Langflow开源AI工作流可视化构建工具本地部署教程,帕斯内网穿透实现远程访问智能代理编排平台
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项目介绍
Langflow 是一个强大的开源工具,用于构建和部署 AI 驱动的智能代理和工作流程。它为开发者提供了可视化的创作体验,以及内置的 API 和 MCP 服务器,可以将每个工作流程转换为可集成到任何框架或技术栈中的工具。Langflow 开箱即用,支持所有主要的大语言模型、向量数据库和不断增长的 AI 工具库。
这个项目最大的特点是提供了可视化的拖拽式界面来构建 AI 工作流,让非技术人员也能轻松创建复杂的 AI 应用。支持多智能体编排、对话管理、检索增强生成等高级功能,并且可以直接部署为 API 服务或导出为 Python 应用。项目还集成了 LangSmith、LangFuse 等可观测性工具,具备企业级的安全性和可扩展性。
项目地址: 点我跳转
部署安装
如需在外也打开项目需要配置内网穿透使用,点击前往 帕斯内网穿透,先注册好账号备用。
复制下列的配置文件
1services:2 langflow:3 image: langflowai/langflow:latest4 pull_policy: always5 ports:6 - '7860:7860'7 depends_on:8 - postgres9 environment:10 - LANGFLOW_DATABASE_URL=postgresql://langflow:langflow@postgres:5432/langflow11 - LANGFLOW_CONFIG_DIR=app/langflow12 volumes:13 - langflow-data:/app/langflow1415 postgres:16 image: postgres:1617 environment:18 POSTGRES_USER: langflow19 POSTGRES_PASSWORD: langflow20 POSTGRES_DB: langflow21 ports:22 - '5432:5432'23 volumes:24 - langflow-postgres:/var/lib/postgresql/data2526volumes:27 langflow-postgres:28 langflow-data:
打开飞牛 NAS 或其他的 NAS 设备

项目名称可以随便填,点击创建 docker-compose.yml

点击 Compose -> 新建项目
这里的数据库用户名和密码默认都是 langflow,如果需要修改可以更改 POSTGRES_USER 和 POSTGRES_PASSWORD 字段,其他的保持不变。
如果提示端口被占用可以修改 '7860:7860' 中冒号前面的端口号,但是需要保持格式正确。
创建成功后可以访问 ip:7860 到这里就可以正常显示项目了
穿透公网
打开帕斯内网穿透控制台,点击隧道管理-隧道列表

点击创建新隧道
隧道节点可以随便选,一般选个负载低的就可以

接下来填写信息,隧道名称可以随便填写
本地 IP 默认就可以
传输协议可以选择 TCP 也可以选择 HTTP/HTTPS
HTTP 就是域名的形式,教程以使用 TCP 为演示
本项目中如果没有修改端口的话默认是 7860 端口,这里本地 IP 就填 7860
远程端口可以留空也可以自定义。下图仅做参考,请按照实际项目端口添加。

填写完毕点击确定
点击刚才创建好的隧道,点击获取配置文件

回到飞牛 NAS,点击应用中心下载 frpc 客户端

打开后粘贴刚才复制的配置文件,点击确定即可
复制帕斯内网穿透控制台的访问 IP 和端口
可以看到已经正常穿透成功了
本篇教程结束