Langflow

langflow-ai/langflowRevisado por IA

O que faz

Langflow é uma plataforma em que você desenha um fluxo de IA em vez de escrevê-lo: arrasta caixas de modelos, bancos de dados, arquivos e ferramentas para uma tela, conecta tudo, e testa o resultado em um playground integrado. Cada fluxo pronto pode então ser oferecido como uma API ou como uma ferramenta MCP para outros programas. É voltado para desenvolvedores, mas a versão Desktop para Windows e macOS inclui tudo o que é necessário, então não é preciso configurar Python. Ainda assim, você precisa conectar seu próprio serviço de IA, e a maioria deles cobra pelo uso.

Facilidade de instalação

B · instalador e um ajuste simples · Windows

Windows B
macOS B
Linux C

No Windows e no macOS existe o Langflow Desktop, e o README diz que "todas as dependências estão incluídas, então você não precisa gerenciar ambientes Python nem instalar pacotes manualmente" — depois de instalar, você ainda precisa colar uma chave de um serviço de IA. No Linux não há versão desktop: você instala Python 3.10–3.14 e a ferramenta `uv`, roda `uv pip install langflow -U`, define um `LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD` e depois `uv run langflow run` antes de abrir http://127.0.0.1:7860.

Números no GitHub

Estrelas: 156.203em 31 de out. de 2026
Downloads: 225.9451.628 na semana
Crescimento: +161estrelas em 5 dias

Estrelas ao longo do tempo

Fatos

Roda em: Windows, macOS, Linux
Você precisa instalar: Nada além do programa
Para compilar a partir do código: Python, Node.js, Placa de vídeo
Espaço em disco: 335 MB–1.005 MB · pelo instalador
Contas ou chaves: OpenAI, Anthropic, Langflow (its own key, for calling your flows from other programs)
Custo: Grátis, a API é paga · O projeto é gratuito e tem licença MIT. Os fluxos só fazem algo depois que você conecta um serviço de IA (OpenAI, Anthropic, Google e muitos outros), e esses cobram pelo que você usa; um modelo rodando localmente via Ollama é o caminho gratuito.
Licença: MIT (Permissiva)
Pode substituir: Zapier, Make
Última atualização: 30 de out. de 2026

Sinais de risco (5)

AtençãoExecuta código Python sem sandbox por padrão
O README oferece "Source code access lets you customize any component using Python", e o pyproject.toml descreve o isolamento como opcional: "Opt-in microVM sandbox backend for code-execution components (LANGFLOW_SANDBOX_BACKEND=exec-sandbox, issue #12029). Requires Python >= 3.12 and QEMU 8+ on the host; on older Pythons the extra installs nothing". Por isso, um fluxo que você importa de outra pessoa pode executar código no seu computador, a menos que você ative isso.
revisão por IA
AtençãoProteção SSRF desativada por padrão
.env.example: "SSRF (Server-Side Request Forgery) Protection — When enabled, blocks requests to private IP ranges, localhost, and cloud metadata endpoints ... Default: false (for backward compatibility)". Se for deixada como vem, um fluxo pode ser apontado para endereços dentro da sua própria rede.
revisão por IA
InfoFluxos podem ser executados sem entrar na conta
.env.example documenta "LANGFLOW_PUBLIC_FLOW_RATE_LIMIT_PER_MINUTE: Number of anonymous public-flow runs allowed per minute per IP" com valor padrão de 20, então um fluxo publicado como público pode ser executado por qualquer pessoa que alcance o servidor, gastando seus créditos de API.
revisão por IA
InfoLogin obrigatório nas versões oficiais
README: "Official release packages and tagged source archives disable automatic login by default. Set `LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD` before starting", enquanto "Development branches retain automatic login by default". Se você executar a partir de uma branch de desenvolvimento, não há senha até você definir uma.
revisão por IA
InfoLista de dependências muito grande
O pyproject.toml traz por padrão 16 pacotes de provedores (lfx-ibm, lfx-openai, lfx-anthropic, lfx-google, lfx-slack e mais) e carrega um bloco de versões mínimas adicionadas especificamente para escapar de vulnerabilidades publicadas ("oauthlib>=4.0.0,<5.0.0 # CVE-2026-49264, CVE-2026-49265", "fsspec>=2026.6.0 # CVE-2026-104851", e outras). As verificações estimam entre 335 e 1005 MB de disco.
revisão por IA

As evidências aparecem no idioma original.

O que o Radar não conseguiu verificar

Se o app Desktop instala e funciona na sua versão de Windows ou macOS, já que o Radar não o executou
O que um fluxo baixado de outra pessoa faz quando você o abre e executa
O custo mensal real, que depende do serviço de IA, do banco de dados vetorial e dos provedores de busca que você conectar
O uso real de disco depois de instalados os extras opcionais de documentos, áudio e modelos locais
Se a sua instalação termina acessível de fora da sua máquina, o que depende de como você a inicia e da sua rede