PocketFlow

Pocket Flow는 100줄의 미니멀리스트 LLM 프레임워크입니다

가벼움 : 단 100줄. 군더더기 없음, 의존성 없음, 벤더 종속 없음.

표현력 : 좋아하는 모든 것—(멀티) 에이전트, 워크플로, RAG 등.

에이전틱 코딩 : AI 에이전트(예: Cursor AI)가 에이전트를 구축하도록 하세요—10배 생산성 향상!

Pocket Flow 시작하기:

설치하려면 pip install pocketflow를 실행하거나 소스 코드(단 100줄)를 복사하세요.
더 알아보려면 비디오 튜토리얼과 문서를 확인하세요
🎉 Pocket Flow로 빌드하는 다른 개발자들과 연결되려면 Discord에 참여하세요!
🎉 Pocket Flow는 이제 Typescript, Java, C++, Go, Rust, PHP 버전을 제공합니다!

왜 Pocket Flow인가?
현재 LLM 프레임워크는 비대합니다... LLM 프레임워크에는 100줄이면 충분합니다!

추상화
앱별 래퍼
벤더별 래퍼
줄 수
크기

LangChain
Agent, Chain
다수
(예: QA, 요약)
다수
(예: OpenAI, Pinecone 등)
405K
+166MB

CrewAI
Agent, Chain
다수
(예: FileReadTool, SerperDevTool)
다수
(예: OpenAI, Anthropic, Pinecone 등)
18K
+173MB

SmolAgent
Agent
일부
(예: CodeAgent, VisitWebTool)
일부
(예: DuckDuckGo, Hugging Face 등)
8K
+198MB

LangGraph
Agent, Graph
일부
(예: 시맨틱 검색)
일부
(예: PostgresStore, SqliteSaver 등)
37K
+51MB

AutoGen
Agent
일부
(예: Tool Agent, Chat Agent)
다수 [선택 사항]
(예: OpenAI, Pinecone 등)
7K
(코어만)
+26MB
(코어만)

PocketFlow
Graph
없음
없음
100
+56KB

Pocket Flow는 어떻게 작동하나요?
100줄이 LLM 프레임워크의 핵심 추상화인 Graph를 담아냅니다!

여기서부터 (멀티) 에이전트, 워크플로, RAG 등과 같은 인기 있는 디자인 패턴을 구현하기 쉽습니다.

✨ 아래는 기본 튜토리얼입니다:

이름
난이도
설명

Chat
☆☆☆ 더미
대화 기록이 있는 기본 챗봇

Structured Output
☆☆☆ 더미
프롬프트를 통해 이력서에서 구조화된 데이터 추출

Workflow
☆☆☆ 더미
개요 작성, 콘텐츠 작성, 스타일 적용을 수행하는 글쓰기 워크플로

Agent
☆☆☆ 더미
웹을 검색하고 질문에 답할 수 있는 리서치 에이전트

RAG
☆☆☆ 더미
간단한 검색 증강 생성(Retrieval-augmented Generation) 프로세스

Batch
☆☆☆ 더미
마크다운을 여러 언어로 번역하는 배치 프로세서

Streaming
☆☆☆ 더미
사용자 인터럽트 기능이 있는 실시간 LLM 스트리밍 데모

Chat Guardrail
☆☆☆ 더미
여행 관련 쿼리만 처리하는 여행 어드바이저 챗봇

Majority Vote
☆☆☆ 더미
여러 해결 시도를 집계하여 추론 정확도 향상

Map-Reduce
☆☆☆ 더미
map-reduce 패턴을 사용한 배치 이력서 적격성 평가

CLI HITL
☆☆☆ 더미
인간 개입(human-in-the-loop) 피드백이 있는 명령줄 농담 생성기

Multi-Agent
★☆☆ 초급
2개 에이전트 간 비동기 통신을 위한 Taboo 단어 게임

Supervisor
★☆☆ 초급
리서치 에이전트가 신뢰할 수 없어지고 있습니다... 감독 프로세스를 구축해 봅시다

Parallel
★☆☆ 초급
3배 속도 향상을 보여주는 병렬 실행 데모

Parallel Flow
★☆☆ 초급
8배 속도 향상을 보여주는 병렬 이미지 처리

Thinking
★☆☆ 초급
Chain-of-Thought를 통한 복잡한 추론 문제 해결

Memory
★☆☆ 초급
단기 및 장기 기억을 가진 챗봇

Text2SQL
★☆☆ 초급
자동 디버그 루프로 자연어를 SQL 쿼리로 변환

Code Generator
★☆☆ 초급
테스트 케이스 생성, 솔루션 구현, 코드 반복 개선

MCP
★☆☆ 초급
수치 연산을 위해 Model Context Protocol을 사용하는 에이전트

Agent Skills
★☆☆ 초급
요청을 재사용 가능한 마크다운 스킬로 라우팅하고 에이전트 흐름에서 적용

A2A
★☆☆ 초급
에이전트 간 통신을 위해 A2A 프로토콜로 래핑된 에이전트

Streamlit FSM
★☆☆ 초급
HITL 이미지 생성을 위한 유한 상태 머신이 있는 Streamlit 앱

FastAPI WebSocket
★☆☆ 초급
WebSocket을 통한 스트리밍 LLM 응답이 있는 실시간 채팅 인터페이스

FastAPI Background
★☆☆ 초급
백그라운드 작업과 SSE를 통한 실시간 진행 상황이 있는 FastAPI 앱

Voice Chat
★☆☆ 초급
VAD, STT, LLM, TTS가 있는 인터랙티브 음성 채팅 애플리케이션

Judge
★☆☆ 초급
반복적인 콘텐츠 개선을 위한 LLM-as-Judge 평가자-최적화 루프

Debate
★☆☆ 초급
두 명의 옹호자와 공정한 심판이 있는 적대적 추론

Agentic RAG
★☆☆ 초급
어떤 문서를 읽을지 결정하는 에이전트 주도 RAG

Self-Healing Mermaid
★☆☆ 초급
자동 오류 복구 기능이 있는 Mermaid 다이어그램 생성

Heartbeat
★☆☆ 초급
중첩 흐름이 있는 ClawBot 스타일의 상시 주기적 모니터링

Lead Generation
★★☆ 중급
영업 파이프라인: 스크레이핑, 보강, 점수화, 이메일 개인화

Newsletter
★★☆ 중급
AI 뉴스레터 큐레이션: 검색, 필터링, 요약, 포맷팅

Invoice Processing
★★☆ 중급
비전을 사용하여 PDF에서 인보이스 데이터 추출 및 검증

NotebookLM
★★☆ 중급
문서를 두 명의 AI 호스트가 진행하는 팟캐스트로 변환

Deep Research
★★☆ 중급
반복적 개선을 통한 재귀적 map-reduce 리서치

Coding Agent
★★★ 고급
6개의 도구, 메모리, patch-as-subflow가 있는 프로덕션 코딩 에이전트

👀 더미를 위한 다른 튜토리얼을 보고 싶으신가요? 이슈를 생성하세요!

Pocket Flow 사용 방법?
🚀 에이전틱 코딩을 통해 —인간이 설계하고 에이전트가 코딩하는 가장 빠른 LLM 앱 개발 패러다임!

✨ 아래는 더 복잡한 LLM 앱의 예시입니다:

앱 이름
난이도
주제
인간 설계
에이전트 코드

Website Chatbot
웹사이트를 24/7 고객 지원 천재로 변환
★★☆
중급
Agent
RAG
설계 문서
흐름 코드

Danganronpa Simulator
튜링 테스트는 잊으세요. 궁극의 AI 실험, Danganronpa!
★★★
고급
Workflow
Agent
설계 문서
흐름 코드

Codebase Knowledge Builder
남의 코드를 혼란스럽게 바라보기엔 인생이 너무 짧습니다
★★☆
중급
Workflow
설계 문서
흐름 코드

Build Cursor with Cursor
곧 특이점에 도달할 것입니다 ...
★★★
고급
Agent
설계 문서
흐름 코드

Ask AI Paul Graham
입학하지 못할 경우를 대비해 AI Paul Graham에게 물어보세요
★★☆
중급
RAG
Map Reduce
TTS
설계 문서
흐름 코드

Youtube Summarizer
5살 아이에게 설명하듯 YouTube 동영상을 설명해 드립니다
★☆☆
초급
Map Reduce
설계 문서
흐름 코드

Cold Opener Generator
차가운 리드를 뜨겁게 만드는 즉석 아이스브레이커
★☆☆
초급
Map Reduce
Web Search
설계 문서
흐름 코드

에이전틱 코딩을 배우고 싶으신가요?

위의 일부 앱이 어떻게 만들어지는지에 대한 비디오 튜토리얼은 제 YouTube를 확인하세요!

나만의 LLM 앱을 만들고 싶으신가요? 이 글을 읽어보세요! 이 템플릿으로 시작하세요!