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Open Source AI: Wie kann ich einen einfachen Workflow in der Langflow App anlegen?

In der eigenen Langflow App angelgter einfacher Workflow

In dem Blogbeitrag Open Source AI: Ministral 3B auf dem eigenen Laptop nutzen hatte ich gezeigt, wie man mit Hilfe der Ollama App, Open Source KI-Modelle (oder Open Weight KI-Modelle) auf dem eigenen Laptop installieren und nutzen kann. Da es in der Zwischenzeit viele kleine und leistungsstarke KI-Modelle (SLM: Small Language Models gibt), ist dieser Ansatz gerade für Kleinstunternehmen wirtschaftlich interessant.

Wenn es im nächsten Schritt darum geht, solche Modelle in eigene KI-Agenten einzubinden, bietet sich die auf dem eigenen Laptop installierte Langflow App an – eine Alternative ist LM Studio. Die Ollama App und die Langflow App sind natürlich Open Source.

In der Abbildung oben ist ein einfacher Workflow mit den Knoten Chat Input, Language Model und Chat Output dargestellt (rot umrahmt). Diese Knoten konnte ich per Drag & Drop in die Arbeitsfläche ziehen. Dabei wird farbig angezeigt, welche Verknüpfungen möglich sind.

Bei dem Language Model habe ich in der auf meinem Laptop installierten Ollama App ein Modell ausgesucht – in meinem Fall ist es Qwen 2.5. Es stehen hier alle in der Ollama App installierten KI-Modelle zur Verfügung. Wir testen mit geeigneten Open Weight, bzw. Open Source Modellen. Siehe dazu auch Open Source AI: Ministral 3B auf dem eigenen Laptop nutzen.

Diesen kleinen Workflow kann ich anschließend im Playground (Button rechts oben) testen. Als Chat Input habe ich dort eine Frage zu Eric von Hippel gestellt, die dann mit dem hinterlegten KI-Modell schnell beantwortet wurde – obwohl ich dazu einen relativ alten Laptop genutzt habe. Die folgende Abbildung zeigt das gute Ergebnis im Playground.

Ergebnis im Playground

Es ist also mit Ollama App und der Langflow App auf dem eigenen Laptop möglich, kleine KI-Modelle (Open Source, Open Weight) zu nutzen, und sogar kleine Workflows abzubilden. Dabei bleiben alle generierten Daten auf meinem Laptop. Das ist besonders wichtig, wenn ich nicht nur einen einfachen Workflow, abbilden, sondern KI-Agenten entwickeln möchte, die bei der Bearbeitung auch eigene Daten aus unserer Nextcloud mit berücksichtigen sollen – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich auf diese Zusammenhänge in einem Paper ein.

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Open Source AI und das MCP-Protocol: Another perfect match

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Die Nutzung von KI-Modellen ist im privaten und unternehmerischen Umfeld angekommen. Dabei ist es für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) entscheidend, ob sie sich in die Abhängigkeit der proprietären KI-Modelle begeben, oder mehr Wert auf die eigene Datenhoheit legen. Gerade KMU können es sich nicht leisten, hier knappe Ressourcen zu verschwenden.

Wenn es um Digitale Souveränität geht, und darum, leistungsfähige KI-Modelle mit eigenen oder anderen Daten zu verknüpfen, bietet das MCP-Protocol in der Zwischenzeit sehr spannende Möglichkeiten.

„MCP (Model Context Protocol) is an open standard from Anthropic designed to establish seamless interoperability between LLM applications and external tools, APIs, or data sources“ (Source: Langflow 1.4: Organize Workflows + Connect with MCP).

Wie das beispielsweise mit Langflow möglich ist, habe ich in verschiedenen Blogbeiträgen erläutert. Im Zusammenhang mit Open Source AI bietet das MCP einen Rahmen für ein eigenes, innovatives KI-System, bei dem Sie die Datenhoheit haben.

„Open-Source-Sprachmodelle sind die natürliche Ergänzung zu MCP. Während MCP den sicheren Rahmen vorgibt, liefern Open-Source-Modelle die Freiheit, diesen Rahmen nach eigenen Bedürfnissen zu gestalten“ (Hennekeuser, D. (2026): Model Context Protocol (MCP) und Open-Source-Sprachmodelle: Die Eröffnung neuer souveräner Wege. In Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen).

Siehe dazu auch Open Data and Open Source AI – a perfect match.

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KI-Agenten per Drag & Drop: Langflow for Desktop

https://www.langflow.org/desktop

Langflow ist Open Source basiert und bietet die Möglichkeit, einfache Flows oder auch komplexere KI-Agenten per Drag & Drop zu erstellen.

„Langflow is a powerful tool to build and deploy AI agents and MCP servers. It comes with batteries included and supports all major LLMs, vector databases and a growing library of AI tools“ (Langflow-Website).

Wir haben Langflow auf einem Server installiert, und einige Tests dazu durchgeführt – inkl. der Nutzung von Ollama. Unser Ziel ist es mit einfachen Tools, die Open Source basiert sind und kleine, frei verfügbare Trainingsmodelle (Small Language Models) zu nutzen. Siehe dazu unsere Blogbeiträge zu Langflow.

In diese Richtung geht nun auch die Möglichkeit, Langflow auf dem eigenen Desktop zu nutzen. Dazu kann man sich auf dieser Website die App herunterladen und installieren.

Der Vorteil liegt auf der Hand: Es ist kein Server erforderlich, auf dem Langflow installiert werden muss. Der Nachteil ist allerdings auch klar: Je nach Hardware-Ausstattung des eigenen Desktops sind die Möglichkeiten zur Nutzung größerer Modelle (Large Language Models) noch begrenzt. Wir werden es auf jeden Fall einmal ausprobieren.

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Die negativen und positiven Seiten von Routine

Image by Foundry Co from Pixabay

Der Trend in der Arbeitswelt geht dahin, Routinetätigkeiten zu reduzieren, um z.B. mehr Projekte durchführen zu können. Dabei werden Routinetätigkeiten oftmals durch Technologien ersetzt – ganz im Sinne der Wirtschaftlichkeit. Es ist verständlich, dass wir keine stupiden Handgriffe in der Produktion oder in der Verwaltung durchführen wollen.

Andererseits gibt es ja auch die liebgewonnenen Routinen, wie der morgendliche Kaffee, das gemeinsame Abendessen mit der Familie, der regelmäßige Sport mit anderen am Wochenende, usw. Solche Routinen sind eher positiv besetzt, da wir uns dabei wohl fühlen.

Betrachten wir also die Routine etwas umfassender, so können wir erkennen, dass Routine negative und positive Seiten hat. In der Geschichte sind daher auch zwei unterschiedliche Perspektiven zu erkennen:

„Die positive Seite der Routine wurde in Diderots großer Encyclopédie (1751-1772) dargestellt, die negative Seite der geregelten Arbeitszeit zeigte sich äußerst dramatisch in Adam Smiths Der Wohlstand der Nationen (1776). Diderot war der Meinung, die Arbeitsroutine könne wie jede andere Form des Auswendiglernens zu einem Lehrmeister der Menschen werden. Smith glaubte, Routine stumpfe den Geist ab. Heute steht die Gesellschaft auf der Seite von Smith. (…) Das Geheimnis der industriellen Ordnung lag im Prinzip in der Routine“ (Sennett 2002)

Routine ist also per se nicht geistlos, sie kann erniedrigen, sie kann aber auch beschützen. Routine kann die Arbeit zersetzen, aber auch ein Leben zusammenhalten (vgl. dazu Sennett 2002).

Diese Gedanken führen zwangläufig zu der aktuellen Diskussion um KI-.Agenten, die im einfachsten Fall darauf ausgerichtet sind, Abläufe zu automatisieren. Siehe dazu beispielsweise Mit Langflow einen einfachen Flow mit Drag & Drop erstellen.

Berücksichtigen wir die weiter oben von Sennett zusammengefassten Hinweise zur Routine, so sollten wir genau überlegen, welche Routinetätigkeiten durch Künstliche Intelligenz ersetzt werden, und welche Routinetätigkeiten eher nicht. Routine kann eben auch in einem turbulenten gesellschaftlichen Umfeld (emotional) stabilisieren, ja sogar schützen.

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Proprietäre Software im Vergleich zu Open Source Software

Quelle: SFLC vom 11.11.2025

Digitale Souveränität fängt damit an, sich von propritärer Software unabhängiger zu machen. Proprietäre Software ist Software, deren Quellcode nicht öffentlich ist, und die Unternehmen gehört (Closed Software). Dazu zählen einerseits die verschiedenen Anwendungen von Microsoft, aber auch die von Google oder ZOHO usw.

Demgegenüber gibt es in der Zwischenzeit leistungsfähige Open Source Software. Die indische Organisation SFLC hat am 11. November eine Übersicht veröffentlicht, die Google Workplace, ZOHO Workplace und Nextcloud Office/ProtonMail/BigBlueButton gegenüberstellt – die Abbildung zeigt einen Ausschnitt aus der Tabelle, die in diesem Beitrag zu finden ist.

„The purpose of this comparison is to assess the different approaches, features, and trade-offs each solution presents and to help organizations make informed decisions based on their operational requirements, technical capabilities, and priorities around privacy, flexibility, and cost“ (ebd.).

Wir nutzen seit einiger Zeit Nextcloud mit seinen verschiedenen Möglichkeiten, inkl. Nextcloud Talk (Videokonferenzen), sodass BigBlueButton nicht separat erforderlich ist.

Darüber hinaus nutzen wir LocalAI über den Nextcloud Assistenten, haben OpenProject integriert und erweitern diese Möglichkeiten mit Langflow und Ollama, um KI-Agenten zu entwickeln.

Alles basiert auf Open Source Software, die auf unseren Servern laufen, sodass auch alle Daten auf unseren Servern bleiben – ganz im Sinne einer stärkeren Digitalen Souveränität.

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Digitale Souveränität: Mistral 3 KI-Modell-Familie veröffentlicht

Quelle: https://mistral.ai/news/mistral-3

Digitale Souveränität in Europa lebt auch davon, dass leistungsfähige KI-Modelle verfügbar sind. Es wundert daher nicht, dass die Veröffentlichung von Mistral 3 sehr viel Aufmerksamkeit erhalten hat. Mistral ist die französische Antwort auf die dominierenden KI-Modelle amerikanischer Tech-Konzerne, die nicht offen sind, und enorme Ressourcen benötigen. Wenn es um kleine, offene und ressourcenschonende Modelle geht, so kann die Mistral-Modell-Familie durchaus interessant sein. Alle Modelle sind auf Huggingface verfügbar:

Mistral 3 Large
A state-of-the-art, open-weight, general-purpose multimodal model with a granular Mixture-of-Experts architecture.

Mistral 3
A collection of edge models, with Base, Instruct and Reasoning variants, in 3 different sizes: 3B, 8B and 14B.

Mich interessieren gerade die kleinen, leistungsfähigen Modelle, die eine einfachere technische Infrastruktur benötigen und ressourcenschonend sind. Die offenen Modelle können damit in lokale KI-Anwendungen eingebunden werden. Wir werden Mistral 3 in LocalAI, Ollama und Langflow einbinden und zu testen. Dabei bleiben alle generierten Daten auf unseren Servern – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

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Apertus: Schweizer Open Source KI – Modell veröffentlicht

Image by Stefan Schweihofer from Pixabay

In der Zwischenzeit gibt es einen Trend zu Open Source KI-Modellen. Aktuell hat beispielsweise die ETH Zürich zusammen mit Partnern das KI-Modell Apertus veröffentlicht:

„Apertus: Ein vollständig offenes, transparentes und mehrsprachiges Sprachmodell
Die EPFL, die ETH Zürich und das Schweizerische Supercomputing-Zentrum CSCS haben am 2. September Apertus veröffentlicht: das erste umfangreiche, offene und mehrsprachige Sprachmodell aus der Schweiz. Damit setzen sie einen Meilenstein für eine transparente und vielfältige generative KI“ (Pressemitteilung der ETH Zürich vom 02.09.2025)

Der Name Apertus – lateinisch für offen – betont noch einmal das grundsätzliche Verständnis für ein offenes , eben kein proprietäres, KI-Modell, das u.a auch auf Hugging Face zur Verfügung steht. Die beiden KI-Modelle mit 8 Milliarden und 70 Milliarden Parametern bieten somit auch in der kleineren Variante die Möglichkeit, der individuellen Nutzung.

Es gibt immer mehr Personen, Unternehmen und öffentliche Organisationen, die sich von den Tech-Giganten im Sinne einer Digitalen Souveränität unabhängiger machen möchten. Hier bieten in der Zwischenzeit sehr viele leistungsfähige Open Source KI-Modelle erstaunliche Möglichkeiten- auch im Zusammenspiel mit ihren eigenen Daten: Alle Daten bleiben dabei auf Ihrem Server – denn es sind Ihre Daten.

Da das KI-Modell der Schweizer unter einer Open Source Lizenz zur Verfügung steht, werden wir versuchen, Apertus auf unseren Servern auch in unsere LocalAI, bzw. über Ollama in Langflow einzubinden.

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Mit Künstlicher Intelligenz zu Innovationen – aber wie?

Wenn es um Innovationen geht, denken viele an bahnbrechende Erfindungen (Inventionen), die dann im Markt umgesetzt, und dadurch zu Innovationen werden.. Da solche Innovationen oft grundlegende Marktstrukturen verändern, werden diese Innovationen mit dem Begriff „disruptiv“ charakterisiert. Siehe dazu auch Disruptive Innovation in der Kritik.

Betrachten wir uns allerdings die Mehrzahl von Innovationen etwas genauer, so entstehen diese hauptsächlich aus der Neukombination von bestehenden Konzepten. Dazu habe ich auch eine entsprechende Quelle gefunden, die das noch einmal unterstreicht.

„New ideas do not come from the ether; they are based on existing concepts. Innovation scholars have long pointed to the importance of recombination of existing ideas. Breakthrough often happen, when people connect distant, seemingly unrelated ideas“ (Mollick 2024).

Bei Innovationsprozessen wurden schon in der Vergangenheit immer mehr digitale Tools eingesetzt. Heute allerdings haben wir mit Künstlicher Intelligenz (GenAI) ganz andere Möglichkeiten, Neukombinationen zu entdecken und diese zu Innovationen werden zu lassen.

Dabei kommt es natürlich darauf an, welche Modelle (Large Language Models, Small Language Models, Closed Sourced Models, Open Weighted Models, Open Source Models) genutzt werden.

Wir favorisieren nicht die GenAI Modelle der bekannten Tech-Unternehmen, sondern offene, transparente und für alle frei zugängige Modelle, um daraus dann Innovationen für Menschen zu generieren.

Wir setzen diese Gedanken auf unseren Servern mit Hilfe geeigneter Open Source Tools und Open Source Modellen um:

LocalAI: Open EuroLLM: Ein Modell Made in Europe – eingebunden in unsere LocalAI

Ollama und Langflow: Ollama: AI Agenten mit verschiedenen Open Source Modellen entwickeln

Dabei bleiben alle Daten auf unseren Servern – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

Den Gedanken, dass Künstliche Intelligenz (Cognitive Computing) Innovationen (hier: Open Innovation) unterstützen kann, habe ich schon 2015 auf der Weltkonferenz in Montreal (Kanada) in einer Special Keynote vorgestellt.

Siehe dazu Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer

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Digitale Souveränität: Nextcloud Workflow

Screenshot: Nextcloud Workflow auf unserem Server

Mit Nextcloud haben wir eine Open Source Software auf unserem Server installiert, die je nach Bedarf mit Hilfe von Apps (Anwendungen) erweitert werden kann. Für die Verbesserung der Produktivität gibt es zunächst einmal die App Flow, mit der einfache Abläufe automatisiert werden können.

Sind die Ansprüche etwas weitreichender, bietet sich die App Workflow an, die wir auch installiert haben. Die App basiert auf Windmill und ermöglicht es uns, Abläufe (Workflows) per bekannter Symbole darzustellen. In der Abbildung sind links die zwei einfachen Symbole „Input“ und „Output“ zu sehen. Rechts daneben werden die Details zu den einzelnen Button und Schritte angezeigt – das Prinzip dürfte klar sein, Einzelheiten zu den vielfältigen Optionen erspare ich mir daher.

Es ist immer wieder erstaunlich, wie schnell viele Apps auf Open Source Basis zur Verfügung stehen, und je nach Bedarf genutzt werden können. Aktuell ist die Anzahl der generierbaren Workflows über die freie Version von Nextcloud noch begrenzt. Alternativ könnten wir auch Windmill direkt auf unserem Server installieren: Self-host Windmill. Ähnlich haben wir es schon mit OpenProject gemacht. Wobei es dann aus der Anwendung heraus möglich ist, auf Nextcloud-Daten zuzugreifen.

Ob wir das machen hängt davon ab, ob wir mit Workflow in Zukunft weiterarbeiten, oder alle Arten von Flows direkt in Langflow abbilden, da wir dort den direkten Übergang zu KI-Agenten haben. Alle Open Source Anwendungen laufen auf unseren Servern, sodass alle generierten Daten auch bei uns bleiben. Ganz im sinne einer Digitalen Souveränität.

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Künstliche Intelligenz im Projektmanagement: Ethische Kompetenz für die Projektleitung?

In allen Projekten werden mehr oder weniger oft digitale Tools, bzw. komplette Kollaborationsplattformen eingesetzt. Hinzu kommen jetzt immer stärker die Möglichkeiten der Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement (GenAI, KI-Agenten usw.).

Projektverantwortliche stehen dabei vor der Frage, ob sie den KI-Angeboten der großen Tech-Konzerne vertrauen wollen – viele machen das. Immerhin ist es bequem, geht schnell und es gibt auch gute Ergebnisse. Warum sollte man das hinterfragen? Möglicherweise gibt es Gründe.

Es ist schon erstaunlich zu sehen, wie aktuell Mitarbeiter ChatGPT, Gemini usw. mit personenbezogenen Daten (Personalwesen) oder auch unternehmensspezifische Daten (Expertise aus Datenbanken) füttern, um schnelle Ergebnisse zu erzielen – alles ohne zu fragen: Was passiert mit den Daten eigentlich? Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Würden Sie aus diesem Glas trinken?

Je innovativer ein Unternehmen ist, desto einzigartiger sind seine Daten. Was mit diesen Daten dann passiert, ist relativ unklar. Es wundert daher nicht, dass nur ein kleiner Teil der Unternehmensdaten in den bekannten LLM (Large Language Models) zu finden ist. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: 99% der Unternehmensdaten sind (noch) nicht in den Trainingsdaten der LLMs zu finden.

Es stellt sich zwangsläufig die Frage, wie man diesen Umgang mit den eigenen Daten und das dazugehörende Handeln bewertet. An dieser Stelle kommt der Begriff Ethik ins Spiel, denn Ethik befasst sich mit der „Bewertung menschlichen Handelns“ (Quelle: Wikipedia). Dazu passt in Verbindung zu KI in Projekten folgende Textpassage:

„In vielen Projektorganisationen wird derzeit intensiv darüber diskutiert, welche Kompetenzen Führungskräfte in einer zunehmend digitalisierten und KI-gestützten Welt benötigen. Technisches Wissen bleibt wichtig – doch ebenso entscheidend wird die Fähigkeit, in komplexen, oft widersprüchlichen Entscheidungssituationen eine ethisch fundierte Haltung einzunehmen. Ethische Kompetenz zeigt sich nicht nur in der Einhaltung von Regeln, sondern vor allem in der Art, wie Projektleitende mit Unsicherheit, Zielkonflikten und Verantwortung umgehen“ (Bühler, A. 2025, in Projektmanagement Aktuell 4/2025).

Unsere Idee ist daher, eine immer stärkere eigene Digitale Souveränität – auch bei KI-Modellen. Nextcloud, LocalAI, Ollama und Langflow auf unseren Servern ermöglichen es uns, geeigneter KI-Modelle zu nutzen, wobei alle generierten Daten auf unseren Servern bleiben. Die verschiedenen KI-Modelle können farbig im Sinne einer Ethical AI bewertet werden::

Quelle: https://nextcloud.com/de/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/