title: '工具函数与开发范式'
description: 'Node 里装什么？工具函数分类、Agentic Coding 开发范式与名词速查表。'​

6. 工具函数层：Node 里装什么？

前面 5 章讲的都是 PocketFlow 框架本身 —— Node 生命周期、Flow 图遍历、通信机制、设计模式、源码实现。但 PocketFlow 是纯编排框架，不包含任何具体实现。那么 Node 的 exec() 里到底填什么？

答案是工具函数（Utility Functions）—— 你自己编写或引入的外部能力：

# 典型的工具函数：LLM 调用封装
def call_llm(prompt: str) -> str:
    client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    r = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o", messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return r.choices[0].message.content

# 在 Node 的 exec() 中调用
class AnalyzeNode(Node):
    def exec(self, data):
        return call_llm(f"请分析：{data}")  # 工具函数填进 exec()
​

::: tip 工具函数 vs 设计模式

• 设计模式（§4）= 图拓扑，决定节点之间怎么连
• 工具函数（本节）= 节点内部，决定每个节点做什么

两者正交：同一个 LLM 调用工具可以用在链式工作流里，也可以用在 智能体 循环里。PocketFlow 不限制你用什么工具，你可以自由组合。
:::

更进一步，工具函数也可以被模块化为技能文件（Markdown），智能体 在运行时动态选择并注入 prompt —— 这就是 智能体技能 模式。详见 应用案例第 11 节：智能体技能。

7. 开发者体验：Agentic Coding

PocketFlow 推崇一种高效的人机协作开发范式 —— Agentic Coding：

人类负责设计架构（定义 Node、画 Flow 图、设计 shared 数据契约），AI 负责写实现代码（填充 exec() 方法体）。

为什么 PocketFlow 特别适合这种模式？

• 核心极简：AI 只需理解 Node 和 Flow 两个概念
• 接口清晰：每个 Node 的输入输出都通过 shared 明确定义
• 零依赖：不需要理解复杂的第三方 API
• 可测试：每个 Node 的 exec() 可以独立测试

::: info 完整方法论
Agentic Coding 包含 8 个步骤：需求澄清 → Flow 设计 → Utilities 识别 → Data 契约 → Node 设计 → 实现 → 优化 → 可靠性。完整的流程讲解、设计文档模板和可运行示例代码，请参考 应用案例第 12 节：智能体编程。
:::

8. 名词速查表（Glossary）

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