PocketFlow: un marco minimalista para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial en 100 líneas de código

Introducción general

PocketFlow es un marco ligero de desarrollo de aplicaciones de IA con sólo 100 líneas de código, desarrollado por el equipo de The-Pocket y de código abierto en GitHub. Persigue un diseño minimalista, el código central se controla en 100 líneas, no hay dependencias externas, y no hay enlaces de proveedores. Los desarrolladores pueden utilizarlo para crear rápidamente aplicaciones de IA, con soporte para inteligencias múltiples, flujo de trabajo, generación de aumento de recuperación (RAG) y otras funciones. Su punto fuerte es "Agentic Coding", es decir, dejar que las inteligencias AI (como el Cursor PocketFlow parte de la estructura gráfica más básica y utiliza la menor cantidad de código para lograr una potente funcionalidad, por lo que es ideal para individuos o equipos que necesitan desarrollar rápidamente aplicaciones de IA.

Debido a la cantidad relativamente pequeña de código, el proyecto también proporciona un archivo de configuración .cursorrules que automatiza la escritura de aplicaciones de cuerpo inteligente en Cursor.

Lista de funciones

• Sólo 100 líneas de códigoRacionalizado a 100 líneas, fácil de leer y cambiar.
• Estructura gráficaDefinir las tareas de IA en términos de nodos y conexiones.
• Apoyo multiinteligenciaInteligencia artificial múltiple: varias inteligencias artificiales pueden colaborar en las tareas.
• Flujo de trabajo integradoDesglose de tareas y orden de ejecución de un vistazo.
• Generación de aumento de la recuperación (RAG)Mejora la calidad de los resultados incorporando datos externos.
• Autoprogramación de la IA (codificación agenética)La IA puede escribir su propio código y ahorrar tiempo.
• diseño de dependencia cero: No requiere librerías adicionales, sólo ejecútelo.
• Compatible con cualquier LLM: Se puede acceder a cualquier modelo lingüístico de gran tamaño.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

La instalación de PocketFlow es muy sencilla y no requiere una configuración compleja del entorno. A continuación se muestran dos formas de instalar PocketFlow:

Método 1: Instalación mediante pip

1. Abra una herramienta de línea de comandos (CMD para Windows, Terminal para Mac).
2. Introduce el comando:pip install pocketflowy, a continuación, pulse Intro.
3. El proceso de instalación dura sólo unos segundos y está listo para usar cuando termina.
4. Verifique la instalación: en la línea de comandos escriba python -c "import pocketflow; print(pocketflow.__version__)"Si se muestra el número de versión, significa que se ha realizado correctamente.

Método 2: Copiar directamente el código fuente

1. Abra su navegador y vaya a https://github.com/The-Pocket/PocketFlow.
2. Haga clic en el botón "Código" de la esquina superior derecha y seleccione "Descargar ZIP" para descargar el código fuente.
3. Descomprima el archivo y busque el archivo pocketflow/__init__.py(Son 100 líneas de código central).
4. Copie este archivo en la carpeta de su proyecto.
5. Importación en código Python:import pocketflowA continuación se ofrece un ejemplo de cómo empezar.

Cómo utilizar las principales funciones

En esencia, PocketFlow es un marco basado en gráficos que organiza las tareas de IA mediante nodos y conexiones (flujo). Así es como funciona:

1. Creación de flujos de trabajo básicos

• mover::
  1. Cree un nuevo archivo Python como test_flow.py.
  2. Introduce el siguiente código:

     import pocketflow
     flow = pocketflow.Flow()
     flow.add_node("hello", lambda x: print("你好，PocketFlow!"))
     flow.run()
     

  3. Ejecútalo desde la línea de comandos:python test_flow.py.
  4. La pantalla mostrará "¡Hola PocketFlow!".
• instrucciones: Este es un flujo de trabajo simple que contiene un nodo que imprime mensajes.

2. Utilización de funciones de multiinteligencia

• mover::
  1. Modificar el código para incluir las inteligencias múltiples:

     import pocketflow
     flow = pocketflow.Flow()
     flow.add_node("agent1", lambda x: "智能体1说：你好")
     flow.add_node("agent2", lambda x: f"智能体2回答：{x}，你也好")
     flow.connect("agent1", "agent2")
     result = flow.run()
     print(result)
     

  2. Cuando se ejecuta, da salida al diálogo entre las inteligencias.
• instrucciones::connect El método conecta dos nodos y los datos fluyen de "agente1" a "agente2".

3. Añadir funcionalidad RAG

• mover::
  1. Crear un archivo de texto info.txtescribe algo como "PocketFlow es un marco ligero de IA".
  2. Modifica el código:

     import pocketflow
     flow = pocketflow.Flow()
     def get_data(x):
     with open("info.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
     return f.read()
     flow.add_node("retrieve", get_data)
     flow.add_node("generate", lambda x: f"生成结果：{x}")
     flow.connect("retrieve", "generate")
     result = flow.run()
     print(result)
     

  3. Tras la ejecución, se muestra el contenido del archivo y los resultados generados.
• instruccionesEl RAG lee los datos externos a través del nodo "recuperar" y los pasa al nodo "generar" para su procesamiento.

4. Uso de la codificación agenética (autoprogramación de la IA)

• mover::
  1. Instale una herramienta que soporte la generación de código, como Cursor AI.
  2. Introduce el requisito en Cursor AI: "Escribe un programa que calcule la suma de 1 a 10 usando PocketFlow".
  3. AI puede generar:

     import pocketflow
     flow = pocketflow.Flow()
     flow.add_node("numbers", lambda x: list(range(1, 11)))
     flow.add_node("sum", lambda x: sum(x))
     flow.connect("numbers", "sum")
     result = flow.run()
     print(f"总和是：{result}")
     

  4. Tras la ejecución, la salida es "La suma es: 55".
• instrucciones: AI genera código PocketFlow directamente, los desarrolladores sólo tienen que copiar y ejecutar.

5. Acceso a LLM externos

• mover::
  1. Asumiendo que tienes la clave API de OpenAI, modifica el código:

     import pocketflow
     from openai import OpenAI
     client = OpenAI(api_key="你的API密钥")
     flow = pocketflow.Flow()
     flow.add_node("ask", lambda x: client.chat.completions.create(
     model="gpt-3.5-turbo",
     messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
     ).choices[0].message.content)
     result = flow.run()
     print(result)
     

  2. Cuando se ejecute, mostrará las respuestas del modelo.
• instruccionesPocketFlow no está vinculado a ningún LLM y puede acceder a él libremente.

Resumen del proceso operativo

1. Instale PocketFlow (usando pip o copiando el código fuente).
2. Crear un nuevo archivo Python, importar pocketflow.
3. gasto o desembolso Flow() Cree flujos de trabajo, añada nodos y conexiones.
4. invocaciones run() Realizar tareas y comprobar resultados.
5. Ajuste la funcionalidad de los nodos para incluir inteligencias o GAR según sea necesario.

advertencia

• Se recomienda la versión 3.6 o superior de Python.
• Si se utiliza un LLM externo, es necesario configurar la API y la red.
• Para más ejemplos y uso, consulte la documentación oficial en https://the-pocket.github.io/PocketFlow/.

escenario de aplicación

1. Validación rápida de ideas de IA
   Quieres hacer un autorespondedor, prototipo en minutos con PocketFlow.
2. Aprender desarrollo de IA
   Los estudiantes o principiantes pueden practicar con él porque el código es sencillo y lógico.
3. Automatización de pequeñas tareas
   Por ejemplo, si desea resumir un documento o generar un correo electrónico, PocketFlow puede hacerlo rápidamente.
4. Desarrollo del trabajo en equipo
   Varias personas pueden utilizarlo para repartirse el diseño de los nodos y montar aplicaciones rápidamente.

CONTROL DE CALIDAD

1. ¿En qué se diferencia PocketFlow de otros marcos de trabajo?
   Sólo tiene 100 líneas de código, no tiene dependencias y es más ligero que otros marcos (como las 400.000 líneas de LangChain).
2. ¿Necesito herramientas adicionales para la autoprogramación de la IA?
   Sí, se recomienda utilizar Cursor AI o una herramienta similar.
3. ¿Está disponible en el mercado?
   Sí, es de código abierto, consulta la página de GitHub para ver la licencia exacta.