01 项目介绍

在大语言模型（LLM）应用开发领域，我们似乎陷入了一个怪圈：为了实现复杂功能，框架变得越来越臃肿，依赖链越来越长，动辄数十万行代码、上百 MB 安装体积成为常态。

但今天要介绍的 PocketFlow 项目，正以一种近乎“叛逆”的姿态挑战这一现状——仅 100 行核心代码，实现了一个功能完备的 LLM 框架，能支持（多）智能体、RAG、工作流编排等复杂场景。

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02 核心优势

PocketFlow 并非传统意义上的 LLM 工具库，而是一个通用的 LLM 应用开发基座，为 LLM 应用开发提供了一条极简路径。核心优势在于：

• 极致精简：100 行代码实现核心功能，比主流框架轻量 1000 倍以上，我们来看一个简单的对比：

框架	代码量	体积
PocketFlow	100 行	56KB
LangChain	405K 行	166MB

• 核心抽象：将 LLM 应用的核心逻辑抽象为图（Graph），这种底层设计使其能灵活编排复杂流程，支持多种设计模式（Agent，Workflow，RAG 等）。
• 多语言支持：目前已支持 Python，TypeScript，Java，C++，Go，Rust，PHP 等多语言版本，无论你是前端开发者还是后端工程师，都能找到熟悉的技术栈。
• 代理式编码：PocketFlow 不仅是一个框架，更倡导一种新的开发范式——“代理式编码（Agentic Coding）”：开发者只需专注于“设计系统流程”（人类设计），具体的代码实现则交由 AI 代理完成（代理编码），提升 10 倍开发效率。

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03 如何使用

PocketFlow 的使用门槛极低，即使是新手也能快速上手：

• 极简安装：直接复制 GitHub 上的 100 行源码到项目中，无需额外依赖。
• 包管理安装：通过 pip install pocketflow一键安装。

在 cookbook 中提供了一些使用例子，如使用 chat 调用 API 访问大模型。以访问通义千问 qwen3-max 大模型为例，设置 API key 和 url，修改 model 为 qwen3-max。

def call_llm(messages):
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("QWEN_MAX_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-max",
messages=messages,
temperature=0.7
)
return response.choices[0].message.content

安装依赖库后运行 main 脚本，就可以使用 chat 方式访问大模型。

pip install -r requirements.txt
python main.py

Welcome to the chat! Type 'exit' to end the conversation.
You: 你是谁
Assistant: 我是通义千问，阿里巴巴集团旗下的超大规模语言模型。我能够回答问题、创作文字，比如写故事、写公文、写邮件、写剧本、逻辑推理、编程等等，还能表达观点，玩游戏等。如果你有任何问题或需要帮助，欢迎随时告诉我！
You: exit
Goodbye!

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