Langflow
Constructeur visuel low-code pour créer, tester et déployer des agents IA et des applications RAG, en open source ou sur un cloud géré, pour développeurs et équipes techniques
Fiche mise à jour le
Notre avis
Pour qui
Développeurs et aux équipes techniques qui veulent prototyper vite des agents et des pipelines RAG sans coder chaque étape, avec la liberté d'héberger eux-mêmes.
À éviter si
Vous cherchez un outil clé en main pour non-techniciens, en français, avec un prix cloud clairement affiché : la prise en main suppose des notions d'IA et de déploiement.
- Prix
- Gratuit
- À partir de
- Gratuit : open source à héberger soi-même et compte cloud gratuit
- Prise en main
- Intermédiaire
- En français
- Non
- API
- Oui
Présentation
Langflow est un outil low-code qui permet de construire des agents IA et des applications de type RAG en assemblant des composants sur un canevas visuel : modèles de langage, bases vectorielles, outils et sources de données se relient par glisser-déposer, puis le flux se teste directement dans l'interface. Le site le présente comme un moyen de construire et déployer des agents IA et des serveurs MCP. Côté tarif, le site langflow.org n'affiche aucune grille payante : il propose de déployer soi-même la version open source, ou de créer un compte sur un cloud gratuit, avec la mention « Same Langflow whether you're using OSS or Cloud ». Le dépôt GitHub affiche plus de 153 000 étoiles sur la page d'accueil, ce qui en fait l'un des projets les plus suivis du domaine.
Le site et l'interface sont en anglais, sans version française. La page d'accueil renvoie vers un cloud présenté comme « enterprise-grade » et chaque flux peut être exposé comme une API (« Flow as an API »), ce qui permet de l'appeler depuis une application. Le site cite de nombreux connecteurs tiers, dont Slack, Notion, MongoDB, Weaviate, Ollama, Hugging Face, Mistral ou Google Cloud. Le projet est désormais rattaché à IBM, comme l'indiquent les mentions légales du site. Les limites : l'outil s'adresse à des profils qui savent déjà ce qu'est un modèle, un embedding ou une base vectorielle, le déploiement auto-hébergé demande des compétences d'administration, et aucune tarification publique du cloud n'est lisible sur le site.
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