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Pocket Flow 是一个仅有100行代码的极简主义LLM框架

• 轻量级：仅100行代码。零臃肿，零依赖，零供应商锁定。

• 表达力强：包含你喜爱的一切——(多)智能体、工作流、RAG等等。

• 智能体编程：让AI智能体（例如Cursor AI）构建智能体——生产力提升10倍！

• 安装方式：pip install pocketflow或者直接复制源代码（仅100行）。

• 了解更多，请查看文档。了解开发动机，阅读故事。

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• 🎉 感谢@zvictor、@jackylee941130和@ZebraRoy，我们现在有了TypeScript版本！

为什么选择Pocket Flow？

当前的LLM框架过于臃肿... LLM框架只需要100行代码就够了！

	抽象概念	特定应用包装器	特定厂商包装器	代码行数	大小
LangChain	智能体, 链	很多 (例如问答, 摘要)	很多 (例如OpenAI, Pinecone等)	405K	+166MB
CrewAI	智能体, 链	很多 (例如FileReadTool, SerperDevTool)	很多 (例如OpenAI, Anthropic, Pinecone等)	18K	+173MB
SmolAgent	智能体	一些 (例如CodeAgent, VisitWebTool)	一些 (例如DuckDuckGo, Hugging Face等)	8K	+198MB
LangGraph	智能体, 图	一些 (例如语义搜索)	一些 (例如PostgresStore, SqliteSaver等)	37K	+51MB
AutoGen	智能体	一些 (例如Tool Agent, Chat Agent)	很多 [可选] (例如OpenAI, Pinecone等)	7K (仅核心)	+26MB (仅核心)
PocketFlow	图	无	无	100	+56KB

Pocket Flow如何工作？

这100行代码捕获了LLM框架的核心抽象：图！

基于此，易于实现流行的设计模式，如(多)智能体、工作流、RAG等。

✨ 以下是基础教程：

名称	难度	描述
聊天	☆☆☆ 简单	带有会话历史的基础聊天机器人
结构化输出	☆☆☆ 简单	通过提示从简历中提取结构化数据
工作流	☆☆☆ 简单	能够概述、撰写内容并应用样式的写作工作流
智能体	☆☆☆ 简单	能够搜索网络并回答问题的研究智能体
RAG	☆☆☆ 简单	简单的检索增强生成过程
Map-Reduce	☆☆☆ 简单	使用map-reduce模式进行批量评估的简历资格处理器
流式处理	☆☆☆ 简单	具有用户中断功能的实时LLM流式演示
聊天护栏	☆☆☆ 简单	只处理与旅行相关查询的旅行顾问聊天机器人
多智能体	★☆☆ 初级	两个智能体之间进行异步通信的禁忌词游戏
监督者	★☆☆ 初级	研究智能体变得不可靠...让我们构建一个监督过程
并行处理	★☆☆ 初级	展示3倍加速的并行执行演示
并行流	★☆☆ 初级	使用多个过滤器展示8倍加速的并行图像处理演示
多数投票	★☆☆ 初级	通过汇总多个解决方案尝试来提高推理准确性
思考	★☆☆ 初级	通过思维链解决复杂推理问题
记忆	★☆☆ 初级	具有短期和长期记忆的聊天机器人
MCP	★☆☆ 初级	使用模型上下文协议进行数值运算的智能体

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如何使用Pocket Flow？

🚀 通过智能体编程——最快的LLM应用开发范式，人类设计，智能体编码！

✨ 以下是更复杂LLM应用的示例：

应用名称	难度	主题	人类设计	智能体代码
用Cursor构建Cursor 我们很快就会达到奇点...	★★★ 高级	智能体	设计文档	流程代码
询问AI版Paul Graham 如果你无法联系到真人，可以询问AI版Paul Graham	★★☆ 中级	RAG Map Reduce TTS	设计文档	流程代码
Youtube总结器 像解释给5岁小孩一样解释YouTube视频	★☆☆ 初级	Map Reduce	设计文档	流程代码
冷启动开场白生成器 即时破冰话题，将冷门线索变热	★☆☆ 初级	Map Reduce 网络搜索	设计文档	流程代码

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