14 KiB
English | 中文 | Español | 日本語 | Deutsch | Русский | Português | Français | 한국어
Pocket Flow é um framework minimalista de LLM com 100 linhas
-
Leve: Apenas 100 linhas. Zero inchaço, zero dependências, zero bloqueio de fornecedor.
-
Expressivo: Tudo que você ama—(Multi-)Agentes, Fluxo de Trabalho, RAG, e mais.
-
Programação Agêntica: Deixe que Agentes de IA (ex., Cursor AI) construam Agentes—aumento de 10x na produtividade!
Comece com o Pocket Flow:
- Para instalar,
pip install pocketflowou simplesmente copie o código-fonte (apenas 100 linhas). - Para saber mais, consulte a documentação. Para entender a motivação, leia a história.
- Tem perguntas? Consulte este Assistente de IA, ou crie uma issue!
- 🎉 Junte-se ao nosso Discord para se conectar com outros desenvolvedores construindo com Pocket Flow!
- 🎉 Pocket Flow é inicialmente Python, mas agora temos versões em Typescript, Java, C++ e Go!
Por que Pocket Flow?
Os frameworks LLM atuais são sobrecarregados... Você só precisa de 100 linhas para um Framework LLM!
| Abstração | Wrappers Específicos para Apps | Wrappers Específicos de Fornecedores | Linhas | Tamanho | |
|---|---|---|---|---|---|
| LangChain | Agent, Chain | Muitos (ex., QA, Resumo) |
Muitos (ex., OpenAI, Pinecone, etc.) |
405K | +166MB |
| CrewAI | Agent, Chain | Muitos (ex., FileReadTool, SerperDevTool) |
Muitos (ex., OpenAI, Anthropic, Pinecone, etc.) |
18K | +173MB |
| SmolAgent | Agent | Alguns (ex., CodeAgent, VisitWebTool) |
Alguns (ex., DuckDuckGo, Hugging Face, etc.) |
8K | +198MB |
| LangGraph | Agent, Graph | Alguns (ex., Semantic Search) |
Alguns (ex., PostgresStore, SqliteSaver, etc.) |
37K | +51MB |
| AutoGen | Agent | Alguns (ex., Tool Agent, Chat Agent) |
Muitos [Opcionais] (ex., OpenAI, Pinecone, etc.) |
7K (apenas core) |
+26MB (apenas core) |
| PocketFlow | Graph | Nenhum | Nenhum | 100 | +56KB |
Como funciona o Pocket Flow?
As 100 linhas capturam a abstração central dos frameworks LLM: Grafo!
A partir daí, é fácil implementar padrões de design populares como (Multi-)Agentes, Fluxo de Trabalho, RAG, etc.
✨ Abaixo estão tutoriais básicos:
| Nome | Dificuldade | Descrição |
|---|---|---|
| Chat | ☆☆☆ Muito Fácil |
Um chatbot básico com histórico de conversas |
| Saída Estruturada | ☆☆☆ Muito Fácil |
Extraindo dados estruturados de currículos através de prompts |
| Fluxo de Trabalho | ☆☆☆ Muito Fácil |
Um fluxo de escrita que delineia, escreve conteúdo e aplica estilo |
| Agente | ☆☆☆ Muito Fácil |
Um agente de pesquisa que pode buscar na web e responder perguntas |
| RAG | ☆☆☆ Muito Fácil |
Um processo simples de Geração Aumentada por Recuperação |
| Lote | ☆☆☆ Muito Fácil |
Um processador em lote que traduz conteúdo markdown para vários idiomas |
| Streaming | ☆☆☆ Muito Fácil |
Uma demonstração de streaming LLM em tempo real com capacidade de interrupção pelo usuário |
| Guardrail de Chat | ☆☆☆ Muito Fácil |
Um chatbot de consultoria de viagens que processa apenas consultas relacionadas a viagens |
| Map-Reduce | ★☆☆ Iniciante |
Um processador de qualificação de currículos usando o padrão map-reduce para avaliação em lote |
| Multi-Agente | ★☆☆ Iniciante |
Um jogo de Tabu para comunicação assíncrona entre dois agentes |
| Supervisor | ★☆☆ Iniciante |
O agente de pesquisa está ficando não confiável... Vamos construir um processo de supervisão |
| Paralelo | ★☆☆ Iniciante |
Uma demonstração de execução paralela que mostra aceleração de 3x |
| Fluxo Paralelo | ★☆☆ Iniciante |
Uma demonstração de processamento de imagem paralela mostrando aceleração de 8x com múltiplos filtros |
| Voto da Maioria | ★☆☆ Iniciante |
Melhore a precisão do raciocínio agregando múltiplas tentativas de solução |
| Pensamento | ★☆☆ Iniciante |
Resolva problemas complexos de raciocínio através de Cadeia de Pensamento |
| Memória | ★☆☆ Iniciante |
Um chatbot com memória de curto e longo prazo |
| Text2SQL | ★☆☆ Iniciante |
Converta linguagem natural para consultas SQL com um loop de auto-depuração |
| MCP | ★☆☆ Iniciante |
Agente usando Protocolo de Contexto de Modelo para operações numéricas |
| A2A | ★☆☆ Iniciante |
Agente envolvido com protocolo Agente-para-Agente para comunicação entre agentes |
| Web HITL | ★☆☆ Iniciante |
Um serviço web mínimo para um loop de revisão humana com atualizações SSE |
👀 Quer ver outros tutoriais para iniciantes? Crie uma issue!
Como usar o Pocket Flow?
🚀 Através da Programação Agêntica—o paradigma mais rápido de desenvolvimento de aplicativos LLM—onde humanos projetam e agentes programam!
✨ Abaixo estão exemplos de aplicativos LLM mais complexos:
| Nome do App | Dificuldade | Tópicos | Design Humano | Código do Agente |
|---|---|---|---|---|
| Construir o Cursor com o Cursor Chegaremos à singularidade em breve ... |
★★★ Avançado |
Agente | Documento de Design | Código do Fluxo |
| Construtor de Conhecimento de Codebase A vida é muito curta para ficar olhando para o código dos outros em confusão |
★★☆ Médio |
Fluxo de Trabalho | Documento de Design | Código do Fluxo |
| Pergunte ao IA Paul Graham Pergunte ao IA Paul Graham, caso você não entre |
★★☆ Médio |
RAG Map Reduce TTS |
Documento de Design | Código do Fluxo |
| Resumidor do Youtube Explica vídeos do YouTube para você como se tivesse 5 anos |
★☆☆ Iniciante |
Map Reduce | Documento de Design | Código do Fluxo |
| Gerador de Aberturas de E-mail Quebra-gelos instantâneos que transformam leads frios em quentes |
★☆☆ Iniciante |
Map Reduce Busca Web |
Documento de Design | Código do Fluxo |
-
Quer aprender Programação Agêntica?
-
Confira meu YouTube para tutorial em vídeo sobre como alguns apps acima foram feitos!
-
Quer construir seu próprio App LLM? Leia este post! Comece com este modelo!
-