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LangFlow: Per Drag & Drop KI-Agenten auf dem eigenen Server entwickeln und testen

Screenshot von unserer LangFlow-Installation (Simple Agent)

In dem Beitrag Künstliche Intelligenz: Mit einem AI Router verschiedene Modelle kombinieren wird erläutert, wie Modelle – abhängig von der Eingabe – so kombiniert werden können, dass ein qualitativ gutes Ergebnis herauskommt.

Der nächste Schritt wäre, beliebig viele KI-Modelle in einem Framework zu entwickeln und zu koordinieren. Die Plattform LangChain bietet so eine professionelle, und somit auch anspruchswolle Möglichkeit.

“LangChain is an incredibly valuable tool for linking up chains of models and defining steps for how an output from a model should be handled before being sent to a different model (or often, the same model with a different prompt) for a new step in a workflow” (Thomas et al. 2025).

Wenn es etwas einfacher sein soll, bietet sich LangFlow an, bei dem mit einfachen Mitteln per Drag & Drop KI-Agenten in Zusammenspiel mit verschiedenen Modellen konfiguriert werden können.

Wir haben LangFlow auf unserem Server installiert (Open Source) und können nun KI-Agenten für verschiedene Anwendungen entwickeln und testen. Die Abbildung zeigt einen Screenshot der Startseite, wenn man einen einfachen Agenten entwickeln möchte. Auf der linken Seite können sehr viele Optionen ausgewählt werden, in dem grau hinterlegten Bereich werden diese dann per Drag & Drop zusammengestellt. Die farbigen Verbindungslinien zeigen, welche Optionen miteinander kombiniert werden können. Abschließend kann im anwählbaren Playground das Ergebnis beurteilt werden.

Dabei bietet LangfFlow auch die Möglichkeit, eigene Daten, oder auch externe Datenquellen einzubinden – alles per Drag & Drop. Weiterhin haben wir den Vorteil, dass alle generierten Daten auf unserem Server bleiben.

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KI-Agenten im Projektmanagement

Künstliche Intelligenz kann ganz generell in vielen Bereichen einer Organisation eingesetzt werden – natürlich auch im Projektmanagement. Zu KI im Projektmanagement gibt es in der Zwischenzeit viele Beiträge. Siehe dazu beispielsweise auch Künstliche Intelligenz (KI) im Projektmanagement: Routine und Projektarbeit.

In der Zwischenzeit geht es in der Diskussion zu KI auch immer stärker um die Frage, wie KI Agenten im Projektmanagement genutzt werden können. Dazu gibt es den Beitrag KI-Agenten im Projektmanagement: So unterstützen digitale Rollen den Projektalltag von Jörg Meier, vom 15.07.2025 im GPM Blog. Darin werden erste gute Hinweise gegeben. Dennoch:

Ich hätte mir hier gewünscht, dass der Author auch auf die Problematik der Nutzung von Closed Sourced Modellen wie ChatGPT oder Gemini hinweist. Ausgewählte KI Modelle sollten möglichst “wirklich” Open Source AI (Definition aus 2024) sein. Es wäre m.E. auch die Aufgabe der GPM die Digitale Souveränität insgesamt stärker bewusst zu machen. Siehe dazu beispielsweise auch Digitale Souveränität: Souveränitätsscore für KI Systeme.

Dass KI Agenten gerade in der Software-Entwicklung erhebliche Potenziale erschließen können, wird in diesem Beitrag deutlich: The Agent Company: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen.

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NANDA – die Idee eines Open Agentic Web

Nanda Roadmap (Quelle: https://nanda.media.mit.edu/)

Mit KI Agenten (AI Agents) ist es möglich, in der Geschäftswelt vielfältige Prozesse zu optimieren, oder innovative Prozesse, Produkte und Dienstleistungen zu generieren, die bisher aus den verschiedensten Gründen nicht möglich waren. Dazu zählen oftmals nicht verfügbare Daten und die dazugehörenden Kosten.

Auf Basis dieser Entwicklungen können wir in Zukunft immer stärker von einer Agentenbasierten Wirtschaft sprechen – Agentic Economy (Siehe Abbildung). Dabei geht es um die Nutzung von KI-Agenten in Unternehmen oder in ganzen Branchen. Siehe dazu The Agent Company: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen oder auch Künstliche Intelligenz lässt Mass Customization in einem anderen Licht erscheinen.

Denken wir etwas weiter, so müssen in Zukunft auch immer stärker KI-Agenten miteinander kommunizieren, also von Agent zu Agent – A2A. Passiert das zwischen sehr vielen Agenten eines Wirtschaftssystems, bzw. einer ganzen Gesellschaft, entsteht so etwas wie eine Agentic Society.

Das Projekt NANDA hat sich in dem Zusammenhang das Ziel gesetzt, diese Entwicklung mit einem Open Agentic Web zu unterstützen:

“Imagine billions of specialized AI agents collaborating across a decentralized architecture. Each performs discrete functions while communicating seamlessly, navigating autonomously, socializing, learning, earning and transacting on our behalf” (Source).

Das vom MIT initiierte Projekt NANDA arbeitet in Europa u.a. mit der TU München und der ETH Zürich zusammen. Das Ziel ist, alles Open Source basiert zur Verfügung zu stellen..

Ich bin an dieser Stelle immer etwas vorsichtig, da beispielsweise OpenAI auch beim Start das Ziel hatte, KI als Open Source zur Verfügung zu stellen. In der Zwischenzeit wissen wir, dass OpenAI ein Closed Source Model, bzw. ein Open Weights Model ist, und kein Open Source Model. Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

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Künstliche Intelligenz: 40% der Projekte zu Agentic AI werden wohl bis Ende 2027 eingestellt (Gartner)

Die Überschrift ist reißerisch und soll natürlich Aufmerksamkeit generieren. Dabei stellt man sich natürlich gleich die Frage: Wie kommt das? Geschickt ist, dass Gartner selbst die Antwort gibt:

“Over 40% of agentic AI projects will be canceled by the end of 2027, due to escalating costs, unclear business value or inadequate risk controls, according to Gartner, Inc.” (Gartner vom 25.06.2025).

Es ist nun wirklich nicht ungewöhnlich, dass in der ersten Euphorie zu Agentic AI alles nun wieder auf ein sinnvolles und wirtschaftliches Maß zurückgeführt wird. Dennoch haben Unternehmen, die entsprechende Projekte durchgeführt haben, wertvolles (Erfahrungs-)Wissen generiert.

Schauen wir uns in diesem Zusammenhang den bekannten Gartner Hype Cycle 2025 an, so können wir sehen, dass AI Agents ihren “Peak of Inflated Expectations” erreicht haben, und es nun in das Tal “Through of Desillusionment” geht. Dabei wird in dem oben genannten Artikel natürlich auch darauf hingewiesen, dass Gartner gerne beratend behilflich ist, Agentic AI wirtschaftlicher und besser zu gestalten. Honi soit qui mal y pense.

Dennoch können gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) von dieser Entwicklung profitieren, indem sie bewusst und sinnvoll KI Agenten nutzen. Am besten natürlich in Zusammenhang mit Open Source AI. Komisch ist, dass Open Source AI in dem Gartner Hype Cycle gar nicht als eigenständiger Begriff vorkommt. Honi soit qui mal y pense.

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AI Agents: Langflow (Open Source) auf unserem Server installiert

Das nächste große Ding in der KI-Entwicklung ist der Einsatz von KI-Agenten (AI Agents). Wie schon in vielen Blogbeiträgen erwähnt, gehen wir auch hier den Weg dafür Open Source zu verwenden. Bei der Suche nach entsprechenden Möglichkeiten bin ich recht schnell auf Langflow gestoßen. Die Vorteile lagen aus meiner Sicht auf der Hand:

(1) Komponenten können per Drag&Drop zusammengestellt werden.
(2) Langflow ist Open Source und kann auf unserem eigenen Server installiert werden. Alle Daten bleiben somit auf unserem Server.

Die Abbildung zeigt einen Screenshot von Langflow – installiert auf unserem Server.

Auf der linken Seite der Abbildung sind viele verschiedene Komponenten zu sehen, die in den grau hinterlegten Bereich hineingezogen werden können. Per Drag&Drop können INPUT-Komponenten und OUTPUT-Format für ein KI-Modell zusammengestellt – konfiguriert – werden. Wie weiterhin zu erkennen, ist standardmäßig OpenAI als KI-Modell hinterlegt. Für die Nutzung wird der entsprechende API-Schlüssel eingegeben.

Mein Anspruch an KI-Agenten ist allerdings, dass ich nicht OpenAI mit ChatGPT nutzen kann, sondern auf unserem Server verfügbare Trainingsdaten von Large Language Models (LLM) oder Small Language Models (SML), die selbst auch Open Source AI sind. Genau diesen Knackpunkt haben wir auch gelöst. Weitere Informationen dazu gibt es in einem der nächsten Blogbeiträge. Siehe in der Zwischenzeit auch

Free Open Source Software (FOSS): Eigene LocalAI-Instanz mit ersten drei Modellen eingerichtet

LocalAI: Aktuell können wir aus 713 Modellen auswählen

Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich