Langflow
提供智能体与检索增强应用的低代码 AI 构建工具。
Langflow 通过组件画布构建 AI 应用，既能在 Playground 中测试智能体，也能把流程作为 API 接入自己的程序。
Langflow 能做什么
官方快速入门使用 Simple Agent 模板，将输入、Agent、计算器、URL 工具和输出连接起来。模型账号与 Langflow API key 是两类配置：前者用于调用模型，后者用于访问你的流程服务。
用组件和连接表达流程
Simple Agent 模板把 Chat Input、Agent 与 Chat Output 连接起来，并附带 Calculator 和 URL 工具。可在画布更换工具或增加组件，逐步形成自己的处理逻辑。
集中配置模型提供方
在 Settings 的 Model Providers 中添加提供方密钥并启用模型，再让模型组件选择它。可用模型由提供方、密钥权限和账号余额共同决定。
观察 Agent 如何选择工具
Playground 用来给流程输入任务，并查看工具选择和执行过程。可分别用简单计算与网页问题测试，确认不是仅生成了看似合理的文字。
从程序调用流程并临时覆盖参数
Share 中的 API access 提供调用示例，应用可调用流程并解析输出。tweaks 可覆盖某次运行参数，但不会永久改写底层流程配置。
- 核心用途
- 组件流程、工具 Agent 与 API
- 可完成的工作
- 智能体原型、工具调用、应用集成
- 如何开始
- 安装后从 Simple Agent 模板开始
- 使用条件
- 模型权限与流程 API key 分开管理
如何使用 Langflow
- 按支持路线安装
可选 Desktop、Docker 或 Python 包路线；Python 安装先创建独立环境，再按官方说明安装和启动 Langflow。
- 创建 Simple Agent 并配置模型
点击 New Flow 选 Simple Agent，在 Agent 的 Setup Provider 中选择提供方，并在全局配置中填写有权限的密钥、启用模型。
- 在 Playground 验证工具
先问一个简单计算，再测试 URL 工具，观察执行记录和输出。修改组件后重测受影响任务。
- 通过 API 接入应用
创建 Langflow API key，从 Share → API access 获取示例。只提取应用需要的返回数据，不把整段运行记录直接展示给最终用户。
搭建一个可解释的工具助手
适合：AI 应用开发者
- 准备输入
- 模型连接与简单计算、网页任务
- 操作方法
- 编辑建议：从 Simple Agent 开始，分别触发两个工具并观察调用。
- 预期交付物
- 可运行的 Agent 原型
- 人工检查
- 核对实际调用的工具和返回值。
将流程接入自己的应用
适合：后端开发者
- 准备输入
- 已通过 Playground 测试的流程与 API key
- 操作方法
- 编辑建议：先复制 API 示例发送小请求，再按响应结构提取需要的消息。
- 预期交付物
- 应用可调用的 AI 流程
- 人工检查
- 检查认证、错误处理和嵌套输出字段。
对照不同模型设置
适合：原型评估人员
- 准备输入
- 同一流程、固定输入与候选模型
- 操作方法
- 编辑建议：用单次 tweaks 改模型或参数，保持基础流程不变。
- 预期交付物
- 可对比的不同运行结果
- 人工检查
- 记录所用参数，确认覆盖没有被误当成永久配置。
界面与参考图片
开始前需要了解
密钥存在不等于模型可调用
提供方密钥需有目标模型权限并满足账户调用条件；全局模型列表里也要启用所需模型。
tweaks 只影响一次运行
临时覆盖参数不会修改底层流程，也不会自动延续到下一次调用。要固定变化需回到流程配置修改。
升级与包路线需要区分
官方建议升级前备份。langflow 与 langflow-base 的组件包范围不同，不能把旧版本的包名和启动方式直接套到新版。
模型权限与流程 API key 分开管理
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
常见问题
Langflow 只是画流程图吗？
不是，它也是运行时，流程可以在 Playground 执行，也能通过 API 被外部应用调用。
为什么有模型密钥还需要 Langflow key？
模型密钥用于向提供方调用模型，Langflow API key 用于访问你的流程接口，两者用途不同。
能连接 Ollama 吗？
官方快速入门提供 Ollama 提供方路线，可连接本地或远程实例中的模型；先确认实例和模型可用。
用 tweaks 改了模型，下次会保持吗？
不会。tweaks 是单次运行覆盖，不修改或持久保存底层流程配置。
