這個比Manus更早的AI Agent，10分鐘內完成複雜任務，不只是免費平替 | 對話Flowith團隊

一碼難求的 Manus，帶火了整個 agent 賽道。OpenAI 推出 agent 工具包，開源項目 OpenManus 複現 Manus，同時，一些已經面世的 agent 產品也擴大了知名度，其中就包括 Flowith。

Flowith 是一個畫布式 AI 創作平台，2024 年初開始佈局 agent 方向，2024 年 8 月正式上線了 agent 框架——Flowith Oracle，這比 OpenAI 的 o1 模型還要早。至今，Oracle 已經解決了超過 2000 萬次複雜問題。

2024 年 8 月 8 日，Flowith 發佈 Oracle 並獲得當日 Product Hunt 榜首

Oracle 好用嗎？和 Manus 有什麼不同？agent 的理想形態可能是怎樣的？最近，APPSO 體驗了 Oracle，並專訪了 Flowith 團隊的枴子，有了一些新的發現。

解放雙手的 agent，仍然需要人類的參與

使用 Oracle 的方式很簡單，打開網頁 flowith.net，然後在對話框點亮「Oracle」模式，輸入你的問題。

如果需要深度的分析，建議使用高算力的Ultra模式

不少網民嘗試用 Oracle 複刻 Manus 的案例，而在我的體驗過程中，對於可視化、交互式的工作，Oracle 都能完成得比較好。

Oracle 生成，GPT 模型的演進路線圖

Oracle 生成，自言自語的貪吃蛇遊戲

同時，Oracle 有個鮮明的特點，和其他 agent 都不太一樣：讓人類體會到，自己和 AI 在協作。

當我讓 Oracle 寫篇可以通過晉江簽約的小說，Oracle 先把完整的工作流搭建好了，分出了 13 個步驟，每個步驟包括多個子任務。

在 Oracle 執行任務之前，我們可以選中文字修改步驟，點擊右邊的「垃圾桶」圖標刪除步驟，或者點擊左下角的「加號」添加新的步驟。確認無誤，Oracle 再開始幹活。

Oracle 先對平台和熱門作品進行市場調查，然後確定小說的核心定位、主要情節線和矛盾衝突，再開始寫大綱和章節。多線程畫布的形式，讓過程看起來條理分明。

雖然 Oracle 給出的大綱和正文，離真正的網文作者還是差點火候，但交付的過程和結果都很完整，尤其前期的調研工作做得很充分，確實把事情給做完了。

另一個有參與感的例子是，讓 Oracle 幫我生成一個網頁，參考史努比漫畫的風格，給不懂技術的小白講解什麼是強化學習。

Oracle 覺得我的需求還不夠清晰，主動向我追問了一些細節，我做了回覆，明確只講獎勵機制，需要分章節，必須有互動元素，其他讓它自己揣摩。

最終設計好的網頁確實非常適合不懂技術的讀者，各種靜態的圖示做得簡單易懂。

交互的方式也很有趣和直觀，比如，通過不同的方式教史努比找骨頭和彈鋼琴，對應了不同的獎勵機制。

甚至，我們還可以向 Oracle 上傳自己的內容。直接讓 agent 生成一個網頁，結果可能是同質化的、沒有個性的，這其中缺少的，是我們自己的資料。

但只要在提示詞里寫到一些個人化的請求，比如「按照我的年終總結…..」，Oracle 就會設計一個步驟，讓我們上傳文檔。

除了設計好工作流後向用戶確認、信息不足時向用戶追問和請求文件，Oracle 還會在完成每個步驟之後，詢問用戶滿不滿意。

如果滿意，任務可以自動進行下去。如果不滿意，用戶可以修改步驟，重新運行。

如果給體驗做個小結，可以說，大部分的工作確實由 Oracle 完成，但這並非意味著，我是被動的，恰恰相反，被解放了雙手的我，能夠更自由地指導 AI，體會到翻身當甲方的快樂。

傳統的 AI 交互，是由我們給出提示詞、AI 生成結果，人類是無情的任務發佈和結果接收機器，我們的創造力發揮得有限，但像 Oracle 這種，AI 負責幹活，人類負責督工和給出關鍵的 idea，實時參與、完善和優化 AI 生成的工作流，結果更可能讓人滿意。

按 Flowith 市場營銷與商務拓展負責人枴子的話說，「人機結合」是 Flowith 的核心哲學，這並不意味著讓 AI 更像人，關鍵是找到人類和 AI 各自最擅長的協作方式，「不是 AI 取代人類，也不是人類限制 AI，而是兩個不同認知系統的深度融合與互補」。

交互獨特的 agent，讓 AI 不困在聊天框里

除了強調人的參與，畫布的交互形式，也是 Oracle 和其他 agent 不同的地方之一。

每當用戶輸入指令，Oracle 會根據其功能和可以使用的工具，分解出較小的子任務，然後這些子任務會被傳遞到任務分配器，從而逐步執行。

Flowith Oracle 當前支持的部分外部工具

當這樣的工作過程被畫布所承載，我們便可以在畫布縱向和橫向展開的每張卡片里，看到子任務以及所調用的工具。

上下文無限延展，並行完成多個任務，枴子認為，這就是為什麼，與線性的聊天框和打開網頁一個個查看的 agent 相比，畫布更加高效，「電腦是為人設計的，AI 完全不用被束縛住」。目前，Oracle 執行一個任務，基本都控制在 10 分鐘內。

而且，AI 執行任務有出錯的可能性，但畫布的每個節點都可以控制，如果一個節點失敗，可以讓 AI 重新跑一次。能夠干預中間步驟，也是畫布形態的一個優點。

學生、教師、自媒體等內容創作者，構成了 Flowith 的核心用戶社區，枴子強調，「這是一場雙向選擇」，Flowith 的願景，就是打造一個為創作者而生的 AI 賦能工具。

不過，對於一些用戶來說，畫布的交互形式，可能意味著一定的使用門檻，特別是完成複雜任務的時候，流程和節點會呈現更多的信息量。枴子表示理解，但他也認為，畫布恰恰反映了人類思維的本質——並非一條單一直線，而是多維度、多分支的發散過程。

雖然現階段 Oracle 執行任務時已能並行搜索和處理多維度信息，本質上仍是單一 agent 在進行思考和決策。這就像你有一個非常聰明的助手，但終究只有一個大腦在運轉。

但很快，我們就能看到 Flowith 的進化。枴子預告，即將推出真正的「多智能體協作」模式，用戶可以同時指揮多個專精不同領域的 AI 智能體，比如，一個負責研究，一個專注創意，一個擅長整合，彼此之間還能進行思想碰撞，「這不再是簡單的工具使用，而是一種全新的創作生態系統」。

畫布形式的另外一大優勢在於，知識庫的構建與激活。知識庫的意義不難理解，如果我們不告訴 AI 自己是誰，不向 AI 輸入我們個性化的知識，AI 輸出的往往是千人一面的通用信息，接入了知識庫後，AI 才能真正為我們所用。

2025 年 1 月，Flowith 正式發佈 2.0 版本，其中一個核心升級便是「知識花園」功能，它比傳統的知識庫更靈活，可以將各類素材、靈感和資料，有機整合到一個或多個動態空間中，由 AI 進行智能管理和激活。

在這個基礎之上，Flowith 還構建了知識市場生態，訂閱者不僅能獲取知識康尼的全部內容，還能與 AI 進行沉浸式互動問答，在執行特定任務時，系統會自動匹配並調用我們選擇的知識庫中最有價值的信息片段。

圖片來自：即刻@Bruce-枴子

目前，Oracle 還沒有和知識庫功能打通，但枴子透露，他們正在快速推進這項工作，「當 agent 與個人知識花園結合，它將不僅僅是執行任務的工具，而是真正理解你思維模式、掌握你私有化信息的協作夥伴」。

和主打通用 agent 的 Manus 不同，Oracle 只是 Flowith 生態中的一個關鍵組件，Flowith 真正想打造的，是一個「終極形態的 AI 創作工具」，以二維畫布為交互基礎，同時集成 agent、知識花園以及多樣化的模型能力，構建一個完整的思維創作空間。所以，枴子認為，Manus 與 Oracle 不存在直接的可比性，儘管它們都被稱為 agent。

用 agent 解決問題，關鍵在於交付有價值及品味的結果

Manus 火了以後，出現了一個很有意思的現象：很多用戶會嘗試用它直接生成影片。這符合了人類指揮 AI 幹活最好一步到位的微妙心理，但生成影片的任務，並不適合由現在的 agent 完成，反而會浪費較多的算力。

目前，Oracle 暫未接入影片生成工具，枴子解釋，這是從體驗決策的角度考慮的，影片生成的成本高，體驗又沒法做到極致，「如果用戶付費卻只得到平庸結果，還不如引導他們使用專門的 AI 影片工具」。

兜兜轉轉，我們又回到了最基礎的問題上：用 agent 做什麼？在產品調研時，枴子發現了一個很有意思的現象：很多用戶，包括他自己，一開始都並不知道，用 agent 解決什麼實際的問題。

從枴子的經驗來看，目前 Oracle 在深度調研類任務中表現尤為出色，能將複雜的調研成果轉化為交互式網頁等高價值媒介。

Flowith 社區里的一個例子，讓他印象特別深刻。一位用戶利用 Oracle，生成了一個完整的交互式網頁，集成了上汽的四個汽車品牌，包含時間線、技術分析等元素，不是簡單地羅列信息，而是將思維具象地呈現，水準接近專業汽車品牌官網。

作為 Flowith 團隊核心成員和 Oracle 的深度用戶，枴子還親自進行了一系列和 agent 有關的創新實驗，其中最有意思的是，將 Oracle 納入個人內容創作工作流，特別是小紅書運營。

從選題到發佈的全流程，Oracle 都能提供系統性支持，自動拆解創作任務，智能推薦素材資源，提供深度修改建議，甚至生成精準引流話術。這套 AI 加持的創作流程，幫助枴子在短短一個月內就漲了 5000 多名粉絲，AI 生成的內容，在互動數據上也表現優異。

枴子體會到，AI 已經不只是一個簡單模仿的「內容生成工具」，而是一個「創作夥伴」。當我們把自己的語言風格、思維模式輸入到知識庫中，讓 AI 學會用我們的口吻說話，AI 就能幫我們打造一個獨特且有吸引力的個人 IP。同時，人類的價值排序，可能會隨之變化，「如果大家都會使用 AI，那品味將是我們人類最後的壁壘」。

從實驗延伸開去，未來，Flowith 計劃設計更多垂直化的「子 Oracle」，針對特定場景，提供深度優化的 agent 能力。比如，專門用於小紅書經營的 agent，可以幫助那些技術過硬但不擅長運營的獨立開發者，獲得更多的曝光和用戶支持。