Langflow

Langflow ermöglicht es, KI-Anwendungen zu entwerfen, indem du Blöcke auf einer Arbeitsfläche miteinander verbindest. Komponenten stehen für Sprachmodelle, Prompts, Gedächtnis, Dokumentenlader, Vektorspeicher und Werkzeuge. Durch das Verbinden legst du fest, wie Daten fließen. In einem integrierten Playground kannst du mit dem Ablauf chatten, jeden Schritt prüfen und ihn anpassen. So lassen sich Abruf und Verhalten von Agenten ausprobieren, ohne eine vollständige Anwendung zu schreiben.

Abläufe können exportiert und als API-Endpunkte ausgeführt oder in Apps eingebettet werden. Wenn die eingebauten Komponenten nicht ausreichen, lassen sich eigene in Python schreiben. Langflow funktioniert mit vielen Modellanbietern und Vektordatenbanken. Unterstützt werden auch Konfigurationen mit mehreren Agenten und Server des Model Context Protocol. Teams nutzen Langflow für Prototypen, interne Assistenten und RAG-Pipelines, bevor sie den Code selbst entwickeln.

Langflow ist quelloffen und kann lokal oder selbst gehostet betrieben werden. DataStax bietet auch eine gehostete Version. IBM hat DataStax übernommen. Das könnte sich mit der Zeit auf Produktpakete und Roadmap auswirken. Visuelle Builder werden bei umfangreichen Abläufen schwer zu verwalten. Produktive Bereitstellungen erfordern außerdem Sicherheitskontrollen und Überwachung. Flowise, Dify, n8n und Coze sind ähnliche Alternativen. LangGraph oder CrewAI eignen sich für Entwickler, die lieber Code schreiben.