
Jornada de vulnerabilidade verificada para CVE-2025-8110 (Gogs) e CVE-2025-3248 (Langflow) — triagem de risco, verificação de explorabilidade, patches verificados.

Um framework visual para criar apps de agentes autônomos e RAG
Open-source, construído em Python, totalmente personalizável, agnóstico em relação a modelos e databases
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Você pode instalar o Langflow com pip:
# Certifique-se de ter >=Python 3.10 instalado no seu sistema.
# Instale a versão pré-lançamento (recomendada para as atualizações mais recentes)
python -m pip install langflow --pre --force-reinstall
# ou versão estável
python -m pip install langflow -U
Então, execute o Langflow com:
python -m langflow run
Você também pode visualizar o Langflow no HuggingFace Spaces. Clone o Space usando este link para criar seu próprio workspace do Langflow em minutos.
Criar fluxos com Langflow é fácil. Basta arrastar componentes da barra lateral para o workspace e conectá-los para começar a construir sua aplicação.
Explore editando os parâmetros do prompt, agrupando componentes e construindo seus próprios componentes personalizados (Custom Components).
Quando terminar, você pode exportar seu fluxo como um arquivo JSON.
Carregue o fluxo com:
from langflow.load import run_flow_from_json
results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!")
Siga nosso passo a passo para fazer deploy do Langflow no Google Cloud Platform (GCP) usando o Google Cloud Shell. O guia está disponível no documento Langflow on Google Cloud Platform.
Alternativamente, clique no botão "Open in Cloud Shell" abaixo para iniciar o Google Cloud Shell, clonar o repositório do Langflow e começar um tutorial interativo que o guiará pelo processo de configuração dos recursos necessários e deploy do Langflow no seu projeto GCP.
Use este template para implantar o Langflow 1.0 Preview no Railway:
Ou este para implantar o Langflow 0.6.x:
O Langflow fornece uma interface de linha de comando (CLI) para fácil gerenciamento e configuração.
Você pode executar o Langflow usando o seguinte comando:
langflow run [OPTIONS]
Cada opção é detalhada abaixo: