PocketFlow : Un cadre minimaliste pour le développement d'applications d'IA en 100 lignes de code
Introduction générale
PocketFlow est un cadre de développement d'applications d'IA léger avec seulement 100 lignes de code, développé par l'équipe de The-Pocket et en libre accès sur GitHub. Il poursuit une conception minimaliste, le code de base est contrôlé en 100 lignes, il n'y a pas de dépendances externes, et il n'y a pas de liens avec les fournisseurs. Les développeurs peuvent l'utiliser pour créer rapidement des applications d'IA, prendre en charge la multi-intelligence, le flux de travail, la génération d'augmentation de recherche (RAG) et d'autres fonctions. Son point fort est le "codage agentique", c'est-à-dire qu'il permet aux intelligences de l'IA (telles que le Curseur PocketFlow part de la structure graphique la plus basique et utilise le moins de code possible pour obtenir des fonctionnalités puissantes, ce qui le rend idéal pour les individus ou les équipes qui ont besoin de développer rapidement des applications d'IA.
En raison de la quantité relativement faible de code, le projet fournit également un fichier de configuration .cursorrules qui automatise l'écriture d'applications de type "smart body" dans Cursor.

Liste des fonctions
- Seulement 100 lignes de code de baseLe texte de l'avis de la Commission est le suivant : il a été réduit à 100 lignes, ce qui le rend facile à lire et à modifier.
- Structure graphiqueDéfinir les tâches de l'IA en termes de nœuds et de connexions.
- Soutien multi-intelligenceLes intelligences multiples peuvent collaborer à l'exécution de tâches.
- Flux de travail intégréLes tâches et l'ordre d'exécution sont visibles d'un seul coup d'œil.
- Génération d'augmentation de la recherche (RAG)Améliorer la qualité des résultats en intégrant des données externes.
- Autoprogrammation de l'IA (codage agentique)L'IA peut écrire son propre code et gagner du temps.
- conception sans dépendanceIl n'est pas nécessaire de disposer de bibliothèques supplémentaires, il suffit de l'exécuter.
- Compatible avec n'importe quel programme d'éducation et de formation tout au long de la vieLes modèles linguistiques sont accessibles à tous les grands modèles linguistiques.
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Processus d'installation
L'installation de PocketFlow est très simple et ne nécessite pas de configuration complexe de l'environnement. Vous trouverez ci-dessous deux façons d'installer PocketFlow :
Méthode 1 : Installation via pip
- Ouvrez un outil de ligne de commande (CMD pour Windows, Terminal pour Mac).
- Entrez la commande :
pip install pocketflow
et appuyez sur Entrée. - Le processus d'installation ne prend que quelques secondes et est prêt à être utilisé une fois terminé.
- Vérifiez l'installation : à la ligne de commande, tapez
python -c "import pocketflow; print(pocketflow.__version__)"
Si le numéro de version s'affiche, c'est qu'il y a eu succès.
Méthode 2 : Copier directement le code source
- Ouvrez votre navigateur et allez sur https://github.com/The-Pocket/PocketFlow.
- Cliquez sur le bouton "Code" dans le coin supérieur droit et sélectionnez "Télécharger ZIP" pour télécharger le code source.
- Décompressez le fichier et trouvez le fichier
pocketflow/__init__.py
(Cela représente 100 lignes de code principal). - Copiez ce fichier dans le dossier de votre projet.
- Importation dans le code Python :
import pocketflow
Voici une liste des produits les plus populaires que vous pouvez utiliser pour commencer.
Comment utiliser les principales fonctionnalités
A la base, PocketFlow est un cadre basé sur un graphe qui organise les tâches de l'IA par le biais de nœuds et de connexions (flux). Voici comment cela fonctionne :
1. créer des flux de travail de base
- déplacer: :
- Créer un nouveau fichier Python comme
test_flow.py
. - Entrez le code suivant :
import pocketflow flow = pocketflow.Flow() flow.add_node("hello", lambda x: print("你好,PocketFlow!")) flow.run()
- Exécutez-le à partir de la ligne de commande :
python test_flow.py
. - L'écran affiche "Hello PocketFlow !".
- Créer un nouveau fichier Python comme
- instructions: Il s'agit d'un flux de travail simple contenant un nœud qui imprime des messages.
2. utilisation des fonctions de multi-intelligence
- déplacer: :
- Modifier le code pour y inclure les intelligences multiples :
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)
- Lorsqu'il est exécuté, il produit le dialogue entre les intelligences.
- Modifier le code pour y inclure les intelligences multiples :
- instructions: :
connect
La méthode connecte deux nœuds et les données circulent de l'"agent1" à l'"agent2".
3. l'ajout de la fonctionnalité RAG
- déplacer: :
- Créer un fichier texte
info.txt
Pour cela, écrivez quelque chose comme "PocketFlow est une structure légère d'intelligence artificielle". - Modifier le code :
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)
- Après l'exécution, le contenu du fichier et les résultats générés sont édités.
- Créer un fichier texte
- instructionsLe RAG lit les données externes par l'intermédiaire du nœud "retrieve" et les transmet au nœud "generate" pour traitement.
4. l'utilisation du codage agentique (autoprogrammation de l'IA)
- déplacer: :
- Installez un outil qui prend en charge la génération de code, tel que Cursor AI.
- Saisissez l'exigence dans Cursor AI : "Écrire un programme qui calcule la somme de 1 à 10 à l'aide de PocketFlow".
- L'IA peut générer :
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}")
- Après l'exécution, le résultat est "La somme est : 55".
- instructions: AI génère directement le code PocketFlow, les développeurs n'ont plus qu'à le copier et à l'exécuter.
5. accès au LLM externe
- déplacer: :
- En supposant que vous ayez la clé API OpenAI, modifiez le code :
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)
- Lorsqu'il est exécuté, il produit les réponses du modèle.
- En supposant que vous ayez la clé API OpenAI, modifiez le code :
- instructionsPocketFlow n'est lié à aucun LLM et vous pouvez y accéder librement.
Résumé du processus opérationnel
- Installer PocketFlow (en utilisant pip ou en copiant le code source).
- Créer un nouveau fichier Python, importer
pocketflow
. - dépense ou frais
Flow()
Créer des flux de travail, ajouter des nœuds et des connexions. - invocations
run()
Exécuter les tâches et vérifier les résultats. - Ajuster la fonctionnalité du nœud pour inclure les intelligences ou les RAG, le cas échéant.
mise en garde
- La version 3.6 ou supérieure de Python est recommandée.
- Si vous utilisez un LLM externe, vous devez configurer l'API et le réseau.
- Pour plus d'exemples et d'utilisation, voir la documentation officielle à l'adresse https://the-pocket.github.io/PocketFlow/.
scénario d'application
- Validation rapide des idées d'IA
Vous voulez créer un autorépondeur, prototypez-le en quelques minutes avec PocketFlow. - Apprendre le développement de l'IA
Les étudiants ou les novices peuvent s'exercer avec ce logiciel car le code est simple et logique. - Automatisation des petites tâches
Par exemple, si vous souhaitez résumer un document ou générer un e-mail, PocketFlow peut le faire rapidement. - Développement du travail d'équipe
Plusieurs personnes peuvent l'utiliser pour diviser la conception des nœuds et créer rapidement des applications.
QA
- En quoi PocketFlow est-il différent des autres frameworks ?
Il ne comporte que 100 lignes de code, n'a pas de dépendances et est plus léger que d'autres frameworks (comme LangChain, qui compte 400 000 lignes). - Ai-je besoin d'outils supplémentaires pour l'autoprogrammation de l'IA ?
Oui, il est recommandé d'utiliser Cursor AI ou un outil similaire. - Est-il disponible dans le commerce ?
Oui, c'est un logiciel libre, voir la page GitHub pour la licence exacte.
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