前言

最近幾周自媒體號都在瘋狂推Manus，看了幾篇測評后，突然在某個時間節點，在特工的文章下，發現了很小眾的Flowith。

被這段評論給心動到，于是先去注冊了下賬號。一翻探索過后，發現比我想象中要有趣的多，各種工作流、畫布式布局、Oracle 模式、內建知識庫等功能琳瑯滿目，應接不暇。每點擊一個入口，進去都有可能是一個很新奇的新大陸。

緊接著，小編再去把官網的doc翻了一遍，繼續挖掘到了很多很新奇的玩法。

一、🦄基礎介紹

1、什么是flowith

先附上官方介紹文檔：https://doc.flowith.io/cn

以及首頁訪問鏈接：https://flowith.net/invitation?code=TEODVL

Flowith，是一款華人開發的下一代生產力工具。它摒棄了傳統的聊天式界面，基于二維畫布設計，讓用戶能在同一空間中與多個AI模型同時交互，大幅度提升你在創意工作時的效率和心流體驗。

官網里面有個「知識花園」的概覽闡述的特別好，里面說到：

flowith 「Knowledge Garden」 知識花園，圍繞**“讓 AI 與您的知識自然互動”**這一核心理念進行打造。它結合了自動化知識整理、結構化管理和創作協同，能讓你的信息資產真正活躍起來，成為可持續生長的“活知識”。它能夠自動將你的文件、筆記和在線資源轉化為 AI 可理解的最小知識單元（Seeds 知識種子）。

2、核心優勢

下面先來簡單初步地了解下，Flowith有哪些核心優勢：

二維畫布 —— 不同于傳統聊天式 AI 工具，flowith 基于二維畫布的交互，讓你可以在一個畫布中與多個 AI 模型同時交互，并進行內容生成，更適用于長內容生成、對比 AI 生成結果、調試 Prompt 等場景，讓你在創造內容時大幅度提升效率、更容易地進入心流狀態。

Oracle模式 —— Flowith Oracle 是官方自主打造的下一代 AI agent 系統，它可以幫助你完成多步驟、超復雜的任務和需求。支持自主規劃、拆分和完成任務、無限的工具調用、和自我優化完善，比傳統的 AutoGPT 等架構有著更成熟和穩定的表現。同時，利用 flowith 畫布式的交互，Oracle 可以更好地為你呈現具體步驟和全面信息。

全鏈路知識管理 —— Flowith把知識管理，從生產端到消費端，完全地串聯了起來。分為三個步驟：

1. 知識庫Knowledge Bases → 用Knowledge Bases 構建你的知識庫數據；
2. 知識花園Knowledge Garden → 將靜態信息轉化為“活知識”，自動把文件整理為 AI 可理解的知識單元；
3. 知識市場Knowledge Market → 將整理過后的知識，發布到交易市場，可以開啟付費訂閱和售賣。

下面，我們就來聊聊，Flowith這一整個工具，各種有趣的入口，以及要怎么去更好地使用。

二、🐯Flowith功能拆解

1、構建你的第一個知識庫

（1）創建知識庫

剛進入頁面，印入眼簾的是看起來非常清爽的首頁，接近Notion和YourMind的UI風格。

接著，我們可以點擊下方紅色區域，來開始構建我們的第一個知識庫。

緊接著，會有一個彈窗，這個彈窗是用來給你創建知識庫的。我們來創建第一個知識庫：

創建完成之后，就需要往我這個知識庫上放東西，怎么放呢？具體看下面步驟👇🏻：

接著，我導入了一個文件進來，它會開始解析：

解析完成后，就種下了知識的種子🌱：

值得注意的是，在對知識庫的內容進行解析時，有兩種模式可以選擇。分別是：

• AI 智能拆分：AI 智能分析內容并優化拆分邏輯，可過濾冗余信息并保持語義完整性，但處理時間較長；
• 快速拆分：按句子直接拆分，完整保留原文，處理速度快但不會做優化。

對于這兩種模式的選擇，主要看你對所上傳內容熟悉度的把握。如果你覺得里面重復的內容不多，那么可以直接選擇快速拆分。如果你覺得里面有很多重復的內容，那么就可以選擇AI智能拆分。

（2）分享到外部

除此之外，你還可以將知識庫，通過鏈接的形式，分享到外部。那外部的小伙伴，可以通過這個鏈接訪問到你的內容。具體操作如下：

2、Chat模式

創建完知識庫后，我們回到首頁，去使用我們創建的內容。

在首頁的聊天框，有一個 KNOWLEDGE BASE 的按鈕，我們把這個按鈕打開，然后選擇我們創建過的知識庫。就可以基于我們構建過的內容，來和 AI 開始對話。

對它提問問題，然后點擊「開始」，它就會進入一張全新的畫布里面去進行創作。

3、無限畫布交互

比如我問它：

剛剛我上傳兩份報告，分別是：①全球AI應用趨勢年度報告；②AI大模型市場現狀及發展趨勢。

接下來請你幫我分析下，在2025年，全球AI應用趨勢，有可能是什么樣的？

它在第一個分支里面，就開始給我生成了對應的內容：

緊接著，我又建了第二個分支，我問它：

當然，我也想知道，在2025年，大模型行業，整個市場的現狀，有可能是什么樣的？

它在第二個分支里面，就生成了我想要的一些內容：

用到這個功能的時候，屬實是有一點小驚艷的🐯。從我傳統的單線程創作，變成了多線程創作。在一個頁面內，就可以同時對很多聊天的內容，進行對比和交互。

傳統AI工具是線性的聊天界面，而Flowith提供的是一個無限延展的二維畫布：

• 空間組織信息：可以自由拖拽、組織內容塊
• 多任務并行處理：在同一畫布上同時進行多個不同的創作任務
• 思維可視化：直觀展示思考過程和創意連接

這種畫布式交互特別適合創意工作和復雜項目，讓思維不再局限于一問一答的模式。

4、靈活切換對話模式和模型

繼續，我們可以看到，最底下的聊天框，左上角有兩個可以選擇的橢圓形框。

這兩個橢圓形框，分別應對的是對話模式和對話模型。Flowith支持對不同的對話，切換不同的模式，以及用不同的模型來回答。

（1）主要對話模式

主要對話模式，包含常規模式、聯網搜索模式、圖片/視頻生成模式、提示詞生成模式、比較模式、插件模式和Oracle模式。

它們的功能分別是：

對話模式	功能描述
常規模式	最常規的AI生成模式，外掛知識庫。
聯網搜索模式	讓 AI 聯網搜索，基于實時信息回答你的問題。
圖片/視頻生成模式	圖片或視頻生成 AI，通過最頂級的模型。
提示詞生成模式	使用 AI 優化您的原始提示詞。
比較模式	讓多個頂級 AI 模型并行回復你的問題。
插件模式	為 AI 外掛外部插件和專業工具。
Oracle模式	處理多步驟任務的 AI Agent 智能體。 ULTRA 模式能夠處理更復雜、更長步驟的任務。

（2）支持的對話模型

除此之外，Flowith還支持對不同的對話，選擇不同的模型。其中包含更先進的T2模型，以及比較常規的T1模型：

5、Oracle模式

（1）Oracle模式是什么？

接著上面提到的對話模式，其中里面有一個很值得探索的模式：Oracle模式。Flowith的Oracle是一個強大的AI Agent框架，它比OpenAI的o1模型上線還要早。具體具有的能力有：

功能特點	詳細說明
自主任務規劃	能夠將復雜問題拆解為多個子任務并規劃執行路徑
工具調用能力	可以調用各種外部工具完成特定任務
自我優化	能夠根據執行結果不斷調整和改進解決方案
持續執行	遇到問題可以自主尋找解決方法繼續執行

據相關介紹，Oracle能在10分鐘內完成許多復雜任務，截至目前，已經解決了超過2000萬次復雜問題。

（2）如何使用

那如何使用Oracle模式呢？首先，在最下面的聊天框，把模式修改成「Oracle模式」，修改完成之后，就進入到了當前畫布的Oracle模式下。在這個模式下，我們可以引用任何一個節點的內容，或者上傳文件和圖片。之后基于引用的內容，來進行提問。如下圖所示：

比如我問它：接下來我想要創作一篇文章，為高校老師上一堂 AI 應用課，你覺得大概應該包含哪些內容比較合適？然后Oracle模式，就會開始自主做任務規劃，將多個復雜的問題拆解為多個子任務，并規劃執行路徑。同時，如果有需要調用其他外部工具，它自己也會進行思考，并自主調用合適的外部工具，來幫助你完成最終的任務。如下圖所示：

Oracle模式的出現，從工具層面來講， 幫助我們做了更多方法層面的思考，從某種意義上來說，減少了我們做決策的時間。

6、支持多種編輯器

繼續，聊聊Flowith上，還有一個很好玩的功能：編輯器。小編探索著探索著，在畫布的右下角，發現有四個小圖標。如下圖所示：

這四個圖標的功能，分別對應：文本編輯器、實時聊天、圖片編輯器和代碼編輯器。也就是說，每點擊一個，就會出現對應類型的編輯器，然后你就可以在這個編輯器上面，填充你想要填充的內容。如下圖所示：

每一個編輯器的內容，都可以把你想寫的內容，寫到編輯器上。之后可以把編輯器上的內容，直接放到畫布上。不過這里目前只有圖片編輯器的內容可以添加到畫布上，其他類型的編輯器，試了下貌似還不太行，靜等官方后續支持。

講到這里，關于Flowith AI的功能拆解，告一段落。算是有一點小驚喜在里面🐯

下面，我們繼續來聊聊，Flowith另外一個很重要的概念，

三、🐱知識市場

在文章的第「一 2、」這部分，我們有聊到「①知識庫Knowledge Bases → ②知識花園Knowledge Garden → ③知識市場Knowledge Market」這三個概念。

前面我們已經講完了知識庫和知識花園的內容，也就是對「Flowith功能拆解」的部分。

那接下來，我們來聊聊第三個概念：知識交易市場Knowledge Market。

1、交易市場解析

首先在首頁，點擊「發現更多」，進入交易市場。

進入到這個頁面后，會發現有兩個入口：Knowledge Market 和 Agent Community，也就是知識市場和智能體社區。

在Knowledge Market上，用戶可以把自己在知識花園里面創建的內容，發布到知識市場下面。

那也就可以理解為：先有知識庫，再有知識花園，最后有知識市場。

ahahhaa…寫到這里感覺我很像是Flowith的PM，在寫PRD的既視感。不過有可能解析的不對，寫的有誤歡迎輕噴🙊

Flowith的知識市場，很適合做垂類領域的知識，比如：計算機、法律、會計、環保、經濟學、市場營銷等等領域。用戶構建完自己的內容之后，一方面是給自己創作使用，另一方面，整理完了之后，也可以直接發布出去，分享到外部，受益于更多人。

2、內容社區

從知識市場衍生出一個新的概念：內容社區。Flowith的知識市場，整體解析下來的鏈路大致是：①內容供給 → ②用戶增長 → ③商業價值。

也就是說，當你有了很好的內容，但是又迫于沒有流量時，可以把你的知識花園，打包并發布到平臺上，售價由你自己定，最終盈利再根據平臺平臺的計算規則，獲取到你應得的報酬。

那怎么發布自己的知識庫呢？

**第一步：**點擊去發布你在「知識庫」創建的內容。

**第二步：**選擇對應的「知識庫」，填寫名稱、價格和知識庫描述。

**第三步：**上傳知識庫的封面，以及博客的鏈接，這個封面最終會展示在交易市場上。

**第四步：**跑通第一個預設問題。

**第五步：**給你的用戶，寫一個簡單的使用指南，告知他們，你這個知識庫，是準備用來做什么的。

第六步：點擊發布，然后把知識庫發布到交易市場上，之后可以在知識市場上看到啦！

3、機制梳理

到這里，我們就梳理完成了「知識庫 → 知識花園 → 知識市場」這三個概念。感受一下知識市場的交易模式還蠻快樂的。最后，我們來梳理下，Flowith的知識管理生態系統：

• 知識整理自動化 —— 將各種來源的信息自動轉化為結構化知識
• 知識單元Seeds —— 將信息拆分為最小知識單元(Seeds)
• 智能關聯網絡 —— 自動建立知識點之間的聯系
• 精準調用 —— 對話時自動調用相關知識，提高回復的準確性
• Knowledge Marketplace —— 支持在社區中分享和交易高質量的知識庫

四、🐐使用場景與實際應用

文章的第四部分，我們來聊聊，Flowith一些很實用的場景。

1、內容創作與策劃

在Flowith的畫布上，可以同時進行：

• 主題發散與內容大綱生成
• 多角度內容創作
• 圖像生成與排版建議
• 內容優化與校對

例如，我可以在左側讓DeepSeek-R1生成文章大綱，中間用GPT-4o撰寫內容，右側用另一個模型進行審核和改進建議，整個過程都在一個畫布上完成，無需切換窗口。

2、復雜項目管理

使用Oracle模式和插件，可以輕松處理如下場景：市場調研與競品分析、商業計劃書撰寫、產品發布策略規劃、多維度數據分析與可視化。

比如使用Flowith來制作一個新產品的所有內容，把所有鏈路給串聯起來。從內容規劃、資料收集到排版設計，整個過程會非常高效且流暢。

3、創意發想與頭腦風暴

Flowith的畫布式交互，也很適合：多角度問題分析、創意構思與發散、項目創意可視化、團隊協作創意激發。

五、🐅周邊插件

文章的第五部分，來聊聊：flowith的周邊插件。

1、強大的插件模式

在文章的「二 4、（1）」部分，我們聊到了flowith的7種對話模式。其中有一個模式是插件模式，在這個模式下，flowith能幫助你，去調用一些外部插件和專業工具，再結合你當前選擇的大模型，最終去實現更強大的能力。

（1）主要插件類別

先來看下這個插件模式的具體位置👇🏻：

這里我懷疑研發開發的時候，漏了中文的翻譯🐱

下面就依據上面的英文描述，來對插件模式下的所有插件類別，進行整體歸類：

插件類型	功能描述
online search	Conducts realtime searches and web crawlers with keywords using Google
generate image	Creates image based on descriptive prompt.
summarize and decide	Reasoning, Thinking, and summarize the information completed in other tasks, and provide a detailed informative text result.
search products	Search for physical products and selling information using Google Shopping Search.
search patents	Search for patents and invention information using Google Patents Search API
read website	Reads and retrieves the content of the specified website URL.
gen webpage	generate a fully functional webpage, web game, charts… and render it using codesanbox
search images	Searches for images related to the user’s query.
search google scholar	Searches for academic papers and scholarly documents using Google Scholar.
search websites	Searches for website links related to the user’s query using Google Search
search twitter	Searches for tweets on Twitter using specified keywords
generate posters	Generates design and poster images based on detailed text prompts and infomation using the ideogram API.
generate voice assistant	Generate natural, context-aware, and conversational AI voice assistant.

接著，我們來再用中文，進行詳細介紹。具體如下表所示👇🏻：

插件類型	功能描述	主要應用場景
網絡搜索 (Online Search)	使用Google實時進行關鍵詞搜索和網絡爬取	信息收集、市場研究、競品分析、最新動態了解
圖像生成 (Generate Image)	基于文字描述來創建各類圖像	內容創作配圖、產品設計、營銷素材制作、創意可視化
總結與決策 (Summarize and Decide)	對其他任務完成的信息進行推理、思考和總結	報告生成、項目總結、數據分析結論、決策輔助
產品搜索 (Search Products)	使用Google購物搜索來查找實體產品和銷售信息	產品調研、價格對比、市場分析、購買決策參考
專利搜索 (Search Patents)	使用Google專利搜索API來查詢專利和發明信息	創新研究、技術調研、知識產權分析、競爭情報收集
網站閱讀 (Read Website)	讀取并獲取指定網站URL的內容	網頁內容分析、信息提取、文章研究、競品網站調研
網頁生成 (Gen Webpage)	使用codesandbox來生成功能完整的網頁、網頁游戲、圖表等	網頁原型設計、交互演示、數據可視化、教育演示
圖片搜索 (Search Images)	搜索與用戶查詢相關的圖片	視覺參考收集、設計靈感獲取、視覺市場分析、內容創作輔助
谷歌學術搜索 (Search Google Scholar)	使用Google Scholar來搜索學術論文和學術文檔	學術研究、文獻綜述、知識更新、專業領域深入探索
網站搜索 (Search Websites)	使用Google搜索來查找與用戶查詢相關的網站鏈接	資源收集、行業研究、參考資料整理、合作伙伴尋找
推特搜索 (Search Twitter)	使用指定關鍵詞在Twitter上搜索對應的tweets	社交媒體監測、輿情分析、趨勢追蹤、實時信息獲取
海報生成 (Generate Posters)	使用ideogram API，且基于文本提示詞和相關的信息，來生成設計圖和海報	營銷物料制作、活動宣傳、社交媒體內容、品牌設計
語音助手生成 (Generate Voice Assistant)	生成自然、上下文能感知的會話式AI語音助手	語音內容制作、演示材料、用戶體驗設計、多模態創作

上面我們大概梳理了下flowith的13款插件，知道了他們都是用來干嘛的。同時，在上面這張表中的最后一列，也列出了各種插件類型的主要應用場景。最后，我們來總結下插件模式的具體能力。

（3）插件功能總結

Flowith提供了豐富的插件生態系統，大幅度地擴展了平臺的功能邊界：

• 多樣化工具插件：支持網頁瀏覽、代碼執行、數據分析、文件處理等功能
• API集成能力：可以連接第三方服務和數據源
• 自定義插件：允許開發者構建專屬工具
• 工具組合調用：Oracle系統能夠智能選擇并組合使用多個插件來解決復雜問題

可以說，插件模式讓Flowith從單純的AI助手轉變為功能較為全面的生產力中心，尤其是在結合了Oracle模式之后，可以更進一步地實現端到端的任務自動化。

2、瀏覽器插件：無處不在的Flowith

除了平臺內的功能插件外，Flowith還提供了強大的瀏覽器擴展，讓用戶能在日常網頁瀏覽中，隨時調用Flowith的能力。具體插件地址👉🏻：Flowith Web Clipper。

瀏覽器主要提供以下兩大能力：

• Web Clipper：直接把你想要放到知識花園的內容給放進來，通過粘貼文本或者導入文件的形式。
• Knowledge Garden：直接在插件里面，看到知識花園里的內容，方便快速瀏覽信息。

從某種意義上來講，Flowith的瀏覽器插件更進一步提升了知識管理的連續性和便捷性。

六、🐌 對flowith的可能性探索

文章的最后一部分，來聊聊，對這款產品的整體優劣勢分析，以及沉淀一些使用體驗心得。

1、優劣勢分析

先來分析，整個工具使用下來，整理下來的一些優劣勢分析：

2、實際體驗感受

再來聊聊，對整個產品的一些體驗心得，以及未來的可能性思考：

• 以前剛用扣子的時候，會被扣子的各種功能給驚喜到。但用了flowith之后，發現了比扣子更有趣的新大陸。
• 兩款工具各有其不同的優點，給用戶都帶來了很良好的體驗。
• flowith產品里的中英互譯，感覺沒有完全覆蓋到，在切換到中文模式下，有些地方會還是英文模式，比如：有時候看的是中文，然后點了某個彈窗，出來突然變成英文。或許這一塊未來研發團隊會再進一步優化這里的邏輯。
• 知識交易市場里的「知識花園」，感覺還欠缺一些篩選。在知識花園太多的情況下，用戶想要去找到自己的分類，要花的時間可能就會比較久一些。
• 有些比較小的交互，可能是懸浮hover上去的時候，會出現操作欄；但是離開的時候，操作欄并不會消失。
• ……
• 靜待flowith團隊完善更強大的功能😉

七、🦁 結束語

到這里，今天的文章講解就接近尾聲啦。最后來做個小小的結尾~

在上面的文章中，我們先引入了「知識庫Bases→ 知識花園Garden → 知識交易市場Market」三個鏈路，來分別剖析了flowith的整個產品生態。

在此過程中，我們分別體驗了flowith生產內容的整個過程：

正如Flowith創始人所說："Chatbot式AI將成為歷史。"這個理念也在產品中得到了充分體現。

最后引用flowith官方首頁寫到的理念來做個結尾：潺潺流轉，思如泉涌。寫的真好~

我們下期見~🍻🍻🍻

🐣彩蛋One More Things

變更記錄

寫完的時候，意識到這篇文章已經歷時了1個月。雖然創作過程比較長，但把一些產品鏈路捋清楚，還是蠻開心的~👻

其他

Zelina的個人說明書：https://pzfqk98jn1.feishu.cn/wiki/wikcnTijikVNdkWdBEKzQpiA6ie