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Langflow 是一个功能强大的平台，用于构建和部署由 AI 驱动的智能体（Agents）和工作流。它为开发者提供了可视化创作体验，以及内置的 API 和 MCP 服务器，能够将任何工作流转化为可集成到任何框架或技术栈应用中的工具。Langflow 开箱即用，支持所有主流 LLM、向量数据库以及日益增长的 AI 工具库。

✨ 核心功能

可视化构建界面：助您快速上手并迭代开发。
源代码访问：允许您使用 Python 自定义任何组件。
交互式游乐场（Playground）：支持通过分步控制立即测试和优化您的工作流。
多智能体编排：支持对话管理和检索功能。
部署为 API：或导出为 JSON 用于 Python 应用。
部署为 MCP 服务器：将您的工作流转化为 MCP 客户端的工具。
可观测性：集成 LangSmith、LangFuse 等工具。
企业级方案：具备高安全性和可扩展性。

🖥️ Langflow Desktop

Langflow Desktop 是开启 Langflow 之旅的最简单方式。它内置了所有依赖项，无需手动管理 Python 环境或安装软件包。支持 Windows 和 macOS。

📥 下载 Langflow Desktop

⚡️ 快速开始

本地安装（推荐）

需要 Python 3.10–3.13 环境以及 uv（推荐的包管理器）。

安装

在新的目录下运行：

uv pip install langflow -U

此命令将安装最新的 Langflow 软件包。更多信息请参考：安装并运行 Langflow OSS Python 软件包。

运行

启动 Langflow，请运行：

uv run langflow run

Langflow 将在 http://127.0.0.1:7860 启动。

完成！您现在可以使用 Langflow 进行构建了！🎉

📦 其他安装选项

从源码运行

如果您已克隆此仓库并希望参与贡献，请在仓库根目录下运行以下命令：

make run_cli

更多信息请参考 DEVELOPMENT.md。

Docker

使用默认设置启动一个 Langflow 容器：

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

Langflow 将在 http://localhost:7860/ 提供服务。有关配置选项，请参阅 Docker 部署指南。

🛡️ 安全性

有关安全性的信息，请参阅我们的安全策略。

🚀 部署

Langflow 是完全开源的，您可以将其部署到所有主流云平台。了解如何部署 Langflow，请参阅我们的 Langflow 部署指南。

⭐ 保持关注

在 GitHub 上给 Langflow 加星（Star），以便第一时间获取新版本发布的通知。

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👋 贡献

我们欢迎各水平的开发者参与贡献。如果您希望提供帮助，请查看我们的贡献指南，共同让 Langflow 变得更加易用。