Langflow 要求 Python 3.10‑3.13，Ubuntu26.04 系统自带 python3.13，不要直接用 base 环境，单独建 conda 环境隔离，避免和你其他 conda 项目冲突。
1、创建 conda 独立环境
# 打开终端，确保anaconda已初始化
conda create -n langflow python=3.11 -y
conda activate langflow
# 确认版本
python --version
# 输出 Python 3.11.x 就正常
2、安装 langflow（国内建议清华源加速）
# conda环境内执行
pip install langflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如果安装很慢 / 报错，可以用 uv（推荐，依赖解析更快）
pip install uv
uv pip install langflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3、启动 Langflow
本地访问（本机浏览器）
langflow run
# 访问 http://127.0.0.1:7860
局域网其他机器访问（0.0.0.0 监听）
langflow run --host 0.0.0.0 --port 7860
浏览器打开 http://本机ip:7860
注意：每次新开终端，必须先执行
conda activate langflow，否则找不到 langflow 命令。
4、持久化工作流数据（重要）
Langflow 默认数据存放目录：~/.langflow，所有 flow、数据库、配置都在这里，备份这个目录即可。
自定义存储目录（环境变量）
export LANGFLOW_CONFIG_DIR=$HOME/langflow_data
langflow run --host 0.0.0.0 --port 7860
5、配置 systemd 开机自启（Ubuntu26.04 后台常驻）
conda 环境做 systemd 服务关键点：要写完整 conda 环境内的 python/langflow 绝对路径，不要直接写环境变量简写。
先获取 conda 环境的真实路径
conda activate langflow
which langflow
#示例输出：/home/xxx/anaconda3/envs/langflow/bin/langflow
创建 systemd 服务文件
sudo nano /etc/systemd/system/langflow.service
填入下面内容，把ExecStart替换成你上面which langflow输出的路径，USER 替换为你的用户名：
[Unit]
Description=Langflow AI Workflow Service
After=network.target
[Service]
User=你的用户名
Group=你的用户名
Environment="LANGFLOW_CONFIG_DIR=/home/你的用户名/langflow_data"
ExecStart=/home/xxx/anaconda3/envs/langflow/bin/langflow run --host 0.0.0.0 --port 7860
Restart=on-failure
RestartSec=10
[Install]
WantedBy=multi-user.target
生效启动
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start langflow
sudo systemctl enable langflow
#查看状态
systemctl status langflow
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