摘要前几篇文章已经分别介绍了 Langflow 的后端入口、核心数据模型和服务层设计。到这里，我们已经知道：Flow 数据保存在数据库中。API 路由负责接收运行请求。服务层负责认证、授权、Job、变量、存储、缓存和观测。组件定义了具体业务逻辑。但还有一个关键问题没有展开：保存下来的 Flow JSON 到底如何变成一次真实执行？这个问题的答案集中在lfx执行内核。本文将从源码角度解析：lfx在 Langflow 架构中的位置。Flow JSON 如何转换成 Graph。Graph、Vertex、Edge、Component 分别承担什么职责。API 运行入口如何进入graph.arun()。CLI 和 Agentic 场景为什么使用graph.async_start()。Graph 如何按依赖关系调度节点。Vertex 如何实例化组件、解析参数、执行输出方法。冻结节点、缓存、循环、条件分支、事件流和 tracing 如何嵌入执行过程。