論文の概要: Flow State: Humans Enabling AI Systems to Program Themselves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03771v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 05:25:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 08:43:18.92679
• Title: Flow State: Humans Enabling AI Systems to Program Themselves
• Title（参考訳）: フローステート:AIシステムをプログラムする人間たち
• Authors: Helena Zhang, Jakobi Haskell, Yosef Frost,
• Abstract要約: 我々は,Human-AI共同設計を中心としたプラットフォームであるPocketflowを紹介した。 PocketflowはPythonフレームワークであり、意図的に最小限だが相乗的なコア抽象化セットの上に構築されている。 非常に小さなコードしか持たない堅牢でベンダに依存しない基盤を提供し、明らかにオーバーヘッドを減らします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Compound AI systems, orchestrating multiple AI components and external APIs, are increasingly vital but face challenges in managing complexity, handling ambiguity, and enabling effective development workflows. Existing frameworks often introduce significant overhead, implicit complexity, or restrictive abstractions, hindering maintainability and iterative refinement, especially in Human-AI collaborative settings. We argue that overcoming these hurdles requires a foundational architecture prioritizing structural clarity and explicit control. To this end, we introduce Pocketflow, a platform centered on Human-AI co-design, enabled by Pocketflow. Pocketflow is a Python framework built upon a deliberately minimal yet synergistic set of core abstractions: modular Nodes with a strict lifecycle, declarative Flow orchestration, native hierarchical nesting (Flow-as-Node), and explicit action-based conditional logic. This unique combination provides a robust, vendor-agnostic foundation with very little code that demonstrably reduces overhead while offering the expressiveness needed for complex patterns like agentic workflows and RAG. Complemented by Pocket AI, an assistant leveraging this structure for system design, Pocketflow provides an effective environment for iteratively prototyping, refining, and deploying the adaptable, scalable AI systems demanded by modern enterprises.
• Abstract（参考訳）: 複数のAIコンポーネントと外部APIを編成する複合AIシステムはますます重要になっているが、複雑性の管理、あいまいさの扱い、効果的な開発ワークフローの実現といった課題に直面している。 既存のフレームワークは、特にHuman-AIの協調的な設定において、大きなオーバーヘッド、暗黙の複雑さ、制限的な抽象化を導入し、保守性や反復的な改善を妨げることが多い。 これらのハードルを克服するには、構造的明確さと明示的な制御を優先する基礎的なアーキテクチャが必要である、と私たちは主張する。 この目的のために、Pocketflowによって実現されたHuman-AI共同設計を中心としたプラットフォームであるPocketflowを紹介します。 Pocketflowは,厳格なライフサイクルを持つモジュール型Node,宣言型フローオーケストレーション,ネイティブ階層ネスト(Flow-as-Node),明示的なアクションベースの条件付きロジックといった,最小限でシナジスティックなコア抽象化上に構築されたPythonフレームワークである。 このユニークな組み合わせは、非常に少ないコードで堅牢でベンダーに依存しない基盤を提供し、明らかにオーバーヘッドを減らし、エージェントワークフローやRAGのような複雑なパターンに必要な表現力を提供します。 システム設計にこの構造を活用するアシスタントであるPocket AIによって補完されたPocketflowは、現代企業が要求する適応可能でスケーラブルなAIシステムを反復的にプロトタイピング、精錬、デプロイするための効果的な環境を提供する。

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