摘要：由于并未全量上线，部分急于尝鲜的用户不惜将一个邀请码炒到999元的高价。与此同时，有人发现，一个发布时间更早、名为Flowith的Agent应用能够提供与Manus类似的功能服务。

3月6日，有“全能Agent”之称的Manus发布并走红，热度一时甚至盖过了当时爆火的腾讯元宝与DeepSeek。

由于并未全量上线，部分急于尝鲜的用户不惜将一个邀请码炒到999元的高价。与此同时，有人发现，一个发布时间更早、名为Flowith的Agent应用能够提供与Manus类似的功能服务。

很快就有人自主做起了相同任务下Manus与Flowith的效果对比。“没Manus邀请码？试试Flowith。”有人在社交平台打下了这样的话，因为他们发现Flowith的效果并不逊色。

Manus与Flowith效果对比，图源/网络

几乎与此同时，Flowith创始人倪正民（Derek Nee）发文，写道他并不看好通用型Agent，也提及了对构建人与AI最佳协作模式的种种思考。

Flowith到底是一个怎样的产品？又有什么独特性？它背后的团队如何判断Agent市场的未来？就这些问题，我们对Derek进行了专访。

他并不回避Manus的爆火为Flowith带来了增长推力，但也并不认同Flowith是“Manus平替”的说法。

实际上，Flowith不算无名之辈。

2024年4月，Flowith正式开始公测，定位为一款“AI创作工具”，允许用户以白板方式组织AI对话。换言之，不同于日常所见的ChatGPT、豆包等以“一问一答”线性对话的方式；在Flowith中，用户可以在同一个画布中随时“跳出”现有的对话序列、另起节点、让AI展开另一个“念头”下的讨论。

以下是「电厂」的一个用例：

2024年8月，Flowith正式上线后又推出了智能体功能Oracle，后者也是后来被用于对标Manus的工具；2025年1月16日，Flowith 2.0版本上线，提供了“知识花园”功能，允许用户将个人的私有化知识发布到社区，进行AI知识变现。

一位同样专注Agent的创业者告诉「电厂」，在2024年11月他就关注到，Flowith已经在新兴科技产品社区Product Hunt上获得了不错的声量，“虽然品牌可能会在Product Hunt上打榜，但相比其他同类产品，Flowith的UI效果的确比较好，对AI生成过程描述和展示得也更清晰。”

以下是与他的对谈：

Q：之前你曾经公开描述过Flowith是一个“画布式的AI创作工具”，但现在的Flowith拥有了Oracle模式、知识花园等更多功能板块，对它的描述有更新吗？

A：仍然是一个终极的AI创作工具，其实没有太多变化，或者说可能不太会有变化的。各种功能的开发，其实都是围绕着创作工具的定位去做的。

Q：Flowith国内版快要上线了，相比之前的海外版有什么不同吗？

A：国内版本主要是进行了本土化的一些优化，功能持平之前的海外版。

但我们在两三个月后会有比较大的产品更新，现在有些功能已经跑出来了，效果也非常地炸裂。现在还在保密阶段，所以我不能说太多。

Q：怎么理解AI创作工具？你之前曾经提过传统的创作流程中内容打磨要切换5-7个工具，这是你本人之前的创作过程吗？现在基于Flowith的创作又是什么样子？

A：对，比如我们之前要做一个Flowith海报。大致过程是打开Figma，这是整体创作的一个容器；但是在Figma基础上，还需要去一些素材网站上下载素材；也需要用Notion等笔记软件列出一些创作大纲……总之就是你要用很多不同的工具进行这种前置步骤的准备，并在不同软件里不断切换。

好在Figma支持用户协作，到结果反馈与调整时，你可以让同事加入进来。但有很多其他类似软件协同功能并不完善，这还会带来和同事的协作、反馈、调整修改成本。总而言之，人和人、人和工具之间的配合都是比较繁琐的。

在这种创作模式下，如果我们引入一些AI，甚至可能会放大各种问题。比如让ChatGPT或其他工具去列个产品手册的大纲，但它生成的东西一般是缺乏针对性的、可用性并不高。

这当然不是因为模型的智力或者推理能力不行，而是因为用户没有把足够的信息和背景知识、上下文提供给它。到具体设计的过程中，有很多软件的AI系统也不太一样，比较难跨软件执行。

但是在Flowith中，我们希望用户一上来就一股脑地把他过去的项目或者文章等各种内容塞进知识库里；放进去之后也不太需要用户做管理；但是在之后用户创作时，不论是调用GPT还是Claude等等，Flowith能自动进行匹配相应内容。

比如说要写为某个产品写产品手册的提纲，Flowith会自动在知识库里面去索引到相关的信息，然后输出内容，进而完成每一页的撰写。

总之，创作逻辑跟之前会完全不同。

Q：从用户角度，我在使用Flowith时候会遇到一些问题，比如感觉界面按钮很多，需要学习一会才能会用；也有人曾经在X上评价说Flowith“用起来有些累”，怎么回应这些评价？

A：Flowith是一个AI创作工具，它跟Chatbot类的AI产品肯定是不一样的，天然门槛会稍微高一点。

但是画布交互，本质上要解决的正是聊天框带来的线性思维的限制，线性的对话虽然简单、好入门，但是对深度创作者来说在后续创作流程上是受到限制的，比如说当用户在一个问题基础上想要追问多个问题，就只能通过再开新窗口来实现。

所以我们选择画布式交互的模式，但我们也一直希望能把它优化得更加简单、越来越符合用户的直觉。

Q：很多人说Flowith是“Manus平替”，怎么看这种说法？两个工具的核心差异是什么？

A：这个应该是一个比较片面的评论，有些用户确实是因为Manus用不上才关注到Flowith，用了之后觉得还不错。

但是我们所瞄准的其实还是AI创作工具，然后Agent相关的功能（Oracle模式）只是其中一个小的模块。

Flowith和Manus其实非常不一样，因为Manus是一个通用的 Agent型的产品，而我们还是定位在创作需求上，Agent功能是其中一个功能点。

Q：你把Manus视为竞争对手吗？

A：在Agent的功能点上算是吧，但是其他功能就不是了。

Q：通用型Agent一个输入框解决所有问题的呈现方式，接近普通人对AGI的想象。您也分享过有关Agent通用性与垂直性两者间的思考，可以再展开讲讲？

A：你可能得用一下当下比较火的通用Agent的产品。现在很多用户还没有真的上手去用过这些，所以存在一些幻想。

我自己也测试了一些问题，我的感受是它的准确度还是比较低，速度也非常慢。

而且从产品设计角度看，这种方式可能也不是最高效的。比如通用Agent使用这种computer-use或者browse-use的这种方案，其实看一个网站要花很多时间、而且算力各方面成本很高，而实际上明显有更好的方法可以让用户快速去拿到这些东西。

(注：computer-use指的是Agent通过操作操作系统层面的接口和工具，实现对整台计算机的控制；browser-use指Agent主要通过模拟用户在浏览器中的操作，实现对网页内容的自动化交互。)

Q：随着底层大模型的能力发展、成本降低，AI Agent有可能在一个健康合理投入产出比下，实现高通用性吗？还是说这是一个永动机般的设想？

A：这不是一个科幻的设想，我认为可能性非常高，而且它发展的速度可能会比大家想得快很多。

通用Agent的终局就是AGI，一个像钢铁侠的Jarvis一样的AI助手，它肯定是往这个方向去走的，但是会很难，肯定不是每家创业公司都能做的，可能是属于OpenAI这种领先AI公司或者大厂的机会。

钢铁侠/图源网络

Q：这不会有一些矛盾吗？因为Manus这类通用Agent所描述的愿景就是高通用性和效果兼具，和您所描述的那种AGI拥有共性。但您同时认为很多通用Agent走的路存在各种问题。错配的地方在哪里？

A：错配的地方就在于，如今的很多通用Agent存在过度提前营销的问题，当然他们对行业的的促进或者加速也是非常明显。

Q：关于Agent市场未来走向，还有一种猜测是随着基座大模型不断进化、能力外溢，它最后有可能将Agent工具所提供的能力内化。您怎么看这种可能性？

A：是的，AGI肯定也是OpenAI这些公司的终极的目标，所以创业公司如果要主打通用就会比较困难。

OpenAI的DeepResearch、智谱的AutoGLM沉思发布，都代表了这样的一种趋势。

Q：那么Manus或是大厂的下场，客观上会对Flowith形成竞争？

A：我觉得都还好。

不管是DeepSeek还是Manus这类行业更新，对我们来说都是很有利的。因为我们也是一个相对垂直的工具，当新的模型出现，原有用户的行为模式都会有一个升级，所以我们也能拿到更好的效果。

我们在今年1月份、2月份的时候也有很好的增长，就是因为我们结合了当时新发布的DeepSeek R1。

Manus发布后也有一些用户关注到了Flowith，它给整个行业肯定也带来了积极的促进作用。

Q：Flowith所处的生产力工具市场也存在很多玩家，比如同样以脑图呈现的AnyMind、XMind、幕布，Flowith和大家的区别是什么？

A：我们今年1月份发布了知识花园的功能，它具有一定知识管理的属性，不过还是跟其他的这种知识管理产品存在差异。

最大的不同是Flowith的知识管理思路跟过去的完全不一样，因为过去知识管理是给人用、让人来进行知识管理的，而Flowith的知识管理是让AI、让Agent来使用的。

具体来说的话，比如Notion或者Goodnote这些软件，用户把自己的笔记、思考放进去后，用户要自己再搜索、回看、进行产出，这是过去的逻辑。

我们现在的逻辑就是用户把自己的文档、文件、所有内容全部放进来，AI会进行归类，把它们分成一个个小的“知识种子”。当人类后续要使用的时候，只需要进行交互、告诉AI需求，AI会自动从它的知识库里面找到“种子”，把信息放到下文中。

总之，用户过往的笔记、文档这些内容，是Flowith开启工作流前端的输入。最近我们最近在跟Flomo·浮墨笔记聊，可能会有一些深度的合作，也是希望结合一下笔记的功能或者属性。

但是Flowith不会做特别重的笔记功能，很多笔记软件企业自己也没有做很多后置的AI生成功能的计划。

Q：除了会员付费这一部分，1月份上线的知识花园、知识市场的板块有收入了吗？它和传统的知识付费市场有什么不同吗？

A：知识市场也是有收入的，但我们大部分收入都会分给创作者，所以对我们平台来说这部分当下的营收不算太多，但是肯定后续会有比较大的增长空间。

和传统知识付费产品的区别就是，传统的就是给人所用的，而我们平台上交易的知识库是给AI调用的，所以其实大家彼此间也不是竞争关系，更像是互补的关系。

Q：Flowith的产品气质和团队气质之间肯定有所关联。你之前发了一段话很有意思，你说在flowith有人曾为开发一款工具软件，花费三年、休学，在宿舍编写出上万行的代码，有人夜以继日地搭建心中未来城市的模型，然后还有人在高中期间就成为了提示词工程的大师。这些描述都指向谁？

A：休学的是我嘛，另外两位是我们一个朋友，还有我们去年的一位实习生。

实习生Ricard Tu（涂津豪）在圈内挺有名的，去年他写了一个让Claude干活之前先思考的Prompt“Thinking Claude”，效果很棒，也有很多人关注到他。

Ricard Tu开发的“Thinking Claude”，图源/GitHub

Q：目前的团队规模是？你的招聘文案写的是请候选人来加入一个“海盗”的团队。为什么是这样的一种表达？你们的招聘岗位列表列出了一个实验性岗位“Agent X”，没有明确的JD，而是招聘任何认为自己有想法的人，很好奇这种岗位怎么面试？

A：我们目前10个人不到，八九个人这样子。

这个比喻最早来自苹果的“成为海盗比加入海军更好”，在硅谷也很流行。

海军代表的是比较规范、秩序化和稳定的这种体制，组织拥有明确的层级职能和个人智能，这在大公司、中大厂是比较重要的，但也会导致一些创新的停滞；但是海盗更能代表那种自由的、激进的颠覆性思维。作为一个创业公司，我们希望大家可以在海盗的氛围下去打破常规、创造全新的产品，甚至去做一些破坏的事情。

我们是没有HR的，基本上就是我和各个组的负责人去面试，比如虽然去年收到了1万多份简历，我们每个人还是把每份都看一遍。基础面试的话，我们会看岗位问一些问题，比如针对开发岗问一些项目经历；但是面试后期，我们想更多看候选人的性格、是否拥有对一件事情的热爱，一些软性的东西。

Q：很难想象你们这样一群各自都很年轻、有主意、有才华的人在产生分歧的时候怎么办？

A：我们就讨论，直接辩论，甚至吵。Flowith完全没有等级的观念，所以很常见的情况是，大家判断我的想法有问题，他们会直接提出来。我们之前也就一些产品功能，发生过比较大的一些分歧或争吵的。

但当然大部分时候我们的意见还是一致的，因为我们大家的产品思维、认知也都是互相认可的，但同时我们不回避发生辩论。

Q：你们上次吵架是什么时候？

A：很长时间没有发生大的吵架了，可能只有一些针对功能点优先级排布的不同意见。

比如说去年这个时候我们正在做Oracle，当时那个阶段其实不确定性还蛮强的。因为当时没有人去关注这个功能点，当时大家都是在关注一些其他的东西。

然后到了23年AutoGPT（一个致力于使GPT4完全自主的Agent）发布后火了一波，吸引了很多关注，但是大家用完之后发现好像效果不是特别理想。所以之后Agent方向的投入就有点遇冷。

所以去年我们那个阶段主推这个Oracle功能还面临蛮多风险。当时没有任何人在做这个事，只能完全基于我们的推理和思考去做决定。

Oracle刚发出来的时候，效果不是特别好。年底我们复盘的时候还在想，Oracle是不是我们去年做得最失败的一个功能、反思是不是我们决策失误了。

但是今年市场发生的一些变化，一下又把它变成我们去年非常正确的一个决定。

这个过程还是挺有意思的，不同的时间点去看不同的决策，对和错都是完全不一样的。

来源：电厂