Langflow

Langflow permet de concevoir une application d’IA en reliant des blocs sur un canevas. Les composants représentent des modèles de langage, des prompts, de la mémoire, des chargeurs de documents, des bases vectorielles et des outils, et tu les relies pour définir comment les données circulent. Un playground intégré permet de discuter avec le flux, d’inspecter chaque étape et de l’ajuster, ce qui est utile pour expérimenter la recherche et le comportement d’un agent sans écrire une application complète.

Les flux peuvent être exportés et lancés comme des points d’API ou intégrés dans des apps, et tu peux écrire des composants sur mesure en Python quand ceux fournis ne suffisent pas. Il fonctionne avec de nombreux fournisseurs de modèles et bases vectorielles, et prend en charge des configurations multi-agents et des serveurs Model Context Protocol. Les équipes s’en servent pour des prototypes, des assistants internes et des pipelines RAG avant de passer au code.

Langflow est open source et peut tourner en local ou en auto-hébergé, et DataStax propose une version hébergée. DataStax a été racheté par IBM, ce qui peut affecter le packaging et la feuille de route avec le temps. Les constructeurs visuels peuvent devenir difficiles à gérer quand les flux se compliquent, et les déploiements en production demandent de l’attention sur la sécurité et le suivi. Flowise, Dify, n8n et Coze sont des alternatives proches, et LangGraph ou CrewAI conviennent aux développeurs qui préfèrent écrire du code.