Langflow

시각적 빌더 인터페이스

노드 기반의 캔버스에서 컴포넌트를 배치하고 연결하여 AI 워크플로를 빠르게 구성하고 반복할 수 있습니다.

소스 코드 접근 및 커스터마이징

모든 컴포넌트의 소스 코드에 접근할 수 있어 Python으로 자유롭게 수정하고 확장할 수 있습니다.

인터랙티브 플레이그라운드

단계별 제어를 통해 작성한 플로우를 즉시 테스트하고 다듬을 수 있는 환경을 제공합니다.

다중 에이전트 오케스트레이션

대화 관리와 검색 기능을 결합한 다중 에이전트 워크플로를 구성할 수 있습니다.

API 및 MCP 서버 배포

워크플로를 API로 배포하거나 JSON으로 내보내 Python 애플리케이션에서 활용할 수 있으며, MCP 서버로 배포하여 MCP 클라이언트의 도구로 사용할 수도 있습니다.

관측 가능성 통합

LangSmith, LangFuse 등 외부 관측 도구와의 연동을 지원합니다.

데스크톱 앱 설치

Windows에서는 winget 패키지 관리자를 통해 설치할 수 있습니다. 모든 의존성이 포함되어 있어 Python 환경을 별도로 구성할 필요가 없습니다.

설치 명령은 다음과 같습니다.

winget install --id Langflow.Langflow --exact

OSS Python 패키지 설치

Python 패키지로 설치할 경우 Python 3.10~3.14와 uv가 필요합니다. 새 디렉터리에서 다음 명령으로 최신 패키지를 설치합니다.

uv pip install langflow -U

설치 후 다음 명령으로 실행하면 Langflow가 http://127.0.0.1:7860 에서 시작됩니다.

uv run langflow run

기타 설치 방법

소스에서 직접 실행하거나 Docker 컨테이너로 실행할 수도 있습니다.

docker run -p 7860:7860 langflowai/langflow:latest

Q: Langflow는 어떤 LLM과 호환되나요?

특정 LLM에 종속되지 않으며, 주요 LLM 및 벡터 데이터베이스와 폭넓게 호환됩니다.

Q: 워크플로를 외부로 내보낼 수 있나요?

워크플로를 JSON으로 내보내 Python 애플리케이션에서 활용할 수 있습니다.

Q: 소스 코드 수정과 확장이 가능한가요?

모든 컴포넌트의 소스 코드에 접근할 수 있어 Python으로 자유롭게 커스터마이징할 수 있습니다.

Q: Docker로 실행할 수 있나요?

제공되는 Docker 이미지를 통해 컨테이너 환경에서도 Langflow를 실행할 수 있습니다.

화면으로 보는 주요 기능

로고와 아이콘을 보여주는 노트북

노트북 화면에는 흰색의 세 개의 수평선으로 구성된 로고가 보이며, 노트북 주변에는 코딩, 데이터베이스, 로봇, 칩, 이진수 아이콘들이 떠 있는 그래픽 이미지입니다.