Flowith是一款创新的AI创作工作空间，融合了先进的人工智能技术、独特的交互设计和强大的知识管理功能，致力于为用户提供高效、智能的创作和协作环境。它的目标是解决 AI 时代信息过载与深度思考稀缺的矛盾，从人本位的生产过程出发提升效率。

核心功能与特色
- 二维画布与多线程交互：Flowith 的二维画布是其核心工作空间，具有无限扩展的特性，摆脱了传统文档和线性界面的束缚。用户能在画布上自由创建、移动、连接文本、AI 任务、图片等信息节点，进行可视化编排。支持多线程工作，可同时开展多个 AI 对话、任务流或研究分支，便于对比不同 AI 模型输出、处理多个子任务，还能通过节点连接和布局管理上下文，符合人类自然的空间化思维方式，适合头脑风暴和复杂项目管理。
- Agent Neo/Oracle 模式：AI 智能体是 Flowith 执行任务的核心。其中 Oracle 模式是高级智能代理系统，能识别用户意图，将复杂任务自主分解为可执行的子步骤。它可处理多步骤、长上下文记忆且需调用多种工具的任务，能从工具库中自主选择合适工具，必要时主动向用户提问获取更清晰指令。例如输入 “规划一个为期三天的北京旅游行程”，它就能自动规划并执行。
- 知识花园：这是 Flowith 的核心功能之一，用于构建、管理和运用个性化知识库。用户可导入文档（PDF、Word 等）、笔记、网页链接、图片等资料，AI 会自动解析、拆解内容为 “知识种子”，并分析语义关系建立知识网络。在与 AI 交互时，系统能自动检索调用相关知识种子，还提供 API 接口。这使得 AI 的回答和创作更贴合用户特定需求，减少通用 AI 模型的 “幻觉”，提升效率、促进知识沉淀复用。
- 多模型与多模态支持：Flowith 集成了多种先进 AI 模型，如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列等，用户可轻松切换模型执行任务或对比表现，选择最适合的模型。具备多模态能力，在文本处理方面支持生成、摘要、翻译等；还集成了 Stable Diffusion、DALL・E 3 等图像生成模型，支持根据文本描述生成图片，也能对上传图片进行处理。
应用场景
- 内容创作：适用于长文写作、报告撰写、创意构思和头脑风暴。借助多模型对比润色文本，结合知识花园撰写深度内容，提升创作效率和质量，克服写作瓶颈。
- 学术研究：可利用知识花园整理、检索和分析文献资料，AI 自动构建知识图谱，辅助研究人员快速定位关键信息和研究脉络，梳理文献综述和研究思路。
- 团队协作：通过共享画布实现项目规划、集体创作、内容评审和实时讨论。团队成员能共同调试 Prompt，优化 AI 输出，知识花园可作为中央知识库确保信息同步和风格统一。
- 信息搜集与整理：作为信息聚合处理中心，整合多源信息。利用 Oracle 模式自动执行跨平台信息搜集（如社交媒体搜索）和内容总结。
- 复杂任务自动化：可完成如市场调研报告生成（结合搜索、分析、PPT 生成工具）、根据需求自动生成代码框架、制作包含特定信息的可视化图表等多步骤复杂任务。
用户群体：Flowith 适用人群广泛，包括研究人员、专业人士（律师、医生、财务分析师等）、内容创作者、学生、企业员工以及技术开发者等。无论是个人用户进行知识管理和创作，还是企业团队开展项目协作，Flowith 都能提供有力支持。
社区生态：Flowith 构建了知识花园社区，用户可将搭建好的知识花园发布到社区。其他用户可以初步基于 AI 提问，觉得满意后可免费添加或付费购买。这为知识创作者提供了知识变现途径，也促进了知识共享。目前社区中已有特定领域主题的花园，涵盖跨平台自媒体、个人爱好者创作的内容。此外，Oracle 模式也有对应的社区模式，但尚未形成成熟的创作者生态，更多是思路和流程的分享交流。
优势与局限
- 优势：打破线性创作模式，提供高效的多线程创作环境；知识花园实现个性化知识管理和利用，增强 AI 创作针对性；集成多种 AI 模型和多模态功能，满足多样化需求；支持团队协作，促进知识共享和协同创作；社区生态具备知识变现潜力。
- 局限：目前在中国无法直接访问，需要进行网络设置；画布上常规功能（如节点编辑、移动等）存在缺失，对普通用户创作的支持不够完善，更适合辅助头脑风暴；知识创作、PUGC 知识社区付费的良性循环尚未完全建立，普通用户参与度和留存率有待提高。

Flowith Agent