大家好，又见面了，我是 GitHub 精选君！
背景介绍随着人工智能（AI）技术的不断进步，越来越多的领域与产品开始集成 AI 功能，带来前所未有的用户体验和业务效率。然而，开发一个集成了复杂 AI 模型的应用，对开发者而言是一个巨大的挑战：首先，它要求深厚的 AI 知识和编程技能；其次，涉及到的技术栈复杂多变，比如不同的 AI 模型、API 接口以及数据库等；最后，实现一个从概念到产品的过程中，还需要考虑到应用的可观测性、安全性以及与其他系统的集成问题。这些因素无疑增加了开发成本和时间，同时也增加了项目的失败风险。
今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 langflow，该项目在 GitHub 有超过 31.9k Star。
一句话介绍该项目：Langflow is a low-code app builder for RAG and multi-agent AI applications. It’s Python-based and agnostic to any model, API, or database.
项目介绍Langflow 是一个基于 Python 的低代码应用构建器，专为 RAG 和多代理 AI 应用设计。Langflow 的最大特点是，它与任何 AI 模型、API、数据库或数据源都无关，提供了极高的灵活性和适配能力。
通过 Langflow，你可以：
1、利用 视觉化 IDE，通过拖拽构建和测试工作流，无需编写繁复的代码。
2、在 Playground 中即时测试和迭代工作流程，实现步骤控制。
3、实现多代理的协调和对话管理检索。
4、免费的云服务，可以在几分钟内开始使用，无需任何设置。
5、将应用发布为 API 或导出为 Python 应用程序。
6、通过整合 LangSmith、LangFuse 或 LangWatch 实现可观测性。
7、提供企业级的安全性和可扩展性。
8、可以自定义工作流，或完全使用 Python 创建流程。
9、支持与任何模型、API 或数据库的生态系统集成。
如何使用如果你的系统已安装 Python 3.10 或更高版本，只需要通过以下命令安装：
pip install langflow另外 Langflow 还提供多种运行环境选择：
1、Cloud：通过 DataStax Langflow 提供的托管环境，零设置即可开始使用。Free Singup
2、Self-managed：在你的本地环境运行 Langflow。Install Langflow，然后使用 Quickstart 指南创建并执行一个流程。
3、Hugging Face：Clone Space 创建 Langflow 工作区。
项目推介Langflow 凭借其创新的设计和强大功能，已经吸引了全球开发者的广泛关注。作为一个开放源代码项目，Langflow 拥有活跃的开发社区，定期更新和改进。
以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：
更多项目详情请查看如下链接。
开源项目地址：https://github.com/langflow-ai/langflow
开源项目作者：langflow-ai
开源协议：MIT License
以下是参与项目建设的所有成员：
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