---
title: Componentele esențiale în LangFlow (model, prompt, memorie, agenți)
description: "Ca să construiești aplicații utile în LangFlow este important să înțelegi categoriile principale de **componente**. ## Inputs / Outputs **Chat Input** și **Chat Output** sunt punctele de intrare și ieșire ale conversației. Aproape orice flow începe și se termină cu…"
url: "https://www.hostx.ro/kb/componentele-esentiale-in-langflow-model-prompt-memorie-agenti/"
updated: "2026-08-21"
category: "AI & Automatizări / LangFlow"
tags:
  - API
  - automatizare
  - debugging
  - documentație
  - integrare
---

# Componentele esențiale în LangFlow (model, prompt, memorie, agenți)

Ca să construiești aplicații utile în LangFlow este important să înțelegi categoriile principale de **componente**.

## Inputs / Outputs

**Chat Input** și **Chat Output** sunt punctele de intrare și ieșire ale conversației. Aproape orice flow începe și se termină cu ele.

## Models (LLM)

Componentele de model (OpenAI, Anthropic, Ollama etc.) sunt „creierul" fluxului. Aici alegi modelul, temperatura și cheia/adresa serverului.

## Prompts

Componenta de **Prompt** definește instrucțiunile trimise modelului, cu variabile care se completează la rulare (de exemplu întrebarea utilizatorului sau contextul din documente).

## Memory

Componentele de **memorie** permit botului să rețină contextul conversației. Fără memorie, fiecare mesaj este tratat izolat.

## Data / Vector Stores / Embeddings

Pentru RAG ai nevoie de: încărcarea documentelor, un model de **embeddings** și o **bază vectorială**, plus o componentă de căutare (retriever). Astfel botul răspunde pe baza datelor tale.

## Agents / Tools

Componentele de tip **Agent** și **Tool** permit modelului să „acționeze": să apeleze unelte (căutare, API-uri, calcule) și să decidă singur ce pași să facă.

**Sfat:** Fiecare componentă are puncte de conectare (intrări/ieșiri). Tipul portului îți spune ce se poate lega de ce. Începe cu puține componente și extinde treptat.