背景 根据Flowise和Langflow的文档,Flowise( https://docs.flowiseai.com/ )是一个低代码/无代码拖放工具,旨在让人们轻松可视化和构建LLM应用程序;Langflow ( https://docs.langflow.org/ )是制作LangChain流原型的简单方法。 flowise和langflow的安装这里不表,详细可以见上述官方文档。 图片 flowise 通过拖拉拽的方式构建flowise流程。详细见图。 图片 图片 langflow 通过拖拉拽的方式构建langflow流程。langflow不存在In-Memory Vector Store,因此换成Choma Vector Store。 chat检索pdf的文档准确度上,明显langflow要差不少,回答的问题正确性不足。
Langflow未授权RCE攻击 | 爆发警报 | FortiGuard实验室发布日期: 2025年5月15日 更新日期: 2025年6月25日概述FortiGuard实验室观察到针对Langflow 通用漏洞披露: CVE-2025-3248背景分析Langflow是一个基于Python的Web应用程序,提供可视化界面用于构建AI驱动的智能体和工作流。 威胁雷达总体评分: 4.2CVSS评分: 9.8FortiRecon评分: 92/100已知被利用: 是漏洞利用预测评分: 91.97%FortiGuard遥测数据: 6483最新进展在AI开发工作流中使用Langflow 2025年5月6日: FortiGuard威胁信号报告发布 - Langflow身份验证缺失漏洞。 2025年3月31日: Langflow 1.3.0发布。
Langflow 的核心优势,在于其惊人的灵活性——它允许你无缝地整合几乎任何 API、任何模型,甚至是任何数据库,打破了传统开发中的技术壁垒。 —01 — 如何认识 Langflow ? 无论是初学者还是资深开发者,Langflow 都提供了一个高效、灵活的平台,助力用户在人工智能浪潮中快速创新并实现商业价值。 —02 — Langflow 具备哪些核心特性 ? 同时,Langflow 的架构支持横向扩展,能够处理高并发请求,满足大规模生产环境的需求。无论是中小型团队还是大型企业,Langflow 都能提供稳定可靠的技术支持。 —04 — Langflow 部署实践解析 相对而言,Langflow 部署较为简单,主要依赖 PG 库,我们可以直接使用 docker compose 进行直接安装: 然后通过浏览器访问 ~ Reference : [1] https://github.com/langflow-ai/langflow Adiós !
这个项目叫 Langflow。 它的核心功能非常直接:让开发者通过可视化的方式,构建和部署由大语言模型驱动的AI应用。 Langflow直接把这个过程变成了图形化操作。 它主要有这么几个亮点: 1. 真正的可视化开发 这是它最大的卖点。你不需要面对黑底白字的编辑器。Langflow提供了一个画布,左侧列出了各种组件。 相关链接: 官网:Home | Langflow[1] GitHub:https://github.com/langflow-ai/langflow[2] 参考资料 [1] Home | Langflow : https://www.langflow.org/ [2] https://github.com/langflow-ai/langflow: https://github.com/langflow-ai /langflow
在2026年的AI开发生态中,Langflow已经从一个简单的LangChain可视化工具,进化为构建复杂AIAgent的全功能“可视化IDE”。 作为GitHub上拥有14万+Stars的顶级开源项目(截至2026年2月),Langflow正成为企业快速验证AI想法、开发者构建原型的首选平台。 1.1从Low-Code到VisualIDE的进化早期的低代码平台往往牺牲灵活性换取易用性,但Langflow不同。 第二章:架构解密——Langflow是如何工作的?2.1总体架构图Langflow采用前端画布+后端引擎的分离架构,核心是基于LangChain和LlamaIndex的运行时。 版本兼容性:Langflow更新频繁,生产环境建议锁定Docker镜像版本,避免自动升级导致流程断裂。
~ 体验地址:https://huggingface.co/spaces/Logspace/LangFlow 在体验界面上已经有很多示例了,大致如下: 安装 本地安装 您可以通过pip安装LangFlow : pip install langflow 然后运行: python -m langflow 或者 langflow 在Google Cloud Platform上部署Langflow 请按照我们的逐步指南 Langflow的过程。 链接[4] 在Jina AI Cloud[5]上部署Langflow Langflow与langchain-serve集成,提供了一键部署到Jina AI Cloud的功能。 首先使用以下命令安装langchain-serve: pip install -U langchain-serve 然后运行: langflow --jcloud Langflow服务器成功部署在Jina
⚡️Langflow构建的对话应用 Langflow构建的对话应用的一些例子 • 文档:https://docs.langflow.org • Discord:https://discord.com/invite -U 然后,运行 Langflow: python -m langflow run 您还可以在 HuggingFace Spaces 中预览 Langflow。 使用此链接克隆空间,在几分钟内创建您自己的 Langflow 工作区。 创建流程 使用 Langflow 创建流程很容易。只需从侧边栏拖动组件到画布上并连接它们,即可开始构建您的应用程序。 用法 您可以使用以下命令运行 Langflow: langflow run [OPTIONS] 环境变量 您可以使用环境变量配置许多 CLI 选项。 部署 在 Google Cloud Platform 上部署 Langflow 参考链接: https://github.com/langflow-ai/langflow 知音难求,自我修炼亦艰 抓住前沿技术的机遇
CVE-2025-3248 Langflow RCE 漏洞利用工具项目概述CVE-2025-3248是一个严重的无需认证的远程代码执行漏洞,影响Langflow(一个流行的用于构建LLM应用程序的低代码框架 严重等级: 严重CVSS 评分: 9.8EPSS 评分: 92.57%发布日期: 2025年5月22日受影响版本: ≤ v1.3.0已修复版本: v1.3.0+功能特性 远程且无需认证的RCE: 直接对Langflow 用于调试或流量分析):python3 CVE-2025-3248.py -u http://test.local:7860 -c "pwd" -p http://127.0.0.1:8080受影响端点攻击针对Langflow banner() # 打印ASCII艺术横幅 parser = argparse.ArgumentParser(description="mitsec | CVE-2025-3248 Langflow 后端代码(推测位于类似langflow/api/builder/execute.py的文件中)直接使用exec(code)执行用户传入的代码,既没有输入验证,也没有沙箱环境。
4 月,DataStax 收购了 Langflow,一个用于 RAG 的开源工具。它现在是帮助开发人员构建 AI 应用程序的技术栈的一部分。 为了支持其 RagStack 愿景,该公司还在 Astra Cloud Platform 上推出了 Langflow 的托管版本。 Langflow 是一个开源的可视化框架,用于构建 RAG 应用。 DataStax 在 4 月份收购了 Langflow。 DataStax 托管的 Langflow 将允许开发人员使用任何向量数据库、嵌入模型或 LLM 设计、试验和测试 RAG 和 GenAI 应用程序,而无需在他们的机器上安装 Langflow。 Astra DB 环境详细信息将在 Langflow 中随时可用,用户可以通过 Astra 门户 访问 Langflow。该公司补充说,使用将是免费的。
代码示例:构建简单的AI工作流from langflow import Langflow# 初始化Langflowlangflow = Langflow()# 添加组件langflow.add_component ("input", "TextInput", label="用户输入")langflow.add_component("model", "LLM", model_name="gpt-3.5-turbo" )langflow.add_component("output", "TextOutput", label="模型输出")# 连接组件langflow.connect("input", "model") langflow.connect("model", "output")# 运行工作流langflow.run()RAG项目MedRAG由浙大医疗AI实验室出品的MedRAG,搭配临床知识图谱,能在0.5
为ChatGPT/ChatGLM/LLaMA/StableLM/MOSS等多种LLM提供了一个轻快好用的Web图形界面 [16] auto-gpt-web[17] 基于AutoGPT的前端UI界面 langflow [18] LangFlow is a UI for LangChain, designed with react-flow to provide an effortless way to experiment 2FChuanhuChatGPT%3Fduplicate%3Dtrue [17] auto-gpt-web: https://github.com/jina-ai/auto-gpt-web [18] langflow : https://github.com/logspace-ai/langflow [19] : https://console.cloud.google.com/cloudshell/open? git_repo=https://github.com/genome21/langflow&working_dir=scripts&shellonly=true&tutorial=walkthroughtutorial_spot.md
二 竞品对比 跟 flowise 类似的工具还有 langflow、dify、coze 等,我们一起来看看各自的特点。 Flowise • 定位:专门搞本地化工作流的极简工具,适合想快速搭个 PDF 问答机器人这类轻量级应用的人 • 举个栗子:比如你想做个自动处理 Excel 表格→生成报告→邮件发送的流程,用它最省事 LangFlow • 举个栗子:开网店的想做个自动回复退换货政策的微信客服,半小时就能上线 2.2 优势对比 工具 最强项 杀手锏功能 Flowise 轻量部署 5 分钟搭个 PDF 问答机器人,内存占用不到 1GB LangFlow 自带「一键发布到豆包」功能,国内用着最顺手 2.3 选型建议 个人/小团队 要微信对接选 Coze(比如做电商客服) 要本地部署选 Flowise(比如处理内部敏感数据) 技术型公司 做复杂系统选 LangFlow 举个栗子 假设你是某跨境电商的技术负责人: • 用 Coze:2 小时搭个多语言客服机器人,直接连到 TikTok 店铺 • 用 Dify:1 天搭建订单自动化处理系统,对接 ERP 还能生成日报 • 用 LangFlow
logspace-ai/langflow[2] Stars: 9.8k License: MIT LangFlow 是一个使用 react-flow 设计的 UI,用于无缝地实验和原型化 LangChain 集成了各种功能强大的工具和库 计划实现众多特性 相关链接 [1] louislam/uptime-kuma: https://github.com/louislam/uptime-kuma [2] logspace-ai/langflow : https://github.com/logspace-ai/langflow [3] StarRocks/starrocks: https://github.com/StarRocks/starrocks
由于 LangChian 有相应的开源工具帮我们把各种组件做了可视化,所以直接拖拽即可,我们使用LangFlow: pip install langflow 然后运行命令: langfow 如果和本地的 $HOME/app RUN pip install langflow>==0.0.71 -U --user CMD ["langflow", "--host", "0.0.0.0", "--port",
我规划了如下的探索地图,并将随着进度更新文章链接: 【零代码的快乐】 : 不动一行代码,全面体验Dify[3]、Coze、 `Langflow`[4]乃至`Cursor`[5]编辑器这类工具。 /geospatial-data-analysis/arcgis-pro-3-5-ai-assistant-introduction [3] Dify: https://dify.ai/ [4] Langflow : https://www.langflow.org/ [5] Cursor: https://cursor.com/cn [6] LangChain: https://python.langchain.com
其中一个解决方案是Langflow, 一个用于创建代理式AI应用程序和复杂AI工作流程的可视化低代码构建器,可以通过拖放不同的组件来实现,无需大量编码。 代理式“流程”有助于自动化业务流程。 Langflow使开发人员能够将任何东西定义为工具,包括提示、数据源、模型、API、工具或任何其他代理等组件。 代理是开发人员最常插入Langflow流程的组件类型。
【LangFlow】 核心功能:LangFlow 提供可视化拖拽界面,用户可用低代码方式搭建检索增强生成(RAG)和多代理工作流,支持调试、版本管理并兼容主流 LLM 。 推荐理由:面向产品经理与非程序员,LangFlow 简化了 RAG 管道构建和 Agent 工作流设计,可快速集成数据库、搜索引擎与多模型推理 。
如果说Langflow是开发者的“可视化IDE”,那么Dify就是面向企业和团队的AI应用操作系统(AIAppOS)。在2026年,Dify已成为全球最流行的开源LLM应用开发平台之一。 要搞科研、调参、极致定制逻辑、导出代码Langflow。要快速做个抖音/飞书机器人、不想运维Coze。
发现数据洞察攻击面持续扩张2款→12款AI产品攻击者系统性扫描AI生态漏洞武器化速度快Langflow漏洞在10月被大规模利用50个IP发起9,000+次自动化扫描SSRF成主要攻击向量已识别攻击中占93.8% Langflow的出现则预示着新的攻击趋势:AI工具链正在成为攻击目标。随着企业大规模部署AI应用,这类漏洞的影响只会越来越大。 8.7部分被攻击AI产品类别产品LLM编排平台Langflow、FlowiseAI开发平台DifyChatGPT客户端NextChat、LobeChat、ChatGPT-on-WeChatAI分布式计算 2026年云上安全管理警示:AI工具链成为新的攻击面:Langflow只是开始。供应链攻击的规模化:攻击一个组件,影响千万用户。勒索与挖矿的“双重勒索”:先挖矿回本,再勒索变现。
某中心的开发人员设计CUGA是为了与低代码AI智能体设计平台Langflow协同工作,并支持各种开源模型,例如gpt-oss-120b和Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-fp8