这个比Manus更早的AI Agent,10分钟内完成复杂任务,不只是免费平替 对话Flowith团队

一码难求的 Manus,带火了整个 agent 赛道。OpenAI 推出 agent 工具包,开源项目 OpenManus 复现 Manus,同时,一些已经面世的 agent 产品也扩大了知名度,其中就包括 Flowith。
Flowith 是一个画布式 AI 创作平台,2024 年初开始布局 agent 方向,2024 年 8 月正式上线了 agent 框架——Flowith Oracle,这比 OpenAI 的 o1 模型还要早。至今,Oracle 已经解决了超过 2000 万次复杂问题。
2024 年 8 月 8 日,Flowith 发布 Oracle 并获得当日 Product Hunt 榜首
Oracle 好用吗?和 Manus 有什么不同?agent 的理想形态可能是怎样的?最近,APPSO 体验了 Oracle,并专访了 Flowith 团队的拐子,有了一些新的发现。
解放双手的 agent,仍然需要人类的参与
使用 Oracle 的方式很简单,打开网页 flowith.net,然后在对话框点亮「Oracle」模式,输入你的问题。
如果需要深度的分析,建议使用高算力的Ultra模式
不少网友尝试用 Oracle 复刻 Manus 的案例,而在我的体验过程中,对于可视化、交互式的工作,Oracle 都能完成得比较好。
Oracle 生成,GPT 模型的演进路线图
Oracle 生成,自言自语的贪吃蛇游戏
同时,Oracle 有个鲜明的特点,和其他 agent 都不太一样:让人类体会到,自己和 AI 在协作。
当我让 Oracle 写篇可以通过晋江签约的小说,Oracle 先把完整的工作流搭建好了,分出了 13 个步骤,每个步骤包括多个子任务。
在 Oracle 执行任务之前,我们可以选中文字修改步骤,点击右边的「垃圾桶」图标删除步骤,或者点击左下角的「加号」添加新的步骤。确认无误,Oracle 再开始干活。
Oracle 先对平台和热门作品进行市场调查,然后确定小说的核心定位、主要情节线和矛盾冲突,再开始写大纲和章节。多线程画布的形式,让过程看起来条理分明。
虽然 Oracle 给出的大纲和正文,离真正的网文作者还是差点火候,但交付的过程和结果都很完整,尤其前期的调研工作做得很充分,确实把事情给做完了。
另一个有参与感的例子是,让 Oracle 帮我生成一个网页,参考史努比漫画的风格,给不懂技术的小白讲解什么是强化学习。
Oracle 觉得我的需求还不够清晰,主动向我追问了一些细节,我做了回复,明确只讲奖励机制,需要分章节,必须有互动元素,其他让它自己揣摩。
最终设计好的网页确实非常适合不懂技术的读者,各种静态的图示做得简单易懂。
交互的方式也很有趣和直观,比如,通过不同的方式教史努比找骨头和弹钢琴,对应了不同的奖励机制。
甚至,我们还可以向 Oracle 上传自己的内容。直接让 agent 生成一个网页,结果可能是同质化的、没有个性的,这其中缺少的,是我们自己的资料。
但只要在提示词里写到一些个人化的请求,比如「按照我的年终总结…..」,Oracle 就会设计一个步骤,让我们上传文档。
除了设计好工作流后向用户确认、信息不足时向用户追问和请求文件,Oracle 还会在完成每个步骤之后,询问用户满不满意。
如果满意,任务可以自动进行下去。如果不满意,用户可以修改步骤,重新运行。
如果给体验做个小结,可以说,大部分的工作确实由 Oracle 完成,但这并非意味着,我是被动的,恰恰相反,被解放了双手的我,能够更自由地指导 AI,体会到翻身当甲方的快乐。
传统的 AI 交互,是由我们给出提示词、AI 生成结果,人类是无情的任务发布和结果接收机器,我们的创造力发挥得有限,但像 Oracle 这种,AI 负责干活,人类负责督工和给出关键的 idea,实时参与、完善和优化 AI 生成的工作流,结果更可能让人满意。
按 Flowith 市场营销与商务拓展负责人拐子的话说,「人机结合」是 Flowith 的核心哲学,这并不意味着让 AI 更像人,关键是找到人类和 AI 各自最擅长的协作方式,「不是 AI 取代人类,也不是人类限制 AI,而是两个不同认知系统的深度融合与互补」。
交互独特的 agent,让 AI 不困在聊天框里
除了强调人的参与,画布的交互形式,也是 Oracle 和其他 agent 不同的地方之一。
每当用户输入指令,Oracle 会根据其功能和可以使用的工具,分解出较小的子任务,然后这些子任务会被传递到任务分配器,从而逐步执行。
Flowith Oracle 当前支持的部分外部工具
当这样的工作过程被画布所承载,我们便可以在画布纵向和横向展开的每张卡片里,看到子任务以及所调用的工具。
上下文无限延展,并行完成多个任务,拐子认为,这就是为什么,与线性的聊天框和打开网页一个个查看的 agent 相比,画布更加高效,「电脑是为人设计的,AI 完全不用被束缚住」。目前,Oracle 执行一个任务,基本都控制在 10 分钟内。
而且,AI 执行任务有出错的可能性,但画布的每个节点都可以控制,如果一个节点失败,可以让 AI 重新跑一次。能够干预中间步骤,也是画布形态的一个优点。
学生、教师、自媒体等内容创作者,构成了 Flowith 的核心用户社区,拐子强调,「这是一场双向选择」,Flowith 的愿景,就是打造一个为创作者而生的 AI 赋能工具。
不过,对于一些用户来说,画布的交互形式,可能意味着一定的使用门槛,特别是完成复杂任务的时候,流程和节点会呈现更多的信息量。拐子表示理解,但他也认为,画布恰恰反映了人类思维的本质——并非一条单一直线,而是多维度、多分支的发散过程。
虽然现阶段 Oracle 执行任务时已能并行搜索和处理多维度信息,本质上仍是单一 agent 在进行思考和决策。这就像你有一个非常聪明的助手,但终究只有一个大脑在运转。
但很快,我们就能看到 Flowith 的进化。拐子预告,即将推出真正的「多智能体协作」模式,用户可以同时指挥多个专精不同领域的 AI 智能体,比如,一个负责研究,一个专注创意,一个擅长整合,彼此之间还能进行思想碰撞,「这不再是简单的工具使用,而是一种全新的创作生态系统」。
画布形式的另外一大优势在于,知识库的构建与激活。知识库的意义不难理解,如果我们不告诉 AI 自己是谁,不向 AI 输入我们个性化的知识,AI 输出的往往是千人一面的通用信息,接入了知识库后,AI 才能真正为我们所用。
2025 年 1 月,Flowith 正式发布 2.0 版本,其中一个核心升级便是「知识花园」功能,它比传统的知识库更灵活,可以将各类素材、灵感和资料,有机整合到一个或多个动态空间中,由 AI 进行智能管理和激活。
在这个基础之上,Flowith 还构建了知识市场生态,订阅者不仅能获取知识库内的全部内容,还能与 AI 进行沉浸式互动问答,在执行特定任务时,系统会自动匹配并调用我们选择的知识库中最有价值的信息片段。
图片来自:即刻@Bruce-拐子
目前,Oracle 还没有和知识库功能打通,但拐子透露,他们正在快速推进这项工作,「当 agent 与个人知识花园结合,它将不仅仅是执行任务的工具,而是真正理解你思维模式、掌握你私有化信息的协作伙伴」。
和主打通用 agent 的 Manus 不同,Oracle 只是 Flowith 生态中的一个关键组件,Flowith 真正想打造的,是一个「终极形态的 AI 创作工具」,以二维画布为交互基础,同时集成 agent、知识花园以及多样化的模型能力,构建一个完整的思维创作空间。所以,拐子认为,Manus 与 Oracle 不存在直接的可比性,尽管它们都被称为 agent。
用 agent 解决问题,关键在于交付有价值及品味的结果
Manus 火了以后,出现了一个很有意思的现象:很多用户会尝试用它直接生成视频。这符合了人类指挥 AI 干活最好一步到位的微妙心理,但生成视频的任务,并不适合由现在的 agent 完成,反而会浪费较多的算力。
目前,Oracle 暂未接入视频生成工具,拐子解释,这是从体验决策的角度考虑的,视频生成的成本高,体验又没法做到极致,「如果用户付费却只得到平庸结果,还不如引导他们使用专门的 AI 视频工具」。
兜兜转转,我们又回到了最基础的问题上:用 agent 做什么?在产品调研时,拐子发现了一个很有意思的现象:很多用户,包括他自己,一开始都并不知道,用 agent 解决什么实际的问题。
从拐子的经验来看,目前 Oracle 在深度调研类任务中表现尤为出色,能将复杂的调研成果转化为交互式网页等高价值媒介。
Flowith 社区里的一个例子,让他印象特别深刻。一位用户利用 Oracle,生成了一个完整的交互式网页,集成了上汽的四个汽车品牌,包含时间线、技术分析等元素,不是简单地罗列信息,而是将思维具象地呈现,水准接近专业汽车品牌官网。
作为 Flowith 团队核心成员和 Oracle 的深度用户,拐子还亲自进行了一系列和 agent 有关的创新实验,其中最有意思的是,将 Oracle 纳入个人内容创作工作流,特别是小红书运营。
从选题到发布的全流程,Oracle 都能提供系统性支持,自动拆解创作任务,智能推荐素材资源,提供深度修改建议,甚至生成精准引流话术。这套 AI 加持的创作流程,帮助拐子在短短一个月内就涨了 5000 多名粉丝,AI 生成的内容,在互动数据上也表现优异。
拐子体会到,AI 已经不只是一个简单模仿的「内容生成工具」,而是一个「创作伙伴」。当我们把自己的语言风格、思维模式输入到知识库中,让 AI 学会用我们的口吻说话,AI 就能帮我们打造一个独特且有吸引力的个人 IP。同时,人类的价值排序,可能会随之变化,「如果大家都会使用 AI,那品味将是我们人类最后的壁垒」。
从实验延伸开去,未来,Flowith 计划设计更多垂直化的「子 Oracle」,针对特定场景,提供深度优化的 agent 能力。比如,专门用于小红书经营的 agent,可以帮助那些技术过硬但不擅长运营的独立开发者,获得更多的曝光和用户支持。
Manus 的爆火,让 agent 概念进入更广泛的讨论,同时也引发了更深层次的思考:agent 的理想形态究竟是什么?是模拟人类操作电脑、手机,还是与工具和数据直接交互,或是多种方式的有机结合?
拐子给出了自己的见解:「没有所谓的终极答案,Flowith 提供的只是众多可能性中的一种。但有一点是确定的:agent 的核心价值在于解决实际问题,交付有价值的结果。所谓有价值,不仅是功能上的实用,更是优质产品、思维模式与个人知识的融合,最终生成既满足创作者,也打动用户的方案。」
对于 agent 的边界和可能性,拐子认为最重要的是用户亲自探索:「agent 到底能做什么,不能做什么,这些边界需要在实际应用中不断验证。更关键的是,我们需要习惯这种全新的 AI 交互方式。诚然 AI 还有很长的路要走,但每一位用户都可以随着 AI 一起成长,共同探索可能的未知。

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One More Thing
Flowith AI 联合微博 AI 、小红书科技薯、即刻平台共同推出 2025 第一场 Agent 创作大赛,同时邀请 APPSO 等头部 AI 科技媒体与博主作为评委嘉宾,结合大众评选的方式,一起完成这次 Agent 创作盛事。
参赛平台:https://agentga.me/
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(文:APPSO)

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