Ab 0,02 $ nutzungsbasiert · Gratis-Tarif🇺🇸
Open-Source-Framework, mit dem Sprachmodelle einen Webbrowser selbstständig bedienen, als Python-Bibliothek, CLI oder gehostete Cloud.
Langflow Überblick und Eckdaten (Oktober 2026)
Quelloffener visueller Baukasten für KI-Agenten und RAG-Abläufe, die sich als API oder MCP-Server bereitstellen lassen.
Kostenlos
Was ist Langflow?
Langflow ist ein quelloffener visueller Baukasten, in dem Entwicklerteams und technisch versierte Fachabteilungen KI-Agenten und Abläufe mit Dokumentensuche aus Bausteinen zusammensetzen. Fertige Abläufe lassen sich als API oder MCP-Server veröffentlichen.
Langflow verbindet einen Drag-and-drop-Editor mit Python, der Quellcode jedes Bausteins lässt sich bearbeiten. Abläufe laufen in einem interaktiven Playground, lassen sich als REST-API oder MCP-Server bereitstellen und mit LangSmith oder Langfuse überwachen. Installiert wird über PyPI oder Docker, für Windows und macOS gibt es eine Desktop-App. Langflow gehört zu DataStax, das von IBM übernommen wurde. Die Website bietet Beratung und Premium-Support an. Die GitHub-API zeigte rund 155.000 Sterne und eine Änderung am 28. September 2026.
KI-Funktionen von Langflow und ihr Nutzen
- Baut Agenten ohne Start im CodeTeams verbinden Modelle, Prompts, Werkzeuge und Vektorspeicher auf einer Fläche und testen das Ergebnis Schritt für Schritt. Ein funktionierender Prototyp eines internen Assistenten entsteht so in Stunden und geht dann zur Absicherung an die Entwicklung.
- Veröffentlicht Abläufe als API und MCP-ServerEin fertiger Ablauf wird zur REST-Schnittstelle oder zum MCP-Server, den Assistenten wie Claude oder Cursor aufrufen. Einmal gebaute Logik nutzen so mehrere Anwendungen.
- Koordiniert mehrere AgentenDie Steuerung mehrerer Agenten mit Gesprächsverwaltung verteilt eine Aufgabe auf spezialisierte Agenten. Anfragen wie Recherche mit anschließender Zusammenfassung laufen als ein Ablauf.
Was Langflow besonders macht
- Visueller Editor mit vollem Python-Zugriff auf jeden Baustein, kein geschlossenes No-Code-Werkzeug.
- Abläufe lassen sich direkt als MCP-Server bereitstellen und sind damit aus vielen KI-Assistenten nutzbar.
Wo Langflow am stärksten ist
USA International verfügbar
Quelloffene Software ohne Länderbindung, die auf eigener Infrastruktur in jedem Land läuft.
Vor dem Kauf von Langflow klären
Beim Selbst-Hosting übernimmt Ihr Team Updates, Sicherungen und Zugriffsrechte. Abläufe rufen externe Modelle und Werkzeuge auf. Dokumentieren Sie daher, welche Daten an welchen Anbieter gehen, und prüfen Sie die in Abläufen hinterlegten API-Schlüssel. Kommerziellen Support gibt es nur auf Anfrage beim Projekt.
Langflow in Deutschland und der EU: Datenschutz und AI Act
- DatenhaltungVom Anbieter nicht veröffentlicht.
- AuftragsverarbeitungsvertragVom Anbieter nicht veröffentlicht: anfordern (Art. 28 DSGVO).
- EU AI ActPrüfen, ob die KI Entscheidungen über Menschen vorbereitet. Wenn nicht, greifen die Hochrisiko-Regeln meist nicht. Die Hochrisiko-Pflichten gelten ab dem 2. Dezember 2027 (Digital-Omnibus).
Allgemeine Information mit Quellen, keine Rechtsberatung.
Bewertungen zu Langflow
Noch keine Bewertung. Erzählen Sie als Erste:r, wie Ihr Team es nutzt.
Jede Bewertung zeigt ihre Prüfstufe. Wir lesen jede vor der Veröffentlichung. So prüfen wir Bewertungen
Häufige Fragen zu Langflow
Ist Langflow kostenlos?
Ja, es ist quelloffen unter MIT-Lizenz. Beratung und Premium-Support gibt es auf Anfrage.
Wie nutzen andere Anwendungen einen Langflow-Ablauf?
Laut Projektbeschreibung lassen sich Abläufe als REST-API oder als MCP-Server bereitstellen.
Kann ich Langflow mit eigenem Code erweitern?
Ja. Der Python-Quellcode jedes Bausteins ist bearbeitbar, eigene Bausteine lassen sich ergänzen.
Updatearchiv zu Langflownoch keine Updates
Für Langflow sind noch keine Änderungen erfasst.
Änderungen beim Anbieter und bestätigte Hinweise aus Nutzermeldungen, jeweils an den Seiten des Anbieters geprüft. Wir prüfen jedes Tool monatlich.
Alternativen zu Langflow
Tools aus derselben Kategorie (Agenten & Automatisierung) mit den meisten gemeinsamen Märkten.
Fachartikel🇺🇸
Artikel von Princeton und Stanford über Agent-Computer-Schnittstellen, mit denen Sprachmodelle eigenständig GitHub-Issues beheben.
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