PocketFlow: 100줄의 코드로 AI 애플리케이션 개발을 위한 미니멀리즘 프레임워크

일반 소개

PocketFlow는 100줄의 코드만으로 구성된 경량 AI 애플리케이션 개발 프레임워크로, The-Pocket 팀이 개발하여 GitHub에서 오픈소스로 공개하고 있습니다. 미니멀리즘 디자인을 추구하며 핵심 코드가 100줄로 제어되고 외부 종속성이 없으며 공급업체에 종속되지 않습니다. 개발자는 이를 사용하여 AI 애플리케이션을 빠르게 구축하고 다중 지능, 워크플로, 검색 증강 생성(RAG) 및 기타 기능을 지원할 수 있습니다. 이 솔루션의 하이라이트는 '에이전트 코딩'으로, AI 인텔리전스( 커서 PocketFlow는 가장 기본적인 그래프 구조에서 시작하여 최소한의 코드를 사용하여 강력한 기능을 구현하므로 AI 애플리케이션을 빠르게 개발해야 하는 개인이나 팀에 이상적입니다.

코드 양이 비교적 적기 때문에 이 프로젝트는 커서에서 스마트 바디 애플리케이션 작성을 자동화하는 .cursorrules 구성 파일도 제공합니다.

기능 목록

• 단 100줄의 핵심 코드100줄로 간소화되어 읽기 쉽고 변경하기 쉽습니다.
• 그래프 기반 구조노드 및 연결 측면에서 AI 작업을 정의합니다.
• 다중 지능 지원여러 AI 지능이 작업에서 협업할 수 있습니다.
• 기본 제공 워크플로: 작업의 분류와 실행 순서를 한눈에 확인하세요.
• 검색 증강 생성(RAG)외부 데이터를 통합하여 출력 품질을 향상시킵니다.
• AI 셀프 프로그래밍(에이전트 코딩)AI가 스스로 코드를 작성하여 시간을 절약할 수 있습니다.
• 제로 종속성 설계: 추가 라이브러리가 필요하지 않으며 실행하기만 하면 됩니다.
• 모든 LLM과 호환모든 대규모 언어 모델에 액세스할 수 있습니다.

도움말 사용

설치 프로세스

PocketFlow의 설치는 매우 간단하며 복잡한 환경 구성이 필요하지 않습니다. 다음은 PocketFlow를 설치하는 두 가지 방법입니다:

방법 1: pip를 통한 설치

1. 명령줄 도구(Windows의 경우 CMD, Mac의 경우 터미널)를 엽니다.
2. 명령을 입력합니다:pip install pocketflow를 클릭한 다음 Enter 키를 누릅니다.
3. 설치 과정은 몇 초 밖에 걸리지 않으며 완료되면 바로 사용할 수 있습니다.
4. 설치 확인: 명령줄에 다음과 같이 입력합니다. python -c "import pocketflow; print(pocketflow.__version__)"버전 번호가 표시되면 성공입니다.

방법 2: 소스 코드를 직접 복사하기

1. 브라우저를 열고 https://github.com/The-Pocket/PocketFlow 으로 이동합니다.
2. 오른쪽 상단의 '코드' 버튼을 클릭하고 'ZIP 다운로드'를 선택하여 소스 코드를 다운로드합니다.
3. 파일의 압축을 풀고 pocketflow/__init__.py(100줄의 핵심 코드입니다).
4. 이 파일을 프로젝트 폴더에 복사합니다.
5. Python 코드로 가져오기:import pocketflow다음은 시작하는 데 사용할 수 있는 가장 인기 있는 제품 목록입니다.

주요 기능 사용 방법

포켓플로우의 핵심은 노드와 연결(플로우)을 통해 AI 작업을 구성하는 그래프 기반 프레임워크입니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:

1. 기본 워크플로 만들기

• 이동::
  1. 다음과 같이 새 Python 파일을 만듭니다. test_flow.py.
  2. 다음 코드를 입력합니다:

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

  3. 명령줄에서 실행합니다:python test_flow.py.
  4. 화면에 "Hello PocketFlow!"가 표시됩니다.
• 지침메시지를 인쇄하는 노드가 포함된 간단한 워크플로입니다.

2. 다중 지능 기능 사용

• 이동::
  1. 여러 지능을 포함하도록 코드를 수정합니다:

     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. 실행하면 인텔리전스 간의 대화가 출력됩니다.
• 지침::connect 이 메서드는 두 노드를 연결하고 데이터는 '에이전트1'에서 '에이전트2'로 흐릅니다.

3. RAG 기능 추가

• 이동::
  1. 텍스트 파일 만들기 info.txt에 "PocketFlow는 경량 AI 프레임워크입니다."와 같은 문구를 작성합니다.
  2. 코드를 수정합니다:

     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. 실행 후 파일 내용과 생성된 결과가 출력됩니다.
• 지침RAG는 '검색' 노드를 통해 외부 데이터를 읽어 '생성' 노드로 전달하여 처리합니다.

4. 에이전트 코딩 사용(AI 자체 프로그래밍)

• 이동::
  1. 커서 AI와 같이 코드 생성을 지원하는 도구를 설치합니다.
  2. "PocketFlow를 사용하여 1에서 10의 합을 계산하는 프로그램을 작성하라"는 요구 사항을 Cursor AI에 입력합니다.
  3. AI가 생성될 수 있습니다:

     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. 실행 후 출력은 "합계는: 55"입니다.
• 지침AI가 PocketFlow 코드를 직접 생성하고 개발자는 복사하여 실행하기만 하면 됩니다.

5. 외부 LLM에 액세스

• 이동::
  1. OpenAI API 키가 있다고 가정하고 코드를 수정합니다:

     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. 실행하면 모델의 응답이 출력됩니다.
• 지침포켓플로는 어떤 LLM에도 종속되지 않으며 자유롭게 액세스할 수 있습니다.

운영 프로세스 요약

1. PocketFlow를 설치합니다(pip를 사용하거나 소스 코드를 복사합니다).
2. 새 Python 파일을 만들고, 가져오기 pocketflow.
3. 비용 또는 지출 Flow() 워크플로우를 만들고, 노드와 연결을 추가하세요.
4. 호출 run() 작업을 수행하고 결과를 확인합니다.
5. 필요에 따라 인텔리전스 또는 RAG를 포함하도록 노드 기능을 조정합니다.

주의

• Python 버전 3.6 이상을 권장합니다.
• 외부 LLM을 사용하는 경우 API와 네트워크를 구성해야 합니다.
• 더 많은 예제와 사용법은 공식 문서(https://the-pocket.github.io/PocketFlow/)를 참조하세요.

애플리케이션 시나리오

1. AI 아이디어의 신속한 검증
   자동 응답을 만들고 싶다면 PocketFlow를 사용하여 몇 분 안에 프로토타입을 만들어 보세요.
2. AI 개발 알아보기
   코드가 간단하고 논리적이므로 학생이나 초보자도 연습할 수 있습니다.
3. 소규모 작업 자동화
   예를 들어, 문서를 요약하거나 이메일을 생성하고 싶을 때 PocketFlow를 사용하면 빠르게 처리할 수 있습니다.
4. 팀워크 개발
   여러 사람이 노드 설계를 분할하고 애플리케이션을 빠르게 조합하는 데 사용할 수 있습니다.

QA

1. PocketFlow는 다른 프레임워크와 어떻게 다른가요?
   코드가 100줄에 불과하고, 종속성이 없으며, 다른 프레임워크(예: LangChain의 40만 줄)에 비해 가볍습니다.
2. AI 셀프 프로그래밍을 위해 추가 도구가 필요한가요?
   예, 커서 AI 또는 이와 유사한 도구를 함께 사용하는 것이 좋습니다.
3. 상업적으로 이용 가능한가요?
   예, 오픈 소스이며 정확한 라이선스는 GitHub 페이지를 참조하세요.