Langflow: Visueller Builder für KI-Agenten und RAG

Langflow ist ein quelloffener, visueller Builder für KI-Agenten und RAG-Anwendungen. Entstanden ist das Projekt als grafische Oberfläche für das Entwickler-Framework LangChain: Bausteine wie Sprachmodelle, Prompts, Werkzeuge und Vektordatenbanken werden per Drag-and-drop zu Abläufen verbunden, statt sie in Python zu programmieren. Mit über 150.000 GitHub-Sternen zählt Langflow zu den populärsten Werkzeugen seiner Art.

Funktionsumfang

Jeder in Langflow gebaute Flow lässt sich direkt bereitstellen — als REST-API, als MCP-Server oder als exportierbare JSON-Datei. Ein interaktiver Playground erlaubt das schrittweise Testen, bevor ein Flow produktiv geht. Die Besonderheit gegenüber reinen No-Code-Werkzeugen: Jede Komponente ist in Python anpassbar, Entwickler können also jederzeit unter die Haube greifen. Angebunden werden gängige LLM-Anbieter wie Anthropic, Mistral oder Meta sowie Vektordatenbanken wie Milvus, Qdrant und Weaviate; für Observability existieren Integrationen zu LangSmith und Langfuse. Eine Bibliothek mit hunderten vorgefertigten Flows und Komponenten erleichtert den Einstieg.

Lizenz, Hintergrund und Betrieb

Langflow steht unter der MIT-Lizenz — anders als n8n oder Dify also unter einer klassischen Open-Source-Lizenz ohne Zusatzbedingungen. 2024 übernahm der Datenbankanbieter DataStax das Projekt; DataStax wiederum gehört seit 2025 zu IBM. Für den Betrieb gibt es mehrere Wege: die Desktop-App für Windows und macOS, Self-Hosting per Docker oder Installation über PyPI sowie ein Cloud-Angebot. Für Unternehmen mit Datenschutzanforderungen ist der Docker-Betrieb auf eigener Infrastruktur der übliche Weg.

Abgrenzung zu n8n

Ehrlich eingeordnet: Langflow ist die bessere Wahl, wenn die KI-Anwendung selbst das Produkt ist — ein Agent mit komplexer Logik, eine RAG-Pipeline mit Feinschliff am Retrieval — und ein Team mit Python-Kenntnissen daran arbeitet. Die Nähe zum LangChain-Ökosystem zahlt sich dort aus. n8n ist die bessere Wahl, wenn der eigentliche Wert in der Prozessautomatisierung liegt: Daten aus dem CRM holen, anreichern, ins ERP schreiben, E-Mails versenden — mit dem Sprachmodell als einem Schritt von vielen. Für solche Abläufe fehlen Langflow schlicht die hunderten Geschäftsanwendungs-Integrationen. Beide Werkzeuge lassen sich auch kombinieren: Langflow stellt einen Agenten als API bereit, n8n ruft ihn im Geschäftsprozess auf.

Einordnung für den Mittelstand

Langflow richtet sich stärker an Entwicklerteams als an Fachabteilungen — ohne Python-Kenntnisse bleibt viel Potenzial ungenutzt. Wer primär Prozesse automatisieren will, fährt mit n8n und Unterstützung einer n8n-Agentur direkter. Wer dagegen einen maßgeschneiderten Agenten benötigt, findet in Langflow ein solides Fundament — die Umsetzung folgt dann den üblichen Schritten einer KI-Agenten-Entwicklung.