendungen, doch Langflow bietet eigenständige visuelle Komponenten, eine Laufumgebung sowie APIs. Die Benutzer müssen keinen LangChain-Code direkt schreiben und sind auch nicht auf ein bestimmtes Modell oder eine Vektordatenbank beschränkt.

Ist Langflow Open Source?

Open Source: Das offizielle GitHub-Repositorium verwendet die MIT-Lizenz. Dritte Modelle, Datenbanken und Integrationsservices unterliegen weiterhin ihren jeweiligen Bedingungen.