Обсудить проект
Open-source платформа для корпоративного ИИ
Open-souce платформа
Визуальный фреймворк для проектирования и развёртывания мультиагентных ИИ-систем в закрытом контуре вашей компании. Полный контроль над данными, соответствие 152-ФЗ, интеграция с корпоративными системами без vendor lock-in.
40к+
Звёзд GitHub, активное сообщество
50+
Готовых агентов
30+
Интеграций
100%
Код открыт — нет vendor lock-in
Обсудить проект
О платформе
Что такое Langflow?
Langflow — это Python-based open-source фреймворк для визуального проектирования и развёртывания ИИ-агентов и мультиагентных систем.
Платформа позволяет собирать сложные AI-цепочки (RAG, интеграции с базами данных, оркестрация агентов) методом drag-and-drop без написания кода с нуля.
Изначально построенная на базе LangChain, Langflow эволюционировала в самостоятельную платформу с собственной архитектурой компонентов, системой мониторинга и API для программного управления.
Ключевые возможности
✓
Визуальный редактор flow-диаграмм
✓
Поддержка всех major LLM (OpenAI, Anthropic, локальные модели)
✓
Интеграция с векторными БД (Pinecone, Weaviate, Chroma)
✓
On-premise развёртывание (Docker, Kubernetes)
✓
API для программного управления агентами
✓
Система мониторинга и логирования
Архитектура платформы
Langflow использует модульную архитектуру с чёткой иерархией: оркестратор управляет потоком задач, агенты принимают решения и выполняют действия, инструменты предоставляют доступ к внешним системам и данным.
Оркестратор
Управляет маршрутизацией запросов, координирует работу агентов, обеспечивает fallback-логику при ошибках.
Агенты
Специализированные модули с собственными LLM, промптами и инструментами. Каждый агент решает узкую задачу.
Инструменты (Tools)
Коннекторы к внешним системам: API, базы данных, файловые хранилища, веб-скрейперы.
Пример мультиагентной системы
Сценарий: автоматизация обработки заявок в службе поддержки банка
1. Оркестратор получает запрос клиента и определяет тип проблемы (технический сбой / вопрос по продукту / жалоба).
2. Агент классификации анализирует текст и передаёт задачу специализированному агенту.
3. Агент поиска обращается к базе знаний (RAG) через инструмент векторного поиска.
4. Агент генерации формирует ответ на основе найденных документов и отправляет клиенту.
5. Агент эскалации передаёт сложные случаи оператору через интеграцию с CRM.
Технологический стек
LLM-модели
  • Mistral 7B / × B (локальное развёртывание)
  • Llama 3.1 / 3.2 (Meta)
  • YandexGPT / GigaChat (облачные API)
  • Qwen 2.5 (Alibaba, поддержка русского языка)
Векторные базы данных
  • Chroma (легковесная, для прототипов)
  • Weaviate (production-ready)
  • Pinecone (managed, гибридные сценарии)
  • PostgreSQL + pgvector
Оркестрация и развёртывание
  • Docker / Docker Compose
  • Kubernetes
  • Nginx / Traefik
  • Prometheus + Grafana
Интеграции
  • 1С через REST API / OData
  • SAP через RFC / OData
  • Bitrix24, Jira, Confluence
  • PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server
Почему закрытый контур?
Суверенитет данных
Соответствие политике импортозамещения. Нет зависимости от западных облачных провайдеров.
Производительность
Отсутствие сетевых задержек при обращении к облачным API. Критично для real-time сценариев.
Кастомизация
Полный доступ к исходному коду позволяет дообучать модели на ваших данных и адаптировать под специфику бизнеса.
Контроль затрат
Фиксированные капитальные затраты вместо непредсказуемых подписок. Нет платы за API-вызовы.
Независимость от вендоров
Нет vendor lock-in: вы владеете кодом, данными и инфраструктурой. Можете мигрировать между облаками.
Информационная безопасность
Данные никогда не покидают периметр компании. Полное соответствие 152-ФЗ, требованиям ФСТЭК и ЦБ РФ.
Сравнения с альтернативами
Langflow в закрытом контуре vs облачные SaaS-решения vs классическая заказная разработка.
Критерий
Langflow в закрытом контуре
Облачные SaaS (YandexGPT, GigaChat)
Заказная разработка
Безопасность данных
Полная: данные в вашем контуре
Риск утечки через API
Полная, но требует аудита кода
Соответствие 152-ФЗ
Да, из коробки
Нет (данные уходят в облако)
Да, при правильной реализации
Time-to-market
6–8 недель
1–2 недели (но ограничен функционал)
6–12 месяцев
Стоимость владения (3 года)
Средняя (CAPEX + поддержка)
Высокая (подписка × кол-во пользователей
Очень высокая (разработка 
+ поддержка)
Кастомизация
Высокая (open-source)
Низкая (только настройки API)
 Максимальная
Vendor lock-in
Нет
Да (привязка к провайдеру)
Зависит от подрядчика
Интеграция с legacy
Гибкая (API + коннекторы)
Ограниченная
Любая, но дорогая
Типовые сценарии применения
Корпоративный ассистент с RAG
Поиск по внутренним регламентам, политикам, техдокументации. Агент индексирует документы в векторную БД и отвечает на вопросы сотрудников со ссылками на источники.
RAG
Векторный поиск
Чат-бот карта
Автоматизация обработки заявок
Мультиагентная система для службы поддержки: классификация запросов, поиск решений в базе знаний, эскалация сложных случаев операторам, интеграция с CRM.
Мультиагенты
Интеграция
Оркестрация
Анализ договоров и комплаенс
Агент извлекает ключевые условия из PDF-договоров, проверяет соответствие корпоративным стандартам, выявляет риски и формирует отчёты для юристов.
NLP
Извлечение данных
Compliance
Голосовой ассистент для call-центра
Интеграция с телефонией: распознавание речи (Whisper), обработка запроса через Langflow, синтез ответа (TTS). Агент обрабатывает типовые вопросы без участия оператора.
Voice AI
STT/TTS
Real-time