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12 KiB

License: MIT Docs

Pocket Flow es un framework minimalista para LLM de 100 líneas

¿Por qué Pocket Flow?

Los frameworks LLM actuales están sobrecargados... ¡Solo necesitas 100 líneas para un Framework LLM!

Abstracción Envoltorios específicos de aplicación Envoltorios específicos de proveedor Líneas Tamaño
LangChain Agente, Cadena Muchos
(p.ej., QA, Resumen)
Muchos
(p.ej., OpenAI, Pinecone, etc.)
405K +166MB
CrewAI Agente, Cadena Muchos
(p.ej., FileReadTool, SerperDevTool)
Muchos
(p.ej., OpenAI, Anthropic, Pinecone, etc.)
18K +173MB
SmolAgent Agente Algunos
(p.ej., CodeAgent, VisitWebTool)
Algunos
(p.ej., DuckDuckGo, Hugging Face, etc.)
8K +198MB
LangGraph Agente, Grafo Algunos
(p.ej., Búsqueda Semántica)
Algunos
(p.ej., PostgresStore, SqliteSaver, etc.)
37K +51MB
AutoGen Agente Algunos
(p.ej., Tool Agent, Chat Agent)
Muchos [Opcional]
(p.ej., OpenAI, Pinecone, etc.)
7K
(solo núcleo)
+26MB
(solo núcleo)
PocketFlow Grafo Ninguno Ninguno 100 +56KB

¿Cómo funciona Pocket Flow?

Las 100 líneas capturan la abstracción central de los frameworks LLM: ¡Grafo!


A partir de ahí, es fácil implementar patrones de diseño populares como (Multi-)Agentes, Flujo de trabajo, RAG, etc.


A continuación se presentan tutoriales básicos:
Nombre Dificultad Descripción
Chat ☆☆☆
Novato
Un bot de chat básico con historial de conversación
Salida Estructurada ☆☆☆
Novato
Extracción de datos estructurados de currículums mediante prompts
Flujo de Trabajo ☆☆☆
Novato
Un flujo de escritura que esquematiza, escribe contenido y aplica estilo
Agente ☆☆☆
Novato
Un agente de investigación que puede buscar en la web y responder preguntas
RAG ☆☆☆
Novato
Un proceso simple de Generación aumentada por Recuperación
Map-Reduce ☆☆☆
Novato
Un procesador de calificación de currículums usando el patrón map-reduce para evaluación por lotes
Streaming ☆☆☆
Novato
Una demo de streaming LLM en tiempo real con capacidad de interrupción por el usuario
Chat con Barreras ☆☆☆
Novato
Un chatbot asesor de viajes que solo procesa consultas relacionadas con viajes
Multi-Agente ★☆☆
Principiante
Un juego de palabras tabú para comunicación asíncrona entre dos agentes
Supervisor ★☆☆
Principiante
El agente de investigación se está volviendo poco fiable... ¡Construyamos un proceso de supervisión!
Paralelo ★☆☆
Principiante
Una demo de ejecución paralela que muestra una aceleración de 3x
Flujo Paralelo ★☆☆
Principiante
Una demo de procesamiento de imágenes en paralelo que muestra una aceleración de 8x con múltiples filtros
Voto por Mayoría ★☆☆
Principiante
Mejora la precisión del razonamiento agregando múltiples intentos de solución
Pensamiento ★☆☆
Principiante
Resuelve problemas de razonamiento complejos a través de Cadena de Pensamiento
Memoria ★☆☆
Principiante
Un bot de chat con memoria a corto y largo plazo
MCP ★☆☆
Principiante
Agente que usa el Protocolo de Contexto de Modelo para operaciones numéricas

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¿Cómo usar Pocket Flow?

🚀 A través de Programación Agéntica — el paradigma de desarrollo de aplicaciones LLM más rápido — donde los humanos diseñan y los agentes programan!



A continuación hay ejemplos de aplicaciones LLM más complejas:

Nombre de la App Dificultad Temas Diseño Humano Código de Agente
Construir Cursor con Cursor
Pronto llegaremos a la singularidad...
★★★
Avanzado
Agente Doc de Diseño Código de Flujo
Pregunta a IA Paul Graham
Pregunta a IA Paul Graham, en caso de que no entres
★★☆
Medio
RAG
Map Reduce
TTS
Doc de Diseño Código de Flujo
Resumidor de Youtube
Te explica videos de YouTube como si tuvieras 5 años
★☆☆
Principiante
Map Reduce Doc de Diseño Código de Flujo
Generador de Introducción Fría
Rompehielos instantáneos que calientan contactos fríos
★☆☆
Principiante
Map Reduce
Búsqueda Web
Doc de Diseño Código de Flujo
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