最近这段时间Manus 爆火，一码难求，不妨来试试这款产品，Flowith。Flowith作为新一代AI创作工作空间，以其独特的二维画布交互方式和知识花园生态系统，正在重新定义人与AI的协作方式。本文将从产品设计理念、核心功能及应用场景等维度，深入解析这款备受瞩目的AI创作工具。

无限画布

传统AI助手采用线性对话模式，用户与AI的交流被限制在单一对话流中。而Flowith突破性地引入了"无限画布"概念，将AI交互从一维提升到二维空间。

这种基于画布的交互方式带来了几个关键优势：

1. 多线程思维：用户可以同时开展多个思考分支，实现并行创作和思维拓展

2. 视觉化组织：内容不再是线性堆叠，而是可以自由排布，形成直观的思维导图

3. 上下文追踪：每个节点的关系清晰可见，解决了传统对话中上下文丢失的问题

Oracle模式：AI代理的自主规划与执行

Flowith的Oracle模式是其核心竞争力之一，这是一套专有的新一代AI代理系统，专为完成多步骤、高度复杂的任务而设计。与传统的AutoGPT等架构相比，Oracle展现出更成熟、更稳定的性能。

Oracle模式的核心能力包括：

- 自主规划：无需手动提示工程，系统能够理解用户意图并自动规划任务流程

- 任务分解：将复杂需求自动拆解为可执行的子任务

- 无限工具调用：自动从工具库中选择最合适的工具执行任务

- 自我优化：能够根据执行结果不断调整和优化执行计划

这种自动化的任务处理方式极大地降低了用户的认知负担，使复杂任务的执行变得简单直观。用户只需提出需求，Oracle就能自动完成从规划到执行的全过程。

知识花园：个人知识的AI增强管理

Flowith 2.0引入的"知识花园"(Knowledge Garden)是一个革命性的知识管理系统，它将AI能力与个人知识库无缝结合。

知识花园的工作原理是：

1. 系统自动将用户上传的文档、笔记和链接分解为基础知识单元（Seeds）

2. AI建立这些知识单元之间的关联，形成结构化的知识网络

3. 在用户与AI交互时，系统自动匹配并调用相关知识，提供精准的回应

这种方式解决了两个关键问题：

- 知识管理自动化：无需手动分类和标签，大幅降低知识组织的时间成本

- AI"幻觉"问题：基于用户自身知识库的回答更加准确，有效防止AI生成虚假信息

正如Flowith官方所言：“如果说学习和使用特定知识库是一场游戏，那么Flowith提供了一个’作弊码’——一个由AI驱动的知识管理系统，能够提供市场上最高质量的AI生成内容。”

多模型集成与实时协作

Flowith不仅仅是一个单一功能的工具，它还提供了丰富的模型选择和协作功能：

- 多样化模型支持：包括OpenAI的o1 Preview、GPT-4o、Claude 3.5 sonnet等多模态模型，以及Stable Diffusion和DALL·E 3等图像生成模型

- 实时协作：用户可以分享Flow链接，邀请同事直接查看生成结果，共同参与创作过程

- 实时在线搜索：直接在画布上获取并整合实时信息

- 知识提取：自动从数据中提取和组织关键见解

这种集成式的工作环境使得从灵感捕捉到深入研究，从初稿到最终发布，都能在一个平台内完成，大大提高了创作效率。

应用场景

Flowith的灵活性使其适用于多种场景：

1. 内容创作：通过上传过往材料到知识库，让AI重新利用内容，节省时间

2. 学术研究：轻松组织分散的资源，实现无缝研究、学术准备和创意头脑风暴

3. 团队协作：团队使用共享知识库和Composer创建统一、精致的输出

4. 长篇内容生成：多线程画布特别适合复杂、长篇内容的创作

5. AI生成结果比较：在同一画布上比较不同模型的输出结果

6. 提示词调试：可视化地调试和优化提示词

总结与展望

Flowith通过重新思考人与AI的交互方式，创造了一种全新的创作体验。它不仅仅是一个AI工具，更是一个完整的创作生态系统，将知识管理与内容创作无缝结合。

在AI工具同质化严重的今天，Flowith的创新之处在于：

1. 突破了传统对话界面的限制，引入二维画布交互

2. 将AI代理能力与可视化界面结合，使复杂任务执行更加直观

3. 通过知识花园解决了AI"幻觉"问题，提高了生成内容的质量和可靠性

随着AI技术的不断发展，Flowith这类重新定义交互范式的工具将引领下一代AI创作工具的发展方向。对于创作者、研究人员和知识工作者而言，Flowith提供了一种更自然、更高效的与AI协作方式，值得深入探索和应用。

正如Flowith的口号所言：“停止聊天，开始创造”(Stop Chatting, Start Creating)，这款工具正在帮助用户从简单的AI对话转向真正的AI辅助创作。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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