Langflow は AI 駆動エージェントとワークフローを構築・デプロイするための強力なプラットフォームです。開発者に対して、ビジュアル編集体験と、組み込まれた API および MCP サーバーを提供し、すべてのワークフローを、任意のフレームワークまたはスタック上に構築されたアプリケーションに統合できるツールに変えることができます。Langflow はバッテリー同梱で、すべての主流 LLM、ベクターデータベース、および成長を続ける AI ツールライブラリをサポートしています。
- ビジュアルビルダーインターフェースにより、迅速に開始し、反復処理できます。
- ソースコードアクセスにより、Python を使用して任意のコンポーネントをカスタマイズできます。
- インタラクティブプレイグラウンドにより、ステップバイステップの制御で即座にフローをテストして改善できます。
- マルチエージェントオーケストレーションは会話管理と検索機能を備えています。
- API としてデプロイするか、JSON として Python アプリ用にエクスポートします。
- MCP サーバーとしてデプロイし、フローを MCP クライアント用のツールに変えます。
- 可観測性は LangSmith、LangFuse およびその他の統合に対応しています。
- エンタープライズ対応のセキュリティとスケーラビリティです。
Langflow Desktop は、Langflow を始める最も簡単な方法です。すべての依存関係が含まれているため、Python 環境を管理したり、パッケージを手動でインストールしたりする必要はありません。Windows と macOS で利用可能です。
Python 3.10–3.13 および uv（推奨パッケージマネージャー）が必要です。
新しいディレクトリから以下を実行してください：
uv pip install langflow -U最新の Langflow パッケージがインストールされます。詳細については、Langflow OSS Python パッケージのインストールと実行を参照してください。
Langflow を起動するには、以下を実行してください：
uv run langflow runLangflow は http://127.0.0.1:7860 で起動します。
これで完了です！Langflow でビルドする準備が整いました！🎉
このリポジトリをクローンして貢献したい場合は、リポジトリルートからこのコマンドを実行してください：
make run_cli詳細については、DEVELOPMENT.md を参照してください。
デフォルト設定で Langflow コンテナを開始します：
docker run -p 7860:7860 langflowai/langflow:latestLangflow は http://localhost:7860/ で利用可能です。 設定オプションについては、Docker デプロイメント ガイド を参照してください。
セキュリティ情報については、セキュリティ ポリシー を参照してください。
Langflow は完全にオープンソースで、すべての主要なデプロイメントクラウドにデプロイできます。Langflow をデプロイする方法については、Langflow デプロイメント ガイド を参照してください。
GitHub で Langflow にスターを付けて、新しいリリースの通知をすぐに受け取ります。
すべてのレベルの開発者からの貢献を歓迎します。貢献したい場合は、貢献ガイドライン を確認して、Langflow をより利用しやすくするのに協力してください。
