PocketFlow：100行のコードでAIアプリケーションを開発するための最小限のフレームワーク

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はじめに

PocketFlowは、The-Pocketチームによって開発され、GitHub上でオープンソース化された、わずか100行のコードからなる軽量なAIアプリケーション開発フレームワークです。ミニマリストデザインを追求し、コアコードは100行で制御され、外部依存はなく、ベンダーバインディングもありません。開発者はこれを使用して、AIアプリケーション、マルチインテリジェンスのサポート、ワークフロー、検索拡張生成（RAG）、その他の機能を迅速に構築することができる。そのハイライトは「エージェントコーディング」である。カーソル PocketFlowは最も基本的なグラフ構造からスタートし、最小限のコードで強力な機能を実現するため、AIアプリケーションを迅速に開発する必要がある個人やチームに最適です。

コード量が比較的少ないため、このプロジェクトでは、Cursorでのスマート・ボディ・アプリケーションの記述を自動化する.cursorrules設定ファイルも提供している。

PocketFlow：100行のコードで構築する軽量AIアプリケーション開発フレームワーク-1

機能一覧

わずか100行のコアコード100行にスリム化され、読みやすく、変更しやすくなった。
グラフベースの構造AIタスクをノードとコネクションの観点から定義する。
マルチインテリジェンス・サポート複数のAI知能が共同でタスクをこなす。
内蔵ワークフロータスクの内訳と実行順序が一目でわかる。
検索機能拡張ジェネレーション（RAG）外部データを取り入れ、アウトプットの質を高める。
AIセルフプログラミング（エージェントコーディング）AIは自分でコードを書くことができ、時間を節約できる。
ゼロ依存設計追加のライブラリーは必要なく、実行するだけです。
すべてのLLMに対応どんな大きな言語モデルにもアクセスできる。

ヘルプの使用

設置プロセス

PocketFlowのインストールは非常に簡単で、複雑な環境設定を必要としません。PocketFlowのインストール方法は以下の2通りです：

方法1：pipによるインストール

コマンドラインツール（WindowsならCMD、Macならターミナル）を開く。
コマンドを入力する：pip install pocketflowそしてEnterを押す。
インストールにかかる時間はほんの数秒で、終わったらすぐに使える。
インストールを確認する。 python -c "import pocketflow; print(pocketflow.__version__)"バージョン番号が表示されれば成功。

方法2：ソースコードを直接コピーする

ブラウザを開き、https://github.com/The-Pocket/PocketFlow。
右上の "Code "ボタンをクリックし、"Download ZIP "を選択してソースコードをダウンロードしてください。
ファイルを解凍して pocketflow/__init__.py(これは100行のコア・コードだ）。
このファイルをプロジェクトフォルダにコピーする。
Pythonコードでのインポート：インポート・ポケットフロー以下はその例である。

主な機能の使い方

PocketFlowの中核は、ノードとコネクション（フロー）を介してAIタスクを整理するグラフベースのフレームワークです。その仕組みはこうだ：

1.基本的なワークフローの作成

動く::
1. 次のような新しいPythonファイルを作成する。 test_flow.py.
2. 次のコードを入力してください：
```
インポートpocketflow
flow = pocketflow.Flow()
flow.add_node("hello", lambda x: print("Hello, PocketFlow!"))
flow.run()
```
3. コマンドラインから実行する：python test_flow.py.
4. 画面に "Hello PocketFlow!"と表示されます。
指示これはメッセージを印刷するノードを含む単純なワークフローである。

2.マルチインテリジェンス機能の活用

動く::

多重知能を含むようにコードを修正する：

インポートpocketflow
flow = pocketflow.Flow()
flow.add_node("agent1", lambda x: "Intelligence 1 says: こんにちは")
flow.add_node("agent2", lambda x: f "インテリジェンス2の返答： {x}、あなたも")
flow.connect("agent1", "agent2")
result = flow.run()
print(result)

実行すると、インテリジェンス間の対話が出力される。

指示::コネクト このメソッドは2つのノードを接続し、データは "エージェント1 "から "エージェント2 "に流れる。

3.RAG機能の追加

動く::

テキストファイルの作成 info.txtPocketFlowは軽量のAIフレームワークです。

コードを修正する：

インポートpocketflow
flow = pocketflow.Flow()
def get_data(x).
with open("info.txt", "r", encoding="utf-8") as f: return f.read().
return f.read().
flow.add_node("retrieve", get_data)
flow.add_node("generate", lambda x: f "結果を生成: {x}")
flow.connect("retrieve", "generate")
result = flow.run()
print(result)

実行後、ファイルの内容と生成された結果が出力される。

指示RAGは "retrieve "ノードを通して外部データを読み込み、処理のために "generate "ノードに渡す。

4.エージェントコーディング（AIの自己プログラミング）の利用

動く::
1. Cursor AIなど、コード生成をサポートするツールをインストールする。
2. Cursor AIに「PocketFlowを使って1から10までの和を計算するプログラムを書いてください」と入力してください。
3. AIが生み出すかもしれない：
```
インポート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 "合計は: {result}")
```
4. 実行後の出力は "The sum is: 55 "である。
指示AIは直接PocketFlowコードを生成するので、開発者はコピーして実行するだけです。

5.外部LLMへのアクセス

動く::

OpenAI APIキーを持っていると仮定して、コードを修正する：

インポートポケットフロー
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="あなたのAPIキー")
flow = pocketflow.Flow()
flow.add_node("ask", lambda x: client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "hello"}].
).choices[0].message.content)
result = flow.run()
print(result)

実行すると、モデルの応答が出力される。

指示PocketFlowはLLMに縛られることなく、自由にアクセスすることができます。

運営プロセスの概要

PocketFlowをインストールする（pipを使うか、ソースコードをコピーする）。
新しいPythonファイルを作成し、以下をインポートする。 ポケットフロー.
支出 フロー() ワークフローを作成し、ノードと接続を追加します。
各論 実行() タスクを実行し、結果をチェックする。
必要に応じて、インテリジェンスやRAGを含むようにノードの機能を調整する。

ほら

Pythonバージョン3.6以上を推奨。
外部LLMを使用する場合は、APIとネットワークを設定する必要があります。
詳しい例や使い方は、https://the-pocket.github.io/PocketFlow/ の公式ドキュメントを参照。

アプリケーションシナリオ

AIアイデアの迅速な検証
PocketFlowでオートレスポンダーのプロトタイプを数分で作成できます。
AI開発を学ぶ
コードがシンプルで論理的なので、学生や初心者でも練習できる。
小さなタスクの自動化
例えば、文書を要約したり、電子メールを作成したい場合、PocketFlowはそれを素早く行うことができる。
チームワーク開発
複数人でノードの設計を分担し、アプリケーションを素早くまとめることができる。

品質保証

PocketFlowは他のフレームワークとどう違うのですか？
たった100行のコードで、依存関係もなく、他のフレームワーク（LangChainの40万行など）よりも軽い。
AIのセルフ・プログラミングに追加のツールは必要ですか？
はい、カーソルAIまたは同様のツールを併用することをお勧めします。
市販されていますか？
はい、オープンソースです。正確なライセンスはGitHubのページをご覧ください。