Visueel canvas
Sleep modellen, prompts, retrievers, tools en agents op een canvas en verbind ze tot een flow.
Sleep modellen, prompts, retrievers en tools op een canvas en deploy het resultaat als REST- of MCP-endpoint
Langflow is een open-source visuele canvas voor het bouwen van LLM-workflows, agents en RAG-pipelines. Je sleept nodes — modellen, prompts, retrievers, vectorstores, tools, agents — op een canvas, verbindt ze en test direct in een playground. Meer dan 150 voorgebouwde componenten dekken de gangbare RAG- en agent-patronen zonder dat je orkestratiecode schrijft; waar nodig schrijf je eigen Python-componenten. Het onderscheidende: elke flow is direct te deployen als REST-API of als MCP-server, waardoor je visueel gebouwde agents als tool in andere applicaties en IDE's prikt. Versie 1.9 (2026) voegde AI-geassisteerde componentgeneratie en flow-beheer buiten de visuele builder toe. Let op: de door DataStax gehoste cloudversie is in april 2026 stopgezet — het open-source-project draait onverminderd door, maar hosting regel je sindsdien zelf (lokaal, Docker of eigen cloud).
Feiten geverifieerd op 6 juni 2026 · hoe wij beoordelen
Langflow is de meest complete open-source visuele agent-builder: het componentenaanbod, de LangChain/LangGraph-basis en vooral de export naar REST- én MCP-endpoints maken het meer dan een prototyping-speeltje. De nuance: sinds de stopzetting van de DataStax-cloudversie in april 2026 ben je voor productie volledig op eigen hosting aangewezen, en dat maakt de afstand tot 'in productie draaien' groter dan het canvas suggereert.
Waarom op de site: Samen met Flowise dé referentie voor visueel agent- en RAG-bouwen op open source; de MCP-server-export maakt het bovendien een brug tussen visuele flows en het bredere agent-ecosysteem.
Beste alternatief: flowise
Developers en technische teams die agents en RAG-pipelines visueel willen prototypen en als API of MCP-tool willen ontsluiten.
Sleep modellen, prompts, retrievers, tools en agents op een canvas en verbind ze tot een flow.
Voorgebouwde bouwstenen voor de gangbare RAG- en agent-patronen, uitbreidbaar met eigen Python.
Test flows direct in de browser tijdens het bouwen, zonder aparte testopstelling.
Elke flow wordt met één stap een API-endpoint voor je eigen applicaties.
Publiceer elke flow als MCP-server zodat IDE's en agents hem als tool kunnen aanroepen.
Genereer componenten met AI-hulp en beheer flows programmatisch (sinds v1.9).
Gratis open-source (zelf hosten: lokaal, Docker of eigen cloud); je betaalt alleen je eigen LLM- en infrakosten
Prijzen indicatief — controleer altijd de actuele tarieven bij de aanbieder.
Typ een toolnaam, categorie of use case
Zoeken...
Geen tools gevonden
Wat de wereld er van zegt
In het nieuws
Langflow OSS SaveToFileComponent: unbound path -> authenticated file/dir deleteLangflow OSS…
IBM Langflow Continue reading on Medium »
Jetzt patchen! Angreifer attackieren Langflow-Instanzen mit Schadcode
Angreifer nutzen derzeit eine kritische Sicherheitslücke im KI-Tool Langflow aus. Ein Sicherheitspatch ist schon länger verfügbar.
Exploitation of Langflow CVE-2026-0768: From Unauthenticated Root RCE to Secret Theft and Lateral Movement
1. Basic Information Article Title : Critical Langflow Flaw Exploited as Attacks on AI Platform Rise Publisher : Dark Reading Publication Date : September 1, 2026 Source : Dark Reading Related Sources
Critical Langflow flaw exploited to steal OpenAI and AWS keys
Threat actors are exploiting an unauthenticated remote code execution vulnerability (CVE-2026-0768) in Langflow, an open-source framework for building AI applications, to steal credentials, tokens, an
Attackers Exploit Critical Langflow and Rails Flaws in Credential-Probing and C2 Activity
Threat actors are exploiting two critical flaws impacting Langflow and Ruby on Rails, according to new findings from VulnCheck. The vulnerabilities in question are listed below - CVE-2026-0768 (CVSS s
Critical Langflow Flaw Exploited as Attacks on AI Platform Rise
The attacks targeting CVE-2026-0768 are the latest threat against the low-code AI development platform, which is receiving more attention from adversaries this year.