Langflow

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用途

Langflow 是一个让你用画而不是用写来完成 AI 工作流的平台:把代表模型、数据库、文件和工具的方框拖到画布上,把它们连起来,再在内置的试玩区里测试结果。做好的工作流可以作为 API 提供服务,也可以作为 MCP 工具供其他程序调用。它主要面向开发者,但面向 Windows 和 macOS 的 Desktop 版本已经包含所需的一切,不需要配置 Python。不过你仍然要自己接入 AI 服务,而大多数服务都是按使用量收费的。

安装难易度

B · 安装程序加一个简单步骤 · Windows

Windows B
macOS B
Linux C

Windows 和 macOS 上有 Langflow Desktop,README 里说“所有依赖都已包含,你不需要管理 Python 环境或手动安装软件包”——安装完之后,你仍然需要粘贴一个 AI 服务的密钥。Linux 上没有桌面版:要先安装 Python 3.10–3.14 和 `uv` 工具,运行 `uv pip install langflow -U`,设置 `LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD`,然后运行 `uv run langflow run`,再打开 http://127.0.0.1:7860。

GitHub 数据

星标: 156,2032026年10月31日
下载量: 225,945本周 1,628
增长: +1615 天内新增星标

星标变化

事实

可运行于: Windows, macOS, Linux
需要安装: 只需程序本身
从源码编译需要: Python, Node.js, 显卡
磁盘空间: 335 MB–1,005 MB · 根据安装程序
账号或密钥: OpenAI, Anthropic, Langflow (its own key, for calling your flows from other programs)
费用: 免费，API 另行收费 · 该项目免费,MIT 许可证。工作流只有在你接入 AI 服务(OpenAI、Anthropic、Google 等许多服务)后才会真正运作,这些服务会按使用量收费;通过 Ollama 在本地运行模型是免费的路线。
许可证: MIT (宽松型)
可以替代: Zapier, Make
最近更新: 2026年10月30日

风险信号 (5)

注意默认在没有沙箱的情况下运行 Python 代码
README 提到“Source code access lets you customize any component using Python”，而 pyproject.toml 把隔离描述为可选项：“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”。因此，你从别人那里导入的流程可能会在你的电脑上运行代码，除非你把这个选项打开。
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注意SSRF 防护默认关闭
.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)”。保持出厂设置的话，流程可能被指向你自己网络内部的地址。
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信息无需登录即可运行流程
.env.example 记录了“LANGFLOW_PUBLIC_FLOW_RATE_LIMIT_PER_MINUTE: Number of anonymous public-flow runs allowed per minute per IP”，默认值为 20，因此被发布为公开的流程，任何能访问到该服务器的人都可以运行，并消耗你的 API 额度。
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信息官方版本需要登录
README：“Official release packages and tagged source archives disable automatic login by default. Set `LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD` before starting”，而“Development branches retain automatic login by default”。如果你从开发分支运行，在你设置密码之前是没有密码的。
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信息依赖项清单非常庞大
pyproject.toml 默认引入 16 个服务商组件包（lfx-ibm、lfx-openai、lfx-anthropic、lfx-google、lfx-slack 等），并带有一组专门为避开已公布漏洞而加的最低版本要求（“oauthlib>=4.0.0,<5.0.0 # CVE-2026-49264, CVE-2026-49265”、“fsspec>=2026.6.0 # CVE-2026-104851”等）。检查估算磁盘占用为 335–1005 MB。
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证据以原始语言显示。

Radar 无法验证的内容

Desktop 应用是否能在你的 Windows 或 macOS 版本上安装并运行,因为 Radar 并未实际运行过
打开并运行别人分享的工作流时,它会做什么
实际的月度费用,这取决于你接入的 AI 服务、向量数据库和搜索提供商
安装可选的文档、音频和本地模型扩展后,实际占用多少磁盘空间
你的安装最终是否能从你的电脑之外访问到,这取决于你启动它的方式和你的网络环境