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Pocket Flow é um framework minimalista para LLM com apenas 100 linhas
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Leve: Apenas 100 linhas. Zero inchaço, zero dependências, zero aprisionamento a fornecedores.
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Expressivo: Tudo o que você adora—(Multi-)Agentes, Fluxo de Trabalho, RAG, e mais.
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Codificação Agêntica: Deixe que Agentes de IA (ex: Cursor AI) construam Agentes—aumento de produtividade de 10x!
Comece com o Pocket Flow:
- Para instalar,
pip install pocketflowou apenas 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 o Pocket Flow!
- 🎉 O Pocket Flow é inicialmente em Python, mas agora temos versões em Typescript, Java, C++ e Go!
Por que Pocket Flow?
Os frameworks LLM atuais são pesados... Você só precisa de 100 linhas para um Framework LLM!
| Abstração | Wrappers Específicos para Aplicações | Wrappers Específicos para Fornecedores | Linhas | Tamanho | |
|---|---|---|---|---|---|
| LangChain | Agente, Cadeia | Muitos (ex: QA, Summarization) |
Muitos (ex: OpenAI, Pinecone, etc.) |
405K | +166MB |
| CrewAI | Agente, Cadeia | Muitos (ex: FileReadTool, SerperDevTool) |
Muitos (ex: OpenAI, Anthropic, Pinecone, etc.) |
18K | +173MB |
| SmolAgent | Agente | Alguns (ex: CodeAgent, VisitWebTool) |
Alguns (ex: DuckDuckGo, Hugging Face, etc.) |
8K | +198MB |
| LangGraph | Agente, Grafo | Alguns (ex: Semantic Search) |
Alguns (ex: PostgresStore, SqliteSaver, etc.) |
37K | +51MB |
| AutoGen | Agente | Alguns (ex: Tool Agent, Chat Agent) |
Muitos [Opcional] (ex: OpenAI, Pinecone, etc.) |
7K (somente core) |
+26MB (somente core) |
| PocketFlow | Grafo | Nenhum | Nenhum | 100 | +56KB |
Como funciona o Pocket Flow?
As 100 linhas capturam a abstração central dos frameworks LLM: o 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 | ☆☆☆ Básico |
Um chatbot básico com histórico de conversação |
| Saída Estruturada | ☆☆☆ Básico |
Extraindo dados estruturados de currículos por prompt |
| Fluxo de Trabalho | ☆☆☆ Básico |
Um fluxo de escrita que esboça, escreve conteúdo e aplica estilo |
| Agente | ☆☆☆ Básico |
Um agente de pesquisa que pode buscar na web e responder perguntas |
| RAG | ☆☆☆ Básico |
Um processo simples de Geração Aumentada por Recuperação |
| Processamento em Lote | ☆☆☆ Básico |
Um processador em lote que traduz conteúdo markdown para vários idiomas |
| Streaming | ☆☆☆ Básico |
Uma demonstração de streaming LLM em tempo real com capacidade de interrupção pelo usuário |
| Guardrail de Chat | ☆☆☆ Básico |
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 pouco confiável... Vamos criar um processo de supervisão |
| Paralelo | ★☆☆ Iniciante |
Uma demonstração de execução paralela que mostra um aumento de velocidade de 3x |
| Fluxo Paralelo | ★☆☆ Iniciante |
Uma demonstração de processamento de imagem paralelo mostrando um aumento de velocidade de 8x com múltiplos filtros |
| Voto Majoritário | ★☆☆ Iniciante |
Melhore a precisão de 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 autodepuração |
| MCP | ★☆☆ Iniciante |
Agente usando o Protocolo de Contexto de Modelo para operações numéricas |
| A2A | ★☆☆ Iniciante |
Agente envolvido com o 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 Codificação Agêntica—o paradigma mais rápido de desenvolvimento de aplicativos LLM—onde humanos projetam e agentes codificam!
✨ Abaixo estão exemplos de aplicativos LLM mais complexos:
| Nome do Aplicativo | Dificuldade | Tópicos | Design Humano | Código do Agente |
|---|---|---|---|---|
| Construir Cursor com Cursor Logo chegaremos à singularidade ... |
★★★ Avançado |
Agente | Doc de Design | Código de Fluxo |
| Construtor de Conhecimento de Base de Código A vida é curta demais para ficar olhando o código dos outros em confusão |
★★☆ Médio |
Fluxo de Trabalho | Doc de Design | Código de Fluxo |
| Pergunte à IA Paul Graham Pergunte à IA Paul Graham, caso você não consiga entrar |
★★☆ Médio |
RAG Map Reduce TTS |
Doc de Design | Código de Fluxo |
| Resumidor de Youtube Explica vídeos do YouTube para você como se você tivesse 5 anos |
★☆☆ Iniciante |
Map Reduce | Doc de Design | Código de Fluxo |
| Gerador de Abertura a Frio Quebra-gelos instantâneos que transformam leads frios em quentes |
★☆☆ Iniciante |
Map Reduce Busca Web |
Doc de Design | Código de Fluxo |
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Quer aprender Codificação Agêntica?
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Confira meu YouTube para tutoriais em vídeo sobre como alguns dos aplicativos acima são feitos!
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Quer construir seu próprio aplicativo LLM? Leia este post! Comece com este modelo!
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