PocketFlowSharp介绍
最近我对PocketFlow比较感兴趣，不仅是因为它是一个极简的LLM框架，更加让我觉得很不错的地方在于作者提供了很多方便学习的例子，就算没有LLM应用开发经验，也可以快速上手。
我比较喜欢C#，也想为C#生态做一点小小的贡献，因此创建了PocketFlowSharp项目。
PocketFlowSharp项目的愿景是助力.NET开发者开发LLM应用。
在我个人在学习实践的过程中，我发现很多项目不是那么"新手友好的"，这也没有办法，开发者更关注的是代码实现，文档写起来确实也很费劲。
在PocketFlowSharp项目中，我希望可以做到足够的新手友好，提供一些只要简单配置即可跑起来的示例，并且每个示例是独立的。
PocketFlowSharp项目地址：https://github.com/Ming-jiayou/PocketFlowSharp
构建Web_Search_Agent
今天介绍的是Web_Search_Agent。
效果
先来看下效果：
配置
运行这个示例非常简单，我提供了.env.example，如下所示：
用于配置LLM与BraveSearchApi，目前BraveSearchApi的免费额度是一个月2000次。
将其重命名为.env，注意需要将其设置为嵌入的资源，如下所示：
实现
在经过简单的配置之后，应该已经能够跑通了，为了让感兴趣的人更好的学习，我这里来介绍一下具体的实现。
Web_Search_Agent说是Agent其实我觉得更像是个工作流。PocketFlowSharp相当于一个简单的流程框架，将节点根据一个string类型的action进行连接。
Web_Search_Agent的整体流程如下所示：
首先创建一个Flow：
将节点进行连接有两种方式。
一种是：
csharp
decide.Next(search, "search");另一种是：
csharp
_ = search - "decide" - decide;这是因为实现了运算符重载，具体可看此处：
运行Flow的时候，节点之间的编排在这里：
每一个节点的运行流程在这里：
首先会运行决定节点的prep：
获取上下文（当前还没有上下文）与问题。
决定节点的exec：
获取prep的问题与上下文，判断是搜索还是回答。
决定节点的post：
根据LLM做出的决定选择行动。
这里LLM选择的是search。
根据返回的search寻找下一个节点也就是搜索节点，然后同样执行prep、exec与post。
Search节点的prep：
从共享存储中获取要搜索的内容。
Search节点的exec：
返回网络搜索结果：
Search节点的post：
将网络搜索的结果放到共享存储的context中。
然后返回"decide"又会回到决定节点。
决定节点这次选择的是answer：
就会转到回答节点。
回答节点的prep：
从共享存储中获取问题与上下文。
回答节点的exec：
根据问题与上下文进行回答。
回答节点的post：
将答案存入共享存储中。
最后从共享存储中提取出答案：
以上就是整个流程，希望能够让感兴趣的朋友快速理解。
最后
如果你还有什么不理解的地方，欢迎给我提issue。
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