体验时间：2025 年 9 月

核心理念

我们认为，像人与人的互动和协作一样，人和 AI 最佳的互动方式应该是发散、多线程、和相互协作的，因此，我们首创性地设计了和传统对话式 GPT 助手完全不同的 AI 互动方式，通过一个无限的画布，让你和 AI 可以更自由的协作，既可以无限发散，也可以通过清楚的流程把它转化成可复用的工作流。

网址：https://flowith.net

特点

与传统聊天界面的线性对话方式相比，flowith 采用二维画布交互格式。用户可以参与多线程对话，更能适应各种复杂的任务和创造性的过程。

无限工具调用

Oracle 模式支持集成外部工具（可以理解为插件），例如 Twitter 搜索、小红书搜索、摘要推理、思维导图生成、PPT 制作、网页生成等。它会根据当前子任务，自主从工具库中选择最合适的工具，并按需调用。Oracle 支持的工具数量持续增加，其框架允许无限数量的工具集成。

人工智能驱动的自动化知识组织

Flowith 会自动对您上传的文档、笔记、链接等资料进行拆分，无需人工分类和标记，大幅降低知识整理的时间成本。此外，系统会自动建立知识单元之间的连接，构建结构化的知识网络，消除信息孤岛，使知识检索和利用更加高效便捷。

更精准、更专业的回应

Flowith 自动将材料分解为 AI 可理解的基本知识单元，称为“种子”。每个种子包含核心概念或关键点。通过 AI 的深度理解和检索能力，可以精准地访问这些种子，从而提供更精准、更符合语境的支持。系统能够深入理解您知识库的语境，告别“幻觉”和无效的响应。

优势

Flow 模式具体的优势：

1. 可以多 AI 同时、多线程进行生成。

2. 你可以反复修改 AI Prompt，并多次生成。

3. 每个节点可以 「 引用 」 其他节点中的内容，让内容可复用

4. 可以对信息随时进行分叉，或汇总

5. 随时删减不必要的信息

6. 可以轻松地对比不同模型的生成效果，让它们同时并行生成内容

说明文档：doc.flowith.io

产品架构

知识花园（知识库）

解决的问题：

1. 信息离散无序：笔记、文档分散在各个软件、文件夹、浏览器标签，知识无法形成体系化的沉淀，难以快速找到需要的信息；每次启动工作时，你面对的都是一个个空白页面，然后需要在无数文件、软件与页面间四处搜索和拷贝信息，重头开始或撰写或编撰成冗长的 prompt 喂给 AI。

2. 协作隔离低效：你和你的团队成员的知识无法共享，每次都要寻找一个数个月甚至数年前的文档上的某段信息，导致沟通成本高昂、产出质量参差不齐。

3. AI 生成内容没有针对性：大语言模型过于通用，AI 缺乏个人知识和专业领域的理解，导致难以根据个人背景产生符合要求的内容并且容易产生”幻觉”给出错误信息，无法确保回答的一致性。

知识管理模块：

• 快速创建个人知识库：无需从头开始，只要导入已有的资料和文件，flowith AI 就会借助 Seed 系统将其自动分解为知识的最小单元进行自动化知识管理、快速搭建你的 AI 知识库。

• **自动化匹配和生成：**在你使用 AI 进行特定任务时，flowith 会自动匹配你选择的知识库下有价值的信息，这让 flowith 知识库成为一个真正智能、有生命力的第二大脑系统，帮助你更自然地管理和运用知识。

• **联通知识管理和内容生成：**你的内容会被自动建立关联，形成一个有机且智能的知识网络，确保回答的准确性并有效避免“幻觉”现象，显著提升生成质量。

• **显著降低使用门槛：**专注在个人知识库的搭建，而非复杂的提示词工程上，即可与 AI 进行自然的对话，使用和共享社区知识库，帮助你大幅节省工作成本或是让你的知识盈利。

示例：

步骤	截图	说明
第一次使用		第一次使用会有功能引导，其实就是 RAG。 上传文档➡️解析切片➡️问答时检索引用 - 长度要求： - 内容长度灵活，可处理包含相关关键词的任意文本 - 不支持文本摘要生成功能 - 超过1,000字符的源文本将自动分段处理 - 文件格式规范： - 无特定格式限制，但不支持PDF图像识别 - 图片需单独上传，嵌入长文本中的图片将被忽略 - 不支持代码的读取和处理 - 支持的内容类型： - 支持单独的图片上传 - 完全支持基于文本的内容 - 长篇内容需要分段处理
新建知识库		解析模式有两种： - AI 智能拆分：AI 智能分析内容并优化拆分逻辑，可过滤冗余信息并保持语义完整性，但处理时间较长 - 快速拆分：按句子直接拆分，完整保留原文，处理速度快但不作优化
上传文档		AI 自动拆分，每个文件需要 1-4 分钟
上传后		- 会自动把文档打上标签 #心理健康 - 种子：类似于切分的知识块 - 缺点：切分的非常非常粗糙，比如《存在主义心理治疗》那篇，有三万多个字，但是只切分了 7 个知识块。 - 但是知识块的切分质量是直接影响到问答质量的，我会觉得这个产品的知识库问答效果不是那么好 - 比如一个知识块最多 2000 字，自动解析后已经 4000 多字了
查看、编辑知识块		- 某个文档点击后可以查看“种子”及原文 - 可以手动添加知识块 - 也可以针对知识块进行编辑和删除
分享		- 分享：获得链接的人可以阅读这个知识库
发布		1. 填写知识库名称、价格、描述 2. 增加封面、相关链接 3. 增加预设问题 4. 增加使用指南 发布出去后可以赚钱 - 还可以通过 API 的方式在其他地方调用
问答时引用		- 每个节点都可以看到引用的知识块

发现更多

知识库市场

步骤	截图	说明
知识库市场		点击每个知识库的卡片，会进入到知识库的详情， - 引用知识库 VS 不引用知识库 - 使用建议、评论、数据概览
添加到我的知识花园		添加后可以在问答时引用这个知识库 付费知识库需要支付后才能添加

agent 社区

步骤	截图	说明
agent 社区		智能体的使用视频，可以直接套用这个例子

非 agent 模式

常规模式

使用知识库-RAG

可视化展示引用的知识块

在 markdown 编辑器里编辑

在编辑器里修改编辑、复制、导出为 PDF

任意开启新分支、选择不同的模型

适用于在一个画布里对比不同模型针对同一个问题的表现

引用其他节点的内容

可以灵活参考不同分支节点的答案

内置编辑器

• Markdown文本编辑器、图片编辑器、代码编辑器

• 实时语音对话

• 图片编辑器：相当于新增了一个图片节点

联网搜索

• 联网搜索信息，筛选后，给到大模型做总结输出

• 网页链接、大模型输出、网络图片，分成三条分支

• 缺点：联网搜索的时效性很差，flowith 也没有做相应的优化。引用的那条信息源是 2018 年 4 月份的。对比 GPT 的结果：

图片/视频生成

• 有很多模型可选择：

• 但是有 bug，输入完提示词发送后，提示词内容变空了，而且一直报错

提示词生成

• 使用 AI 来优化原本的提示词，该模式下会自动切换到 claude 的模型

• 有明显 bug：输入内容点击发送后，内容不见了。重新输入后也没有什么输出

比较模式

• 选择多个模型，同时回答同一个问题

agent模式

这是由 flowith 团队开发的最先进的、以通用人工智能（pre-AGI）为目标设计的的智能体系统，专为处理多步骤、复杂、需要使用更多工具的任务而设计。

它的功能包括自主规划任务、任务分解、无限制工具使用和自我优化。Oracle 的外部能力会不断更新和升级。使其随着时间的推移变得越来越强。

换句话说，Oracle is a data-level（数据层级别的、而不具备物理介质或和现实世界交互的）generalized (可以完成通用的任务、而非只有他被训练、或定义过的任务) Agent（不只是 LLM，可以调用工具、管理记忆、多 LLM 协作） that can complete complex tasks （不只是完成简单的问题或命令）and adapt to new situations（在新的环境或任务下可以自我学习和处理）.

核心概念

• Recipe 工作流

Recipe 一词原意是指配方、烹饪方法。对于 Oracle 来说，Recipe 是指 AI 在去完成用户任务时，去执行的一套系统性工作流。当每次用户输入完需求或指令，Oracle 都会整体的指令进行拆解，根据它自身的能力和可调用的工具，把整体任务拆成一步一步自任务，然后再交给任务分配器去一步步执行。

在每次 Oracle 设计完一整套 Recipe 后，它都会与用户确认，随后才开始执行，用户在确认过程中可以直接修改 Recipe 里的具体执行步骤，包括调整顺序、删除、修改文字和增加新的步骤。

A Recipe Generated by Oracle

• Dispatcher 任务分配器

任务分配器是指每一条 Oracle 生成的自任务在被执行时，会有一个分配任务的 Agent 把子任务进行分配和落地执行，它会从 Oracle 支持的工具库里找到最合适的工具，然后把子任务进行执行和完成。

比如，当子任务是 「搜索 flowith 在社交媒体上的用户评价」 ，任务分配器会调用 「Twitter 搜索工具」 、 「Reddit 搜索工具」 、「谷歌搜索工具」 进行对 flowith 用户评价的搜索。

你可以在 Oracle 对话发起页面中查看目前 Oracle 所支持的工具，这个列表会实时更新，我们也将持续把最有用的工具添加到 Oracle 所支持的工具库中。

Tools supported by Oracle

• Memory 记忆和上下文管理

Oracle 是为复杂工作而生，因此对于步骤较多的工作，会产生大量的上下文，如果我们将所有上文内容交给 LLM，则将影响它的工作表现。

因此 Oracle 在任务分配、执行的过程中，会智能的选择性使用上文信息，比如当 Oracle 执行到第 10 步时，它的记忆管理器会判断以上哪些步骤的信息是有必要的，并将必要的信息放入当前步骤的上文。因此，你无需担心上文过长的问题。

• 自我迭代和更新 Recipe

在每一步执行完后，Oracle 都会根据每一步骤的执行结果，对整个 Recipe 进行必要的更新，比如当它没有搜到需要的信息，它会给接下来的步骤中加入更多的搜索，以便它可以顺利完成任务。

当 Oracle 询问是否满意结果时，如果用户表示不满意，它也将生成更多的步骤，尝试为用户提供想要的结果。

✳️无限调用工具

工具名称	工具作用
analyze_website_traffic	分析特定网站流量；获取网站指标；检查网站参与度
ask_user_more	请求用户输入更多信息
deep_thinking	对某个主题进行深入分析
gen_webpage	生成网页；创建网站；设计用户界面；搭建在线平台；开发 Web 应用；构建数字形象；打造互联网门户；生成基于 Web 的解决方案；制作 PPT 演示文稿；设计信息图表；生成图表和曲线；数据可视化；生成思维导图和流程图
generate_image	生成图像；绘制图片；文本生成图像；画一只可爱的猫
generate_python	帮助用户运行 Python 代码；代码解释器；进行复杂数学运算；进行数据可视化；运行 Python 代码
online_search	使用 Google 搜索实时信息
read_website	读取网站内容；爬取网站信息；获取在线文章
search_google_scholar	搜索学术论文；查找学术文章
search_images	Google 图片搜索
search_jobs	搜索工作机会
search_linkedin_company	在 LinkedIn 上搜索公司
search_linkedin_people	在 LinkedIn 上搜索人员，查找 LinkedIn 个人资料
search_patents	搜索专利；查找专利信息；检索发明内容
search_products	搜索产品；查找可购买的商品；比价；获取购物信息
search_reddit_posts	搜索 Reddit 帖子
search_stackexchange_question	搜索 Stack Overflow 帖子
search_twitter	搜索推文；查找 Twitter 帖子
search_videos	搜索 YouTube 视频；视频搜索
search_websites	搜索网站；查找链接；Google 搜索
search_xiaohongshu_notes	搜索小红书笔记
send_email	发送电子邮件；通过邮件联系他人
send_rapid_email	发送邮件；快速邮件投递
summarize_and_decide	总结内容
translate_text	翻译用户提供的内容

✳️无限上下文输出

• 选择输出长度

  • 简洁的

    • **约1000字 **超轻量。非常适合标语、标题、推文或单句摘要。

  • 简短的

    • **约5000字 **简洁明了。非常适合产品描述、个人简介、社交帖子或常见问题解答。

  • 紧凑的

    • **约1万字 **结构清晰，重点突出。适用于落地页、短博客文章或营销邮件

  • 详细的

    • **约5 万字 **深入浅出，信息丰富。非常适合技术文章、提案或教程。

  • 综合的

    • **约25万字 **生成白皮书、产品手册、案例研究或多步骤交互。

  • 详尽无遗的

    • **约50万字 **广泛且系统性。适用于课程、设计系统、应用程序文档或大型知识库。

  • 无限上下文输出

    • **∞ 个单词 **世界构建规模。非常适合小说、平台蓝图、叙事游戏或政府级报告。

研究

• 类似于gpt或者gemini的深度研究功能，能根据你的需求搜索资源并深度解析出调研报告；

• 输入问题-做规划-左侧是行动的 workflow：

  • 全网搜索：每个节点都可以重新运行，搜索出来的网页是堆叠的卡片

  • 每个节点都有自己的参考链接

  • 可以根据报告生成可视化的图表

• 最终生成的链接：flowith.io，但我觉得最终生成的文章的效果一般

创作 🤯🤯🤯

• 生成类的 AI

• 工作流非常细致

提示词：
你是一名多模态AI设计助手，需要根据以下要求生成一套柴犬主题的卡牌+手办系列角色图集：
**任务描述：
**为“柴犬 X 多IP跨界”系列创造角色形象。该系列以柴犬角色为主角，融合多个经典IP元素，整体拥有统一的世界观和美术风格。输出包括角色图像和文字设定两部分。
具体要求： 1. **角色形象图生成：**绘制不少于 100 张角色图像。角色均为拟人化柴犬形象，分属不同经典IP主题。每个角色需绘制两种形态：
- **卡牌插画：**展现角色半身像或特写，突出其职业技能和IP特点，画面风格精致统一。
- **手办模型渲染：**展现角色全身立体造型，如3D手办，背景为简洁场景或底座。造型细节和配色需与卡牌插画一致。
提示：经典IP包括哈利·波特、漫威（复仇者联盟等英雄）、金庸武侠（射雕三部曲角色）、火影忍者等。请为每个IP衍生出多个柴犬角色（每个IP主题下角色形象风格应有所区分但整体系列视觉风格需统一）。
2. **统一世界观与风格：**设定一个统一的世界观背景（例如魔法学院、平行宇宙等），让来自不同IP主题的柴犬角色共存于此世界。美术上采用统一的主题风格，如 Q版奇幻风 或 国风武侠卡通风，保证所有图像在色调、线条、光影上风格一致，不出现不协调元素。
3. **角色设定文案：**为系列中每张卡牌撰写背景设定，包括：
- **角色名称：**体现IP元素和柴犬特征，如“柴犬巫师赫奇”等。
- **能力说明：******简述角色的职业技能、特殊能力，以及该能力与其IP背景的关联。
- 所属阵营：****划分阵营/派系，例如正义联盟、反派阵营、门派流派等，以丰富世界观的对立面。 文案要求言简意赅、有创意，贴合角色形象和IP特点。
4. 盲盒包装与宣传语：设计整套系列的盲盒手办包装概念，描述包装主视觉元素（包含柴犬和各IP元素的融合图案）以及配色风格。提出系列**************宣传标语**********，字数控制在一句话内，要求朗朗上口，突出柴犬IP跨界主题和收藏价值。 输出格式：
- 请按照 IP 分类组织输出内容，每个IP下列出该主题的角色图像和文字设定。先给出IP主题标题（例如：“哈利波特主题”），然后依次列出该主题下各角色的卡牌图与手办图，以及对应的角色名与设定说明。
- 图像部分：请直接呈现生成的卡牌插画和手办渲染图（确保图像清晰、美观、风格一致）。在文字中以适当方式标注图像（例如每张图像下附简短描述）。
- 文案部分：在每个角色的图像下方给出“角色名 / 能力 / 阵营：说明…”。所有角色信息尽量对齐格式，便于阅读比较。
- 包装与标语：在所有角色列举完毕后，新增小节描述盲盒包装设计，并以****加粗形式给出系列宣传标语。
请确保所有输出满足上述要求，图文对应且完整无遗漏。

• 工作流非常细致，一共 12 步骤

• 最终生成的效果：一次性跑出一整个系列的图片，而且质量非常高

• 还能给出一整个世界观，对应关系，有点震惊我了🤯

• 最后的成果链接：https://flowith.io/conv/a5878c06-a314-497e-bdda-f82dcc94fa2c?U2FsdGVkX1++laL5RKqjX/cnmlriDfk4iSdacnHIlQ4Y30uNCNpfX6uvwOIv1hAHn2kUmltRqT0Tesr3PbN6cg==

• 最后生成的网页：https://flo.host/A2f-WFJ/

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