Langflow

Langflow permite diseñar una aplicación de IA conectando bloques en un lienzo. Los componentes representan modelos de lenguaje, prompts, memoria, cargadores de documentos, bases de datos vectoriales y herramientas, y los conectas para definir cómo fluyen los datos. Un playground integrado permite chatear con el flujo, inspeccionar cada paso y ajustarlo, algo útil para experimentar con la recuperación y el comportamiento de los agentes sin escribir una aplicación completa.

Los flujos se pueden exportar y ejecutar como endpoints de API o integrar en aplicaciones, y si los componentes incluidos no bastan, puedes escribir los tuyos en Python. Funciona con muchos proveedores de modelos y bases de datos vectoriales, y admite configuraciones multiagente y servidores de Model Context Protocol. Los equipos lo usan para prototipos, asistentes internos y pipelines RAG antes de pasar a código.

Langflow es de código abierto y se puede ejecutar en local o alojar por cuenta propia, y DataStax ofrece una versión alojada. IBM ha adquirido DataStax, lo que con el tiempo puede afectar a los paquetes y a la hoja de ruta. Los creadores visuales pueden volverse difíciles de manejar cuando los flujos se complican, y los despliegues en producción exigen atención a la seguridad y la monitorización. Flowise, Dify, n8n y Coze son alternativas cercanas, y LangGraph o CrewAI convienen a quienes prefieren escribir código.