Langflow と n8n の比較
どちらもワークフロー / ローコードに分類しています。数値はGitHub APIから取得したもので、評価は本サイトによるものです。
基本情報の比較
| 基本情報の比較 | Langflow | n8n |
|---|---|---|
| ライセンス | MIT | ソース公開型 |
| 言語 | Python, TypeScript | TypeScript |
| 提供形態 | セルフホスト / ローカル実行 / マネージドクラウド | セルフホスト / ローカル実行 / マネージドクラウド |
| 成熟度 | 安定 | 安定 |
| スター | 153k | 201k |
| 直近7日間のスター増加数 | +14 ★ | +51 ★ |
| フォーク | 9.9k | 60.1k |
| オープンIssue | 970 | 1.3k |
| 最終コミット | 2026年8月16日 | 2026年8月15日 |
| 開発状況 | 活発 | 活発 |
それぞれの位置づけ
Langflow
エージェントを視覚的に下書きし、パイプラインの実際の動きを非エンジニアに見せ、そのままAPIとして書き出す用途に向いています。分岐が増えるとビジュアルエディタは扱いにくくなるため、複雑なロジックの最終的な置き場ではなく、設計とデモの場として使うのが現実的です。
詳細を見る →n8n
数百のサービスをビジュアルキャンバス上で連携させるツールで、近年はそのフロー内にLLMエージェントを組み込む用途が増えています。最初に確認すべきはライセンスです。OSI承認のオープンソースではなく、Sustainable Use Licenseによるソース公開型にあたります。社内利用やセルフホストは可能ですが、ホスティングサービスとして再販することは認められていません。
詳細を見る →できること
Langflow
- ブラウザ上でのフロー構築 — uv pip install langflow -Uで導入しuv run langflow runを実行すると127.0.0.1:7860でビジュアルエディタが起動し、docker run -p 7860:7860 langflowai/langflow:latestでも同じ環境をコンテナで動かせます。
- 段階実行による検証 — playgroundではフローを一手ずつ実行できるため、どのノードで想定と異なる出力になっているかを特定できます。
- APIまたはMCPサーバーとしての公開 — 完成したフローはAPIとしてデプロイでき、JSONに書き出してPythonアプリへ組み込むことも、MCPサーバーとして公開しMCPクライアントからツールとして呼び出すこともできます。
- コンポーネントのPython改変 — 各コンポーネントのソースコードに直接アクセスできるため、既存ノードの挙動を別ノードで回避せずPythonで書き換えられます。
- 実行トレースの外部連携 — LangSmithやLangFuseなどとの連携が組み込まれており、実行トレースを既存の監視基盤へそのまま送れます。
n8n
- ローカルでエディタを起動 —
npx n8nですぐに立ち上がり、docker.n8n.io/n8nio/n8nのイメージにn8n_dataボリュームを割り当てる方法でもポート5678でキャンバスを開けます。 - フローの中にエージェントを置く — 1500以上の連携ノードを並べた同じキャンバス上で、ツール呼び出しや条件分岐、人間の承認を挟んだ複数ステップのエージェントを1ステップとして組み込めます。
- 公開済みのフローから始める — READMEは1500以上の連携ノードと併せてn8n.io/workflowsの9,000件超のワークフローテンプレートを案内しており、白紙のキャンバスではなく既存のフローを土台にできます。
- 足りない処理はコードで書く — ノード内でJavaScriptとPython、npmパッケージを利用でき、ビジュアル構築では表現しきれない処理を補えます。