PocketFlow是一个仅用100行代码实现的极简LLM框架，解决了主流框架过于臃肿、依赖复杂的问题。它将LLM应用建模为简单的有向图结构（节点+流+共享存储），支持智能体、工作流、RAG等所有主流AI设计模式。框架零依赖、无厂商锁定，易于理解、调试和扩展，让开发者能够轻松构建复杂的大模型应用，代表了"智能体化编程"的未来开发范式。

Pocket Flow – 100 行代码的极简主义 LLM 框架

写在前面：一个关于"做减法"的故事

在智能体框架里，大家可能有个现象特别有意思：框架越做越大，文档越写越厚,依赖包动辄几百 MB，但真正用到的核心功能可能就那么几个。很多开发者盯着 LangChain 这类框架的代码库,心里嘀咕：“搞这么复杂,真的有必要吗？”

PocketFlow 的作者也有同样的困惑。在与臃肿框架斗争了整整一年后，这位开发者做了个大胆的决定：把所有不必要的东西统统砍掉。最终的成果令人惊艳——一个仅用 100 行代码实现的极简 LLM 框架，却能完成主流框架的所有核心功能。

主流框架到底哪里出了问题？

先来看看开发者们的真实吐槽。Octomind 工程团队在博客里直言不讳：“刚开始用 LangChain 时确实挺顺手，但这些高度抽象很快就让代码变得难以理解,维护起来简直是噩梦。”

Reddit 上的讨论更加热闹。有人调侃道："就在你读完这句话的功夫，LangChain 已经废弃了 4 个类，而且文档还没更新。"另一位开发者的评价更直接：“极其不稳定，接口天天变，文档经常过时。”

这些问题归根结底就两个：过度抽象把简单功能埋在复杂性之下，实现混乱让开发者疲于应对依赖冲突和版本问题。

PocketFlow 的核心理念：LLM 应用本质就是有向图

在从零构建了多个 LLM 应用后，PocketFlow 的作者有了一个关键洞察：剥离所有花哨的外壳，LLM 系统的本质其实就是简单的有向图。基于这个发现，PocketFlow 应运而生——零臃肿、零依赖、无厂商锁定，核心代码仅 100 行。

框架对比图

AI 框架在抽象层级、应用封装、厂商封装及代码量方面的对比

三个核心概念，像管理厨房一样简单

PocketFlow 把 LLM 工作流建模成图 + 共享存储的结构，可以用厨房来类比：

1. 节点（Node）—— 不同的料理台

每个节点就像厨房里的一个工作台，专门负责某项任务。节点只做三件事：

  • Prep：从共享台拿取原料
  • Exec：进行专业加工
  • Post：把结果放回共享台，并决定下一步去哪
class BaseNode:    def __init__(self):        self.params, self.successors = {}, {}        def prep(self, shared):pass       # 准备工作    def exec(self, prep_res):pass     # 执行任务    def post(self, shared, prep_res, exec_res):pass# 后处理        def run(self, shared):        p = self.prep(shared)        e = self.exec(p)        return self.post(shared, p, e)

2. 流（Flow）—— 规定顺序的菜谱

Flow 决定了任务的执行顺序，就像菜谱规定先切菜、再烹饪、最后摆盘。

class Flow(BaseNode):    def __init__(self, start):         super().__init__()        self.start = start        def orch(self, shared, params=None):  # 编排逻辑        curr = copy.copy(self.start)        while curr:            action = curr.run(shared)            curr = copy.copy(curr.successors.get(action or "default"))

3. 共享存储（Shared Store）—— 厨房的备料台

所有料理台都能看到备料台上的食材，这就是共享存储的作用。通常就是一个内存中的字典：

load_data_node = LoadDataNode()summarize_node = SummarizeNode()load_data_node >> summarize_node  # 定义流程flow = Flow(start=load_data_node)shared = {"file_name": "data.txt"}flow.run(shared)

在这个"智能厨房"里，菜谱（Flow）根据条件动态调度：“菜切好了就去烹饪台”，“饭煮好了就去摆盘台”。整个过程清晰透明，易于扩展。

Pocket Flow – 核心抽象架构图

支持的设计模式：该有的都有

基于这套极简抽象，PocketFlow 能实现当前主流的所有 AI 设计模式：

  • 智能体（Agent）：具备自主决策能力
  • 工作流（Workflow）：将多个任务串联成流水线
  • RAG（检索增强生成）：数据检索与内容生成无缝集成
  • MapReduce：大规模数据处理的经典范式
  • 结构化输出：确保输出格式一致性
  • 多智能体协作：协调多个智能体共同工作

Pocket Flow – 设计模式示意图

所有这些模式都遵循同一套规则：在 100 行核心代码基础上，编写几百行业务逻辑就能实现。开发者不需要翻遍大型框架的成千上万个文件，而是从底层原理出发构建自己的理解。

实战案例：搭建一个网页搜索智能体

来看一个具体例子——搭建类似 Perplexity AI 的搜索智能体，能联网搜索并回答问题。

流程设计

整个智能体的行为可以建模为这样的图结构：

智能体流程图

# 初始化节点decide = DecideAction()   # 决策节点search = SearchWeb()      # 搜索节点answer = AnswerQuestion() # 回答节点# 定义连接逻辑decide - "search" >> searchdecide - "answer" >> answersearch - "decide" >> decide# 启动流程flow = Flow(start=decide)

节点职责分工

DecideAction（决策节点）：判断当前应该去搜索网页，还是已有信息足够回答问题。

SearchWeb（搜索节点）：调用搜索引擎 API 抓取信息，提炼关键内容后存入上下文。

AnswerQuestion（回答节点）：汇总所有搜索信息，生成最终答案。

整个过程动态透明，随时可以更换 LLM 模型或搜索引擎，而无需改动核心逻辑。

RAG 系统实现示例

再看一个 RAG 系统的实现，代码结构同样清晰：

from pocketflow import Node, Flow, BatchNode# 离线流程：文档处理class ChunkDocumentsNode(BatchNode):    def exec(self, text):        """将单个文本切分成小块"""        return fixed_size_chunk(text)        def post(self, shared, prep_res, exec_res_list):        """存储切分后的文本"""        all_chunks = [chunk for chunks in exec_res_list for chunk in chunks]        shared["texts"] = all_chunks        print(f"✅ 从 {len(prep_res)} 个文档创建了 {len(all_chunks)} 个片段")class EmbedDocumentsNode(BatchNode):    def exec(self, text):        """对单个文本进行向量化"""        return get_embedding(text)# 在线流程：查询处理class RetrieveDocumentNode(Node):    def exec(self, inputs):        """在索引中搜索相似文档"""        query_embedding, index, texts = inputs        distances, indices = index.search(query_embedding, k=1)        best_idx = indices[0][0]        return {"text": texts[best_idx], "index": best_idx}

为什么不内置 API 封装？刻意的设计选择

细心的开发者会发现，PocketFlow 刻意避开了绑定特定厂商的 API。这个决定背后有深思熟虑的考量：

摆脱依赖地狱：主流框架动辄几百 MB 的依赖包，PocketFlow 则是零依赖，让项目保持轻量灵活。

避免厂商锁定：可以自由使用任何模型，包括 OpenLLaMA 这样的本地模型，无需修改核心架构。

完全的自定义控制：想实现 Prompt 缓存、批处理或流式输出？直接根据需求构建，不受预设抽象的限制。

框架作者的观点很明确：API 易变、需求多样、性能优化各有侧重。如果需要 API 封装，完全可以让 ChatGPT 即时生成一个，通常也就 10 行代码。这比维护那些很快就会过时的内置库要灵活得多。

智能体化编程：未来的开发范式

PocketFlow 最具革命性的地方在于开启了**智能体化编程（Agentic Coding）**的可能。

这是一种由 AI 助手辅助构建和修改 AI 应用的新范式。打个比方：

  • 开发者是建筑师，负责高层设计和战略决策
  • AI 助手是施工队，处理细节实现
  • 开发者通过评审和微调引导整个过程

这种模式能带来 10 倍的生产力提升，让开发者从枯燥的模板代码中解放出来。

文档即代码的理念

以往的框架试图为每类应用硬编码封装，结果让开发者和 AI 助手都感到困惑。PocketFlow 的解决方案是：把文档当作第二代码库。

框架提供极简的基础模块，辅以清晰的"教学文档"，告诉 AI 如何组合这些模块。这些说明直接作为规则文件（如 Cursor 的 .cursorrules）喂给 AI 助手，使其具备灵活构建复杂系统的知识，而不是死记硬背框架接口。

能力边界：不仅仅是搜索智能体

PocketFlow 的潜力远不止于此。开发者可以用同样优雅简洁的方式构建：

  • 多智能体协作系统：多个智能体分工合作解决复杂问题
  • RAG 检索系统：结合知识库的智能问答
  • MapReduce 计算：处理大规模数据任务
  • 模型上下文协议（MCP）：标准化的模型交互接口

更复杂的应用可能需要 5-15 个工具调用，结合 Web 搜索、内部工具（如 Google Drive、Gmail、Slack）来综合处理信息。PocketFlow 让开发者能够灵活编排这些工具，而不是被框架预设的模式所束缚。

开发者反馈：终于不用跳水了

从社区反馈来看，PocketFlow 戳中了很多开发者的痛点：

“终于有个框架不需要先读几天文档才能上手了。”

“100 行核心代码意味着出了问题能自己调试，不用在框架的黑盒里瞎猜。”

“最喜欢的是没有依赖冲突，项目部署简直太省心了。”

技术细节：支持批处理、异步和并行

虽然核心只有 100 行，但 PocketFlow 该有的高级特性一个不少：

批处理（Batch）：支持节点或流处理大规模数据密集型任务。

异步（Async）：支持节点或流等待异步任务执行。

并行（Parallel）：专门优化 I/O 密集型任务的性能。

这些能力让 PocketFlow 能够应对从简单脚本到复杂生产环境的各种场景。

快速开始：三步上手

想要尝试 PocketFlow？过程非常简单：

  1. 克隆仓库：git clone https://github.com/the-pocket/PocketFlow
  2. 阅读文档：官方文档 提供了详细的教程和示例
  3. 开始构建：从示例代码开始，逐步构建自己的应用

还有 TypeScript 版本 可供选择，满足不同技术栈的需求。

写在最后：大道至简

PocketFlow 的出现提醒开发者：复杂的问题不一定需要复杂的解决方案。通过将 LLM 应用建模为简单的有向图，剔除所有冗余，PocketFlow 实现了透明的逻辑和完全的掌控。

如果已经厌倦了在复杂框架中"跳水"，想从零开始真正掌握 AI 应用的构建，PocketFlow 的极简主义或许正是通往智能体革命的门票。

立即体验：

  • GitHub 仓库 https://github.com/the-pocket/PocketFlow
  • 官方文档 https://the-pocket.github.io/PocketFlow/

代码

PocketFlow核心代码：

import asyncio, warnings, copy, timeclass BaseNode:    def __init__(self): self.params,self.successors={},{}    def set_params(self,params): self.params=params    def next(self,node,action="default"):        if action in self.successors: warnings.warn(f"Overwriting successor for action '{action}'")        self.successors[action]=node; return node    def prep(self,shared): pass    def exec(self,prep_res): pass    def post(self,shared,prep_res,exec_res): pass    def _exec(self,prep_res): return self.exec(prep_res)    def _run(self,shared): p=self.prep(shared); e=self._exec(p); return self.post(shared,p,e)    def run(self,shared):         if self.successors: warnings.warn("Node won't run successors. Use Flow.")          return self._run(shared)    def __rshift__(self,other): return self.next(other)    def __sub__(self,action):        if isinstance(action,str): return _ConditionalTransition(self,action)        raise TypeError("Action must be a string")class _ConditionalTransition:    def __init__(self,src,action): self.src,self.action=src,action    def __rshift__(self,tgt): return self.src.next(tgt,self.action)class Node(BaseNode):    def __init__(self,max_retries=1,wait=0): super().__init__(); self.max_retries,self.wait=max_retries,wait    def exec_fallback(self,prep_res,exc): raise exc    def _exec(self,prep_res):        for self.cur_retry in range(self.max_retries):            try: return self.exec(prep_res)            except Exception as e:                if self.cur_retry==self.max_retries-1: return self.exec_fallback(prep_res,e)                if self.wait>0: time.sleep(self.wait)class BatchNode(Node):    def _exec(self,items): return [super(BatchNode,self)._exec(i) for i in (items or [])]class Flow(BaseNode):    def __init__(self,start=None): super().__init__(); self.start_node=start    def start(self,start): self.start_node=start; return start    def get_next_node(self,curr,action):        nxt=curr.successors.get(action or "default")        if not nxt and curr.successors: warnings.warn(f"Flow ends: '{action}' not found in {list(curr.successors)}")        return nxt    def _orch(self,shared,params=None):        curr,p,last_action =copy.copy(self.start_node),(params or {**self.params}),None        while curr: curr.set_params(p); last_action=curr._run(shared); curr=copy.copy(self.get_next_node(curr,last_action))        return last_action    def _run(self,shared): p=self.prep(shared); o=self._orch(shared); return self.post(shared,p,o)    def post(self,shared,prep_res,exec_res): return exec_resclass BatchFlow(Flow):    def _run(self,shared):        pr=self.prep(shared) or []        for bp in pr: self._orch(shared,{**self.params,**bp})        return self.post(shared,pr,None)class AsyncNode(Node):    async def prep_async(self,shared): pass    async def exec_async(self,prep_res): pass    async def exec_fallback_async(self,prep_res,exc): raise exc    async def post_async(self,shared,prep_res,exec_res): pass    async def _exec(self,prep_res):         for self.cur_retry in range(self.max_retries):            try: return await self.exec_async(prep_res)            except Exception as e:                if self.cur_retry==self.max_retries-1: return await self.exec_fallback_async(prep_res,e)                if self.wait>0: await asyncio.sleep(self.wait)    async def run_async(self,shared):         if self.successors: warnings.warn("Node won't run successors. Use AsyncFlow.")          return await self._run_async(shared)    async def _run_async(self,shared): p=await self.prep_async(shared); e=await self._exec(p); return await self.post_async(shared,p,e)    def _run(self,shared): raise RuntimeError("Use run_async.")class AsyncBatchNode(AsyncNode,BatchNode):    async def _exec(self,items): return [await super(AsyncBatchNode,self)._exec(i) for i in items]class AsyncParallelBatchNode(AsyncNode,BatchNode):    async def _exec(self,items): return await asyncio.gather(*(super(AsyncParallelBatchNode,self)._exec(i) for i in items))class AsyncFlow(Flow,AsyncNode):    async def _orch_async(self,shared,params=None):        curr,p,last_action =copy.copy(self.start_node),(params or {**self.params}),None        while curr: curr.set_params(p); last_action=await curr._run_async(shared) if isinstance(curr,AsyncNode) else curr._run(shared); curr=copy.copy(self.get_next_node(curr,last_action))        return last_action    async def _run_async(self,shared): p=await self.prep_async(shared); o=await self._orch_async(shared); return await self.post_async(shared,p,o)    async def post_async(self,shared,prep_res,exec_res): return exec_resclass AsyncBatchFlow(AsyncFlow,BatchFlow):    async def _run_async(self,shared):        pr=await self.prep_async(shared) or []        for bp in pr: await self._orch_async(shared,{**self.params,**bp})        return await self.post_async(shared,pr,None)class AsyncParallelBatchFlow(AsyncFlow,BatchFlow):    async def _run_async(self,shared):         pr=await self.prep_async(shared) or []        await asyncio.gather(*(self._orch_async(shared,{**self.params,**bp}) for bp in pr))        return await self.post_async(shared,pr,None)

RAG示例完整代码如下：

from pocketflow import Node, Flow, BatchNodeimport numpy as npimport faissfrom utils import call_llm, get_embedding, fixed_size_chunk# Nodes for the offline flowclass ChunkDocumentsNode(BatchNode):    def prep(self, shared):        """Read texts from shared store"""        return shared["texts"]        def exec(self, text):        """Chunk a single text into smaller pieces"""        return fixed_size_chunk(text)        def post(self, shared, prep_res, exec_res_list):        """Store chunked texts in the shared store"""        # Flatten the list of lists into a single list of chunks        all_chunks = []        for chunks in exec_res_list:            all_chunks.extend(chunks)                # Replace the original texts with the flat list of chunks        shared["texts"] = all_chunks                print(f"✅ Created {len(all_chunks)} chunks from {len(prep_res)} documents")        return"default"    class EmbedDocumentsNode(BatchNode):    def prep(self, shared):        """Read texts from shared store and return as an iterable"""        return shared["texts"]        def exec(self, text):        """Embed a single text"""        return get_embedding(text)        def post(self, shared, prep_res, exec_res_list):        """Store embeddings in the shared store"""        embeddings = np.array(exec_res_list, dtype=np.float32)        shared["embeddings"] = embeddings        print(f"✅ Created {len(embeddings)} document embeddings")        return"default"class CreateIndexNode(Node):    def prep(self, shared):        """Get embeddings from shared store"""        return shared["embeddings"]        def exec(self, embeddings):        """Create FAISS index and add embeddings"""        print("🔍 Creating search index...")        dimension = embeddings.shape[1]                # Create a flat L2 index        index = faiss.IndexFlatL2(dimension)                # Add the embeddings to the index        index.add(embeddings)                return index        def post(self, shared, prep_res, exec_res):        """Store the index in shared store"""        shared["index"] = exec_res        print(f"✅ Index created with {exec_res.ntotal} vectors")        return"default"# Nodes for the online flowclass EmbedQueryNode(Node):    def prep(self, shared):        """Get query from shared store"""        return shared["query"]        def exec(self, query):        """Embed the query"""        print(f"🔍 Embedding query: {query}")        query_embedding = get_embedding(query)        return np.array([query_embedding], dtype=np.float32)        def post(self, shared, prep_res, exec_res):        """Store query embedding in shared store"""        shared["query_embedding"] = exec_res        return"default"class RetrieveDocumentNode(Node):    def prep(self, shared):        """Get query embedding, index, and texts from shared store"""        return shared["query_embedding"], shared["index"], shared["texts"]        def exec(self, inputs):        """Search the index for similar documents"""        print("🔎 Searching for relevant documents...")        query_embedding, index, texts = inputs                # Search for the most similar document        distances, indices = index.search(query_embedding, k=1)                # Get the index of the most similar document        best_idx = indices[0][0]        distance = distances[0][0]                # Get the corresponding text        most_relevant_text = texts[best_idx]                return {            "text": most_relevant_text,            "index": best_idx,            "distance": distance        }        def post(self, shared, prep_res, exec_res):        """Store retrieved document in shared store"""        shared["retrieved_document"] = exec_res        print(f"📄 Retrieved document (index: {exec_res['index']}, distance: {exec_res['distance']:.4f})")        print(f"📄 Most relevant text: \"{exec_res['text']}\"")        return"default"    class GenerateAnswerNode(Node):    def prep(self, shared):        """Get query, retrieved document, and any other context needed"""        return shared["query"], shared["retrieved_document"]        def exec(self, inputs):        """Generate an answer using the LLM"""        query, retrieved_doc = inputs                prompt = f"""Briefly answer the following question based on the context provided:Question: {query}Context: {retrieved_doc['text']}Answer:"""                answer = call_llm(prompt)        return answer        def post(self, shared, prep_res, exec_res):        """Store generated answer in shared store"""        shared["generated_answer"] = exec_res        print("\n🤖 Generated Answer:")        print(exec_res)        return"default"

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