# Langflow Constructor de bajo código para desarrolladores que crean agentes de IA, aplicaciones RAG y servidores MCP mediante flujos visuales personalizables con Python. - Findings24: - Sitio web: - Precios: Freemium - Categorías: Creador de Apps IA, Creador de agentes de IA, Herramientas MCP ## ¿Qué es Langflow? Langflow es un constructor de IA de bajo código para crear y desplegar aplicaciones de agentes y de generación aumentada por recuperación (RAG), así como servidores del Model Context Protocol (MCP). Combina un editor visual de flujos con personalización en Python, lo que permite a los desarrolladores conectar modelos, fuentes de datos y herramientas para crear aplicaciones funcionales. Su flujo de trabajo principal pasa de ensamblar componentes reutilizables a ejecutar flujos y exponerlos mediante una API. Los desarrolladores pueden elegir modelos y bases de datos vectoriales para su aplicación, iterar sobre el flujo y desplegarlo mediante el software de código abierto o una cuenta en la nube. ## ¿Qué puede hacer Langflow? ### Creación visual de flujos Ensambla flujos de trabajo con componentes de arrastrar y soltar y flujos de estado visuales. Cientos de flujos y componentes prediseñados ofrecen puntos de partida para crear e iterar sobre aplicaciones. ### Personalización en Python Personaliza componentes y el comportamiento de la aplicación en Python cuando un flujo de trabajo necesita una lógica que va más allá de la configuración visual. ### Integraciones de modelos y datos Cambia y compara modelos, y conecta bases de datos vectoriales y herramientas externas. Entre las integraciones disponibles se incluyen Anthropic, Ollama, Mistral, Qdrant, Weaviate, Google Drive y Slack. ### Acceso de agentes a herramientas Ejecuta un solo agente o varios agentes, con componentes de flujo disponibles como herramientas. La configuración del agente incluye instrucciones, un proveedor de modelos y entradas de herramientas. ### Generación de resultados estructurados Usa un modelo de lenguaje para extraer datos estructurados de texto no estructurado mediante un esquema de salida definido, compatible con flujos de trabajo que necesitan resultados con un formato uniforme. ### Despliegue mediante API Expón un flujo como una API para conectarlo con otras aplicaciones. Langflow admite el autodespliegue y el despliegue en la nube para llevar los flujos de trabajo a producción. ## Casos de uso ### Transcripción de llamadas y análisis de soporte Convierte archivos de audio en transcripciones con AssemblyAI y, después, clasifica las llamadas por tema, sentimiento, estado de resolución y urgencia. El flujo de trabajo conserva tanto la transcripción como su clasificación para análisis posteriores. ### Extracción de documentos Convierte archivos PDF, correos electrónicos y páginas web no estructurados en datos legibles por máquinas. Combina el procesamiento de documentos con la generación de resultados basados en esquemas para preparar la información extraída para flujos de trabajo posteriores. ### Clasificación de fragmentos de documentos Ingiere archivos, divide su contenido en fragmentos y clasifica esos fragmentos en un flujo de procesamiento de documentos para documentos y bases de conocimiento. ### Asistencia para consultas en CSV Crea un asistente que procese archivos cargados para realizar análisis automatizados de documentos y consultas de datos, utilizando la plantilla CSV Query Assistant como punto de partida. ## Preguntas frecuentes ### ¿Necesito escribir Python para empezar a crear? Langflow ofrece un editor visual y componentes prediseñados para ensamblar flujos. La personalización en Python está disponible cuando necesitas modificar componentes o añadir un comportamiento específico de la aplicación. ### ¿Cómo configuro un modelo en un flujo? Los componentes de modelos de lenguaje permiten seleccionar un proveedor y un modelo, introducir una clave de API y proporcionar mensajes de entrada y del sistema. Los ejemplos publicados muestran la configuración de modelos de OpenAI. ### ¿Puedo inspeccionar la salida de chat de un flujo mientras lo creo? Sí. Un componente Chat Output muestra los mensajes en el Playground, lo que permite ver la salida de un flujo conectado. ### ¿Hay alguna forma gratuita de empezar? El sitio web ofrece acceso gratuito para empezar y una cuenta gratuita en la nube, además de la opción de código abierto para el autodespliegue. ## Datos rápidos - **Categoría del producto**: Constructor de aplicaciones de IA de bajo código - **Usuarios principales**: Desarrolladores que crean flujos de trabajo de IA - **Lenguaje de personalización**: Python - **Tipos de aplicaciones**: Agentes de IA, aplicaciones RAG y servidores MCP - **Sitio web**: https://langflow.org