Como rodar o LangFlow localmente usando o docker.
O que é o Langflow
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O Langflow é uma plataforma open-source, baseada em Python, para construir aplicações de IA com workflows visuais (arrastar & soltar) — você consegue montar fluxos com múltiplos componentes, agentes, modelos de linguagem, integrações com APIs, bancos vetoriais etc. (Langflow Documentation)
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É uma ferramenta de low-code / no-code em parte, mas também oferece bastante liberdade para quem quiser mergulhar no código, criar componentes personalizados etc. (GeeksforGeeks)
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Permite construir aplicações como RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes de IA, chatbots, automações, fluxos com lógica condicional, extração de dados, integração de memória / contexto etc. (Langflow Documentation)
Funcionalidades principais
Aqui vão alguns recursos que destacam o Langflow:
| Característica | O que permite fazer |
|---|---|
| Editor visual de fluxos | Montar workflows de IA conectando “nós” (nodes) que representam modelos, prompts, APIs, manipulação de dados, lógica, etc. (Langflow Documentation) |
| Testes interativos | Você pode testar fluxos em tempo real, testar componentes isolados, ver como as respostas fluem, ajustar configurações etc. (Langflow Documentation) |
| Suporte a múltiplos modelos / lojas vetoriais | Pode usar diversos LLMs, integrar com diferentes bancos de embeddings/vetores para busca, diversas APIs, etc. (Langflow Documentation) |
| Agentes & orquestração multi-agente | Permite criar agentes que fazem chamadas a ferramentas, ter memória de conversa, raciocínio intermediário etc. (GeeksforGeeks) |
| Projetos, modularidade | Com versões mais recentes, Langflow ganhou suporte para organizar fluxos em Projetos, modularizar fluxos, reutilizar componentes entre fluxos, criar partes que chamam outros fluxos. (Langflow) |
| Deploy / API / servidor | Você pode rodar Langflow localmente ou em servidores, expor fluxos como API, servir os fluxos para uso em apps externos. (Langflow Documentation) |
Pontos de atenção / riscos
Nenhuma ferramenta é perfeita, então é bom saber os cuidados:
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Segurança: houve vulnerabilidades críticas. Por exemplo, CVE-2025-3248 permitia Remote Code Execution via endpoint sem autenticação, explorando função
exec()com input do usuário. Foi corrigida na versão 1.3.0. (ActuIA) -
Desempenho / escalabilidade: rodar modelos grandes ou muitos agentes/fluições complexos pode exigir infraestrutura robusta. Dependendo do modelo base (local ou remoto) e de quantos dados ou quanta memória for usada, pode ficar lento ou custoso.
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Curva de aprendizado para casos complexos: embora o interface visual ajude muito, quando você quer fazer lógica mais avançada, modelos personalizados ou integrações pesadas, ainda vai precisar trabalhar bastante com código.
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Manutenção / atualizações: como é open-source, há responsabilidade de manter o sistema atualizado, garantir que dependências estejam seguras, etc. Especialmente por causa de problemas de segurança já detectados.
Estado atual e novidades
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Versão recente (por exemplo, 1.4) trouxe melhorias como Projects para organização de fluxos, modularização, visibilidade de logs etc. (Langflow)
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A comunidade está ativa, com muitos usuários, desenvolvedores brasileiros também envoltos, contribuições etc. O projeto tem destaque nacional e internacional. (Data Hackers)
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A empresa por trás (ou mantenedora) está investindo em parcerias com players grandes (NVIDIA, GitHub Copilot etc.). (Inforchannel)
Este repositório orquestra o LangFlow via Docker Compose com serviços de Postgres e Redis. O nome do projeto no Docker é LangFlow (container principal langflow).
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