Flowith 再更新,这回瞄准了「上下文」
如果你身在 AI 圈,最近会发现一个有趣的现象:无论是在技术论坛、产品发布会,还是在顶尖研究者的论文里,大家似乎都在不约而同地讨论同一个概念——「上下文」(Context)。
前 OpenAI 联合创始人,AI 大神 Karpathy 甚至提出用「上下文工程」代替「Prompt 工程」。
「上下文为王」(Context is King)—— 这句口号正变得越来越响亮。它背后是一个简单却深刻的共识:决定 AI 输出质量上限的,早已不仅仅是模型参数的大小,而是我们能为它提供多么精准、稳定且连贯的「上下文信息」。
然而,理想很丰满,现实却很骨感。
与「上下文为王」并存的,是那个让所有 AI 深度用户都头疼不已的——「上下文腐烂(Context Decay)」。它指的是用户「喂」给 AI 的背景资料、核心 Prompt,都会随着对话的深入,被一点点挤出它有限的「记忆窗口」。
这恰好引出了我们今天的主角,也是「十字路口」团队的一位老朋友—— Flowith。
我们曾在《【全网首发】一手体验全新AI Agent:Neo是谁?从哪来?到哪去?》一文中,深度介绍了这款具有「少年气」的工具的诸多创新。而在「小宇宙」播客中,「十字路口」又第一时间对谈 Flowith 的 CEO 和 CMO[1],共同见证了其全新 Agent Neo 在 AI Hacker House 的正式「首发」。
AI Hacker House 为 Agent Neo 准备的「出道」0 岁生日蛋糕
而在 9 月 26 日,Flowith 再次迎来了大更新,这一次,它的核心所指,正是「上下文腐烂」以及更加「自由的创作」。
接下来,我们分享全面实测体验。
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希望大家都能玩上!
从我的实际体验来看,这次的 Flowith 更新,终于让上下文「活」起来了。
为什么这么说呢?因为它让这张画布里所有节点的几乎所有上下文,都可以进行编辑了,而且是几乎各个角度,各个方向的编辑。
因此,Flowith Canvas 现在也有了一个更形象的名字 Context Playground。
我们用下面这个案例进行说明。
首先,我直接用 Flowith 的 Agent 模式,输入提示词:
续写 20 集电影绿皮书
与先前 Flowith 所展现的能力一样,Agent 像人类思维一样发散,先进行深度研究,将《绿皮书》原有的故事模式全面调查,然后根据这些信息撰写每一集的内容:
在这条长长的思维链中,每个文本节点都允许用户通过点击右上角的方块图标进行编辑和更改。
点开方块之后,我们能够在画面的右侧看到《绿皮书》第一集的整体剧本以及内容。这里面所有文字内容都可以进行结构化修改,也可以简单地编辑文本。
而我们所进行的修改,都会反映到之后的节点中,可以说是改变了整个思维链的上下文。因此,当这个上下文被修改之后,后面所有的节点也会相应地进行调优,进行改善。
接下来,我们详细说明。
我们先用 VEO3 模型根据每一集的内容进行视频的生成。
当我打开模型栏进行选择时,我发现现在的 Flowith 已经可以让 Agent 进行多轮生成,比如说可以一次让它最多生成 8 个视频:
现在,Flowith Agent 的能力相比之前有了明显提升。这主要体现在剧本的细节丰富度,以及调用模型时工作流的流畅性方面。
我们先来看看,第一集内容的视频表现:
在看完上面这个基础的视频之后,我们就可以直接进行上下文的修改。
比如说,现在下面这个视频里的画面是一个男士在开车,我们可以直接通过上下文编辑,修改剧集内容,从而改变视频内容。
未修改时:
修改后的结果如下:
所以说,我们可以针对每一集的内容都进行大范围的调试。然后,再根据每一集的内容进行视频的生成。这已经是一个非常成熟并且很个性化的工作流了。
而且,整个工作流,并不涉及像一些传统 Agent 产品的代码节点。整个流程顺下来,其实是非常低代码的,甚至是 0 代码。
紧接着,现在的 Flowith 已经支持随意地在画布中进行拖动了,我可以直接按住 Shift 键,将所有节点内容拖到一起,再放大:
我在拖动的时候,还注意到一个特别微小,但很好用的,非常具有小创意的功能:「小剪刀」。
我们知道,Flowith 里每一个节点的上一个节点和下一个节点之间都会存在一条逻辑线,而这条逻辑线是可以通过这个「小剪刀」直接进行切断的。
我录制了一张动图来展示——下面第六集到第十集的内容,我认为质量不够理想。然后,我就让 Flowith 的 AI 又重新换了一种文风写了一下。
这样,我就可以把原先的 2 个上下文节点之间的逻辑线全部删掉,再重新进行连接。
它最大意义就是可以让高价值的节点之间进行重新的连接,而让一些「 AI 废片」就可以直接进行删除了,相当于给了我「手术刀级别的编辑权」。
这样我就能够快速地对整个 Flowith 生成的超长上下文内容进行快速的修剪。
最终,如果没有什么太大的 AI 幻觉,我就可以将合格的内容直接存入知识库中:
这个功能的意义确实比较大,把内容存入知识库前,先用剪刀功能修剪,能保证:知识库存入的都是经过人工筛选、逻辑连贯的版本;一定程度上避免「垃圾上下文」污染库内容,提升后续使用的可能性。
同样的,这招还可以用在构建一个非常具有美感、并且有很成熟的前端展示的艺术网站里。
比如,我想让 Flowith 做一个个人很喜欢的艺术家 Hugo Winder-Lind 的作品集解析展示页,就可以输入提示词:
请以一篇艺术合集/艺术家专辑文章的形式,介绍英国当代艺术家HugoWinder-Lind。文章需包含以下内容与风格指引:封面插图/引导图:选取3–5张HugoWinder-Lind的代表作品,用作封面或章节开头插图(若工具支持图像插入)。艺术家简介与背景:出生、教育、工作地、成长经历、艺术脉络。艺术理念与主题:他在创作中所探索的主题、象征、哲学意涵、灵感来源。代表作品赏析:挑选若干关键作品(如StymphalianBirds、UndecidedSky、FlightlessBirds、TwoGreyhounds、GiantImpactHypothesis等),每件作品:创作年份、材料、尺寸、视觉元素、构图、象征意义、风格特点。创作方式/过程/工作室日常:他在创作中如何操作(如反复修改、遮挡、重构、偶然性)、他如何观察自然、人与环境的关系、他的工作室氛围。脉络定位/影响/比较:把他放在当代英国(或国际)艺术语境里,比较或参照与他有关联或可比的艺术家/流派;讨论他可能受到的传统美术、图像、宗教象征、诗学、神话、科学的影响。未来趋势/可能性:基于当前作品风格,预测他未来作品可能的方向/挑战/演变;可以设想若干未来系列的主题。视觉/排版建议:为整篇合集文章给出排版建议(例如每件作品配图+简析、章节封面过渡图、配色建议、标题字体风格等)。引用/资料来源:在可能的地方标注资料出处、艺术家访谈、展览记录等(如果工具支持)。风格指引:文章整体语气可偏诗意、意象化、带一点思辨质感;既要让读者看“画面”有代入感,也要有思想铺陈;段落之间要有“意象转换”的感觉——比如从天空到树、从动物到人、从微观到宏观的跳跃。篇幅建议:大约2000–3000字,配图若干。
对于不合格的内容,直接用「小剪刀」删除,你就能够非常快速地得到,下面这个很有设计感的展示页:
而且,每一幅画作和对应的标题、尺寸以及本身的介绍,都会以一种非常和谐的状态,存在于展示页之中。
由于可以通过上下文修改进行改动,所以说整个流程非常便利、高效:
下面,我们再来看看 Flowith 让灵感更加自由的「聚变」功能。这同样也涉及如何将上下文「用活」,而且叠加了更多、更高效、更加自由的交互设计,非常适合做「多模态内容设计」。
接下来,让我们试着为下面这张我新买的「毛坯房」图片,搭配一整套无印良品 MUJI 风格家具,并且给出一整套海报设计:
提示词很简单,可以直接让 Flowith 帮你丰富:
我刚买了一套新房,目前它还是毛坯房的状态。请你为我设计并找到一整套风格统一的家居产品,用来布置和丰富这间毛坯房。要求如下: 整体风格:必须是无印良品(MUJI)风格,强调简洁、纯粹、自然的氛围。所有家居产品的造型要极简,避免复杂装饰。 颜色要求:全部采用纯色和基本色(如白色、米色、灰色、浅木色等),确保整体色彩统一、柔和、低饱和。 数量与覆盖范围:需要一次性满足日常生活所需的全套家居产品,覆盖客厅、卧室、厨房、餐厅、浴室、书房、玄关、阳台等所有空间。产品示例: 客厅:沙发、茶几、电视柜、电视、落地灯、窗帘、书架、收纳柜。 卧室:床、床头柜、衣柜、梳妆台、床品四件套、落地灯。 厨房:冰箱、咖啡机、电饭煲、烤箱、微波炉、厨具收纳架、餐具。 餐厅:餐桌、餐椅、餐边柜、挂钟。 书房:书桌、人体工学椅、书架、收纳柜、绿植。 卫浴:洗手台、浴室柜、毛巾架、镜子、储物架。 玄关:鞋柜、穿衣镜、挂钩。 阳台:洗衣机、晾衣架、小茶几与椅子组合、绿植。 呈现形式:请给我生成这些家具和电器的白模图(简洁建模图),保持统一的材质与光感,以方便我整体预览效果。 附加要求:布局上需考虑实用性与动线合理性,每件产品都要有明确功能定位,避免冗余。整体风格要体现“轻生活、
而且,我在 Flowith 生成的时候,偶然注意到左上角多了个叫做「flo mode」的按钮,它可以直接选择整张画布的背景色。比如我们换成绿色,这样节点内容和背景画布就不会像之前那样「混成一坨」了:
它一口气生成了 37 张家居商品图,全部保持我要求的基本色风格,并且只用了一轮,完全没多 Roll:
快速全部导出:
它的高效并不仅仅体现在能生成多少张高一致性的白模图,而是交互。
为什么这么说?
因为,我发现,现在可以直接在画布中按 Shift 选中所有要素后,进行分组:
然后,对每一个群组的背景框进行着色:
注意,此时不只是颜色更改,而是它们的上下文都被归拢到同一个上下文窗口里了,然后你就可以再根据这个大上下文继续 AI 问答。
而且,我还看到 Flowith 已经上线了字节的 Seedream 4.0 系列,所以,这里我针对其中几件商品图,做了一系列海报。
每次生成,可以直接做 8 张,我从中挑了几张,给你看看:
再来换一种侘寂风格,青灰宣纸背景的产品海报图:
而且这还没完,针对每一张图片,Flowith 现在提供更丰富也更专业的图片编辑工具:
之后,我们就可以直接选中效果还不错的进行组合,删掉有 AI 幻觉的产品图,然后聚拢在一起,就像这样:
最后,再来搞一个产品视觉旋转视频,带 BGM 的:
你看,整个过程像不像在玩乐高,整个工作流过程中的几乎每一个节点,都变得更加顺畅了。
我们从一堆散乱的单张图片、文字开始,通过分组、着色、再创作,将它们搭建成一个个有逻辑、有主题的「模块」,最终拼成了一个完整的创意项目。
最后,我们来总结一下 Flowith 这次的大更新行动。
Flowith的这次更新,正在让 AI 工具正在从一个简单的「问答机」,进化为一个真正意义上的「思维伙伴」和「创作空间」。
它通过赋予用户编辑、修剪、组织和复用上下文的能力,在一定程度上绕开了「上下文腐烂」,将控制权交还给了用户。
从用户体验上来说,整个画布可以说进行了非常大的更新,并且相比于前一次有了相当大的改进。这主要体现在:用户可以在这张画布中更自由地拖动,更自由地剪辑上下文,让每一个节点都能发挥它所有的潜力。
工具的终极意义,是延伸人的能力,而非取代人的思考。
Flowith 正在努力践行这一点:它不再试图成为一个无所不能的「黑箱」,而是把自己变成了一个透明的、可被编辑的「思维沙盘」。
从最初的创新性画布交互,到现在的针对「上下文」进行剪辑、拖拽,并由此延伸出的各种其他可能性,都印证了我们当时的观点:
它很有「少年气」,敢于做出突破。
在这张沙盘画布上,AI 负责涌现。
而我们,手握剪刀和画笔,负责取舍与雕琢。
ps:再提一嘴,Flowith 再次为大家准备了一批会员码,数量很有限!需要的朋友直接关注公众号,后台回复「 flowith yyds 」就能参与抽奖了。
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第一时间对谈 Flowith 的 CEO 和 CMO: https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6829e70afcbc2e2https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6829e70afcbc2e206b85b82a06b85b82a
文章来自于微信公众号 “十字路口Crossing”,作者 “十字路口Crossing”
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装:https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。
项目地址:https://github.com/labring/FastGPT
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0