自从23年初GPT爆火后，每年都会涌现一些爆火的AI概念。

今年最火的概念无疑是Agent。

伴随而来的，是各家都在争夺**「Agent的解释权」**：

• openAI发布a-practical-guide-to-building-agents[1]
• Antropic发布building-effective-agents[2]
• langchain作者发文how-to-think-about-agent-frameworks[3]反驳openAI的观点（目的是推销自家的langGraph）

这些繁杂的信息无疑加深了开发者对Agent的理解成本。

实际上，Agent的概念非常简单。本文会用一个**「100行代码的Agent框架」讲解「Agent的开发原理」**。

什么是 PocketFlow？

PocketFlow[4]是一款仅有100行代码的Agent框架，作者是Zachary Huang[5]。

他的概念非常简单 —— 所有AI应用的核心流程，本质来说是不同复杂度的图（graph，一种数据结构），由最基本的数据结构Node组合而成。

以**「AI总结邮件内容」**这个场景举例：

只让AI总结邮件内容，那么核心流程就是一个Node：

如果AI总结邮件后再生成回复草稿，就是两个Node组成的Flow：

如果要重复总结多份邮件，就是多个Node重复执行，这些Node组成Batch：

如果要同时总结多份邮件，就是多个Node同时执行，这些Node组成Parallel。

再考虑一些流程设计，比如：

• 循环：Node A 与 B 的输出分别作为对方的输入

• 分支：Node根据条件与不同Node连接

当有了这些基础的结构与流程后，就能组合更复杂的图。

比如**「循环」和「分支」**可以组合成Agent。

下图是一个**「总结邮件内容并生成回复」**的Agent，他会分析邮件内容、确定是否需要人工审核、草拟回复并不断迭代优化。

一些常用的AI工具也能组合生成，比如下图是RAG的结构：

有了RAG，再结合流与循环就能组合成**「AI聊天应用中的聊天消息记忆模块」**：

到这里你应该能理解为什么PocketFlow代码只有100行 —— 他只实现了构成AI应用所需的基本数据结构。

要开发任何AI应用，只需要：

1. 了解该应用可以设计为**「什么结构的图」**（graph）
2. 用PocketFlow描述图结构
3. 实现图结构、辅助方法、图的状态管理

听起来是不是有种**「库太简单，以至于需要开发者自己写很多代码」**的感觉？

在AI时代，这恰恰不是问题。

Agentic Coding

由于PocketFlow代码量极少（100行），这意味着你能将他的源代码、设计理念、使用方法、案例合并为一条提示词给到大模型。

通过这条提示词，现代大模型（比如Claude-sonnet-3.7、Gemini2…）可以轻松掌握PocketFlow使用方法的最佳实践。

作者还为上述最佳实践设计了一套称为Agentic Coding[6]的**「AI辅助开发模式」**。

这套开发模式是**「人类设计」与「AI实现」**的协作模式 —— 人类负责理解需求、定义高层架构和评估结果，AI负责实现细节和优化。

假设我要基于PocketFlow开发一个mini Cursor，Agentic Coding的流程如下：

1. 我去调研mini Cursor需要实现哪些功能
2. 与AI协作确定这些功能对应什么图结构

对于Cursor应该是Agent结构。

1. 与AI协作确定工具的类型定义

mini Cursor需要如下工具：

• codebase_search：语义搜索工具
• read_file：读取文件内容（或大纲）
• run_terminal_cmd：代表用户在终端执行命令
• list_dir：快速列出目录内容
• 等等

1. AI使用PocketFlow实现我在步骤2确定的图结构
2. AI实现我在步骤3确定的工具
3. 评估、优化效果

就我个人体验，基于Agentic Coding，开发mini Cursor我只用了1天时间，结构如下：

核心代码就是定义不同Node，比如核心Agent、各种工具Node。

再将各个Node连接形成图。

总结

所有AI应用的核心流程，本质来说是不同复杂度的图（graph，一种数据结构），由最基本的数据结构Node组合而成。

PocketFlow提供了最基本的数据结构以及一套**「人类设计 + AI实现」**的协作开发模式Agentic Coding（本质是一段可以作为cursor rule的提示词）

你可以在cursor（或其他AI IDE）帮助下，快速开发各种AI应用。

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