被LangChain折磨够了吗？试下100行代码打造的LLM有向图框架PocketFlow | 独家最新

你是否曾对着一个繁复的AI框架，无奈地想："真有必要搞得这么复杂吗？"在与臃肿框架斗争一年后，Zachary Huang博士决定大刀阔斧地革新，剔除所有花里胡哨的部分。于是Pocket Flow诞生了——一个仅有100行代码的超轻量级大语言模型框架！本文帮你彻底打通Pocket Flow+.cursorrules.file的最前沿用法。Zachary Huang博士用100行代码证明：真正的技术突破源于本质洞察，而非堆砌抽象。

https://github.com/The-Pocket/PocketFlow

现有的大语言模型框架实在太臃肿了！

过去一年，许多开发者一直在使用LangChain这类热门框架构建AI应用。这种体验简直令人抓狂：

• 臃肿的抽象层 - Octomind工程团队一针见血地指出 (https://www.octomind.dev/blog/why-we-no-longer-use-langchain-for-building-our-ai-agents)："LangChain最初确实很有用，但它那些高级抽象很快就让我们的代码变得晦涩难懂，维护起来简直是噩梦。"这些框架把本该简单的功能隐藏在一堆不必要的复杂性之后！
• 开发者噩梦 - 这些框架不仅抽象复杂，还让开发者背负了依赖包臃肿、版本冲突和接口频繁变动等诸多问题。开发者们经常吐槽 (https://www.reddit.com/r/LangChain/comments/1j1gb88/why_are_developers_moving_away_from_langchain/)："太不稳定了，接口总在变，文档永远跟不上进度。"甚至有人调侃道："你读完这句话的功夫，langchain已经悄悄弃用了4个类，而且文档压根没更新。"

这不禁让人思考：我们真的需要这么多层复杂的封装吗？如果把所有冗余的部分都去掉会怎样？真正简洁实用的方案到底是什么？

PocketFlow：核心抽象仅需100行代码！

PocketFlow的创建者Zachary Huang是一位即将从哥伦比亚大学计算机博士毕业的研究者，曾在Microsoft Gray Systems Lab和Databricks实习，凭借杰出研究赢得谷歌奖学金，即将加入微软研究院担任研究员继续大语言模型智能体的开发工作。Zachary在实际开发大语言模型应用的过程中，深切体会到现有框架的种种问题。这些框架虽然功能丰富，但过度复杂的设计给开发者带来了沉重负担。于是，Zachary决定回归本质，探寻更加简洁有效的解决方案。

经过一年从零开始打磨大语言应用的经验，Zachary得出了一个关键洞见：所有复杂性的背后，大语言系统本质上不过是一个简单的有向图！基于这一发现，PocketFlow应运而生——一个零臃肿、零依赖、零供应商锁定的框架，全部代码仅有100行！

comparison

极简构建块

PocketFlow最核心的就是三个极简构建块。可以想象成一个井井有条的厨房：

• 节点就像各个烹饪工位 (切菜区、炒菜区、装盘区) ：class BaseNode:

def__init__(self):

self.params,self.successors={},{}

defadd_successor(self,node,action="default"): self.successors[action]=node;return node

defprep(self,shared): pass

defexec(self,prep_res): pass

defpost(self,shared,prep_res,exec_res): pass

defrun(self,shared): p=self.prep(shared);e=self.exec(p);returnself.post(shared,p,e)

• 流程就是告诉你下一步该去哪个工位的菜谱：

class Flow(BaseNode):

def__init__(self,start): super().__init__();self.start=start

defget_next_node(self,curr,action):

return nxt=curr.successors.get(action or"default")

deforch(self,shared,params=None):

curr,p=copy.copy(self.start),(params or {**self.params})

while curr: curr.set_params(p);c=curr.run(shared);curr=copy.copy(self.get_next_node(curr,c))

defrun(self,shared): pr=self.prep(shared);self.orch(shared);returnself.post(shared,pr,None)

• 共享存储就是所有工位都能取用食材的中央台面。在实际实现中，共享存储通常是内存中的Python字典，或者是数据库连接器：

load_data_node = LoadDataNode()

summarize_node = SummarizeNode()

load_data_node >> summarize_node

flow = Flow(start=load_data)

shared = {"file_name": "data.txt"}

flow.run(shared)

在这个高效厨房系统中：

1. 每个工位 (节点) 只做三件简单的事：

• 准备 (prep) ：从中央台面 (shared) 取用所需食材
• 执行 (exec) ：专注完成自己的任务
• 收尾 (post) ：把成果放回中央台面 (shared) 并告知下一站

2. 菜谱 (流程) 根据情况智能引导 (orch) ：

• "蔬菜切好了？去炒菜区！"
• "菜炒熟了？去装盘区！"

PocketFlow还支持批处理 (Batch) 、异步执行 (Asynchronous) 和并行处理 (Parallel) 。就这么简单！没有华丽辞藻，没有复杂架构——只有能组合成强大系统的简单积木！

abstraction

那OpenAI的API封装呢？

与其他框架不同，PocketFlow刻意避开特定供应商API的绑定。为什么？

• 零依赖烦恼 - 当前大语言框架动辄就带来几百兆的依赖包。PocketFlow保持零依赖，项目轻盈灵活！
• 零供应商锁定 - 想用OpenLLaMA等本地模型？随时可以，无需改动核心架构！
• 完全掌控自由 - 需要提示缓存、批处理或流式处理？直接按需构建，不必与预设抽象较劲！

开发时需要OpenAI API封装？让ChatGPT给你写一个！通常只需10行代码。这比预设的僵化封装灵活多了！

def call_llm(prompt):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY_HERE")

r = client.chat.completions.create(

model="gpt-4o", messages=[{"role": "user", "content": prompt}]

)

return r.choices[0].message.content

# Example usage

call_llm("Hello World!")

有了这些精简又强大的构建块，开发者可以轻松搭建复杂的智能体 (Agent) 、检索增强生成系统 (RAG) 和大语言工作流 (Workflow) ，完全掌控每个环节。来看个例子！

实战：10分钟搭建一个网络搜索智能体！

我们用PocketFlow来构建一个网络搜索智能体，类似Perplexity AI这样能搜索网络并回答问题的工具。

流程设计：简单明了的流程图就够了

这是智能体行为的简单流程图：

flow

# Create instances of each node

decide = DecideAction()

search = SearchWeb()

answer = AnswerQuestion()

# Connect the nodes

# If DecideAction returns "search", go to SearchWeb

decide - "search" >> search

# If DecideAction returns "answer", go to AnswerQuestion

decide - "answer" >> answer

# After SearchWeb completes and returns "decide", go back to DecideAction

search - "decide" >> decide

# Create and return the flow, starting with the DecideAction node

return Flow(start=decide)

每个节点干啥？超简单：

1. DecideAction — "搜索还是回答？"

• 准备 (prep) ：读取用户问题和已有搜索结果
• 执行 (exec) ：让大语言模型判断是该搜索还是直接回答
• 收尾 (post) ：返回"search"或"answer"指令

2. SearchWeb — "找点新信息！"

• 准备 (prep) ：获取搜索关键词
• 执行 (exec) ：调用搜索API获取结果
• 收尾 (post) ：保存结果并返回给决策节点

3. AnswerQuestion — "信息够了，回答问题！"

• 准备 (prep) ：整合问题和所有搜索内容
• 执行 (exec) ：让大语言模型生成有用的回答
• 收尾 (post) ：保存回答并结束任务

这个流程图灵活透明又易扩展！想换搜索引擎、使用不同的大语言模型或添加新决策点？分分钟搞定，不会动摇核心逻辑！

实际运行一个例子

假设用户问："谁赢了2023年超级碗？"来看看流程怎么走：

1. DecideAction处理：

• 检查 (prep) ：问题内容 (还没有信息)
• 判断 (exec) ："不知道2023超级碗结果，需要搜索一下"
• 行动 (post) ：生成搜索关键词"2023年超级碗冠军"
• 转向 (orch) ：SearchWeb节点

2. SearchWeb处理：

• 接收 (prep) ：搜索"2023年超级碗冠军"
• 执行 (exec) ：搜索网络 (找到"堪萨斯城酋长队赢了")
• 保存 (post) ：搜索结果
• 返回 (orch) ：回到DecideAction

3. DecideAction再次处理：

• 检查 (prep) ：问题+搜索结果
• 判断 (exec) ："已有足够信息可以回答了"
• 行动 (post) ：决定现在可以回答
• 转向 (orch) ：AnswerQuestion节点

4. AnswerQuestion处理：

• 整合 (prep) ：问题和所有搜集到的信息
• 生成 (exec) ：友好清晰的回答
• 完成 (post) ：任务结束！

就是这么简单高效！整个智能体实现只需几百行代码，建立在100行框架基础上。可组合的节点和简单的流程图就能创建智能、高效的AI系统。没有黑科技，没有框架冗余，只有清晰的逻辑和完全的掌控权！想自己试试？查看完整示例代码：https://github.com/The-Pocket/PocketFlow/tree/main/cookbook/pocketflow-agent

不止于搜索智能体，还能搭建更多强大应用！

PocketFlow远不止于搜索智能体。开发者可以搭建各种应用：多智能体系统 (multi agents) 、工作流自动化 (workflow) 、检索增强生成系统 (RAG) 、映射归约处理 (map-reduce) 、流式数据处理 (streaming) 、监督控制系统 (supervisor) 、聊天记忆管理 (chat memory) 、模型上下文协议 (model context protocol) 等等。

每个实现都遵循相同模式：从基本原则出发，简洁而强大。不必啃几十万行代码，PocketFlow让你从基础开始构建自己的理解。查看完整教程和示例：https://github.com/The-Pocket/PocketFlow/tree/main/cookbook

design

未来展望：智能体编码？人机协作的最高境界！

PocketFlow的真正魅力远超其极简设计。最具革命性的是它开启了智能体编码 (https://zacharyhuang.substack.com/p/agentic-coding-the-most-fun-way-to) 的大门——一种全新的编程方式，让AI助手帮你构建和改进AI应用！

智能体编码说白了就是与AI一起写代码的实践。打个比方，就像盖房子——开发者是有远见和专业知识的建筑师，而AI则是负责具体施工的建筑队：

• 你是建筑师：提供愿景和关键决策 (人类擅长的事)
• AI是建筑队：处理所有细节实现 (AI擅长的活)
• 你负责验收：审查和完善最终成果

这种协作能让生产力提升10倍！开发者少写重复代码，多做创造性思考！

agentic

如何教AI构建强大的大语言模型应用？

传统框架的困境：代码膨胀，文档匮乏 以前的框架思路完全走偏了——它们在代码中硬编码各种特定应用的封装：

• 代码膨胀：智能体 (langchain.agents) 、检索增强生成 (langchain.retrievers) 、记忆管理 (langchain.memory) 等功能都被固化在代码库中，导致代码库膨胀到几十万行，依赖关系复杂
• 文档滞后：核心功能在代码中，文档往往简短、过时且晦涩难懂

PocketFlow革命：文档即第二代码库！ Pocket Flow的解决方案颠覆了传统思维。与其将功能固化在代码中，不如让它灵活存在于文档中：

• 极简核心代码：仅保持100行，只保留核心构建块，永远不会膨胀
• 丰富文档生态：将丰富的功能实现方法和应用场景详细阐述在几千行的文档中，而非固化在代码库里

AI辅助开发的未来：文档直接指导AI (.cursorrules)

这些文档不仅仅是给人类看的参考资料，更是AI助手的"指导手册"。通过将文档转化为AI助手的规则文件，如.cursorrules (https://github.com/The-Pocket/PocketFlow/blob/main/.cursorrules)，Cursor等智能工具能够快速掌握PocketFlow的设计理念，在对话中灵活应用其设计模式。开发者只需专注于系统架构设计，学习少量基础构建块，就能让AI助手针对特定需求生成完美契合的解决方案，而不必被繁琐的框架限制所困扰。

更令人振奋的是：随着Pocket Flow代码的广泛传播，它们最终会进入未来大语言模型的训练数据。到那时，甚至不需要明确的文档，AI助手将自然而然地掌握这些原则，让大语言应用开发真正畅通无阻！

cursor

返璞归真，掌控未来

PocketFlow颠覆了"更复杂才更强大"的传统思维，用100行代码证明：真正的技术突破源于本质洞察，而非堆砌抽象。通过将大语言应用简化为基础有向图，它不仅让开发者摆脱了框架束缚，更为人机协作的智能体编码时代奠定了基础。

简洁并不意味着能力有限，恰恰相反，它赋予了开发者最大的自由和掌控力。正如伟大设计常常遵循的原则："不是无法再添加，而是无法再简化时，才达到完美。"

别忘记给项目点亮Star，以感谢Zachary Huang博士为AI进步所做出的卓越贡献！

立即体验PocketFlow，感受100行代码如何取代成千上万行！

GitHub仓库：https://github.com/the-pocket/PocketFlow

文档： https://the-pocket.github.io/PocketFlow

TypeScript版本： https://github.com/The-Pocket/PocketFlow-Typescript

文章来自于“AI修猫Prompt”，作者“AI修猫Prompt”。