AI定义产品新范式——flowith产品试用
随着AI技术的飞速发展,市场对AI产品的期待越来越高。从ChatGPT到各类主流AI工具,尽管技术不断进步,但真正能够满足C端用户需求的成熟产品仍然稀缺。本文将介绍一款名为Flowith的产品,它以独特的理念和创新的功能,试图重新定义AI产品范式,帮助用户更好地进行知识管理和创作。
自22年底ChatGPT爆火以来,LLM的模型表现一次次地再创新高,但是真正在C端人人都使用、都觉得好用的应用尚不多。两年过去了,从文心一言到豆包、kimi等主流AI工具,依然在基于对话聊天的框架下,把最新最好的模型加进去、把新支持的模态加进去。
今年年初爆火的DeepSeek,主要的特点是:开源、高得分、低成本,但这些优点都不是非从业者能够直接感知的。媒体的热议为它带来了免费的流量(同为“6+2”之一的月之暗面为kimi投入了很多钱去推广,可羡慕坏了),它自身的优点则把感兴趣的人转化成了真正的用户,笔者认为主要优点有:
- 展示了CoT推理过程,让人觉得它真的在思考、很聪明(虽然ChatGPT之前也有推理模型,但DS是国内第一个可以免费使用的的推理模型);
- 让中国人觉得中文说的好,有很多高端词汇、比喻排比等(可能与数据来源蒸馏、后对齐的设置都有关);
- 有限的算力无意中形成了饥饿营销。
这不由得让人感慨爆款总是需要天时地利人和。
最近笔者从一个小应用“八字成画”看到了一个有趣的用户现象:
相关帖子中的方法是:“用Deepseek命令:你是一个顶级的命理大师 ,特别会分析八字意象。请帮我描绘一下女命/男命八字xx xx xx xx的画面。 把描述的文字复制到豆包生图就可以啦~!”
估计豆包/Kimi等AI工具的PM看到这种使用方式会哭笑不得,他们产品自己就可以解读八字意向(文生文)、再文生图,为什么用户要去DS转一道呢?因为:
- 模型得分的细微差异并不能直接被C端用户感知,用户更信赖已知厉害的DS,哪怕几个月过去其他公司可能已经追上。
- 基于聊天框的AI应用,用户已经养成了“复制、粘贴”的习惯,所以复制(DS生成的文字)、(再去豆包)粘贴这个流程也很自然,就像复制prompt去AI软件尝试一样自然。
由此,笔者不禁感慨,AI作为一个公认的新领域,给了市场一个全新的塑造用户信赖的机会。以及,AI时代的产品范式尚未确立,当前广为接受的聊天框形态只是过渡时期的产物。
既然范式尚未确立,未来几年,很多常见应用都将面临着以AI逻辑重构的挑战。当前的LLM已经具备对应的能力,只待产品模式的更新。
那么,AI时代的产品新范式是什么呢?
01 flowith的理念
在b站看到dereknee(flowith创始人倪正民)发布的视频标题为“Chatbot 式 AI 将成为历史 – 正式发布 flowith 2.0!”让我看到这款产品的野心,它大声喊出“天下苦chatbot”久矣!
从创始人的采访看到他们的理念充满着技术人文主义:
“我们是想让flowith 2.0解决一个悖论:AI时代的信息过载反而让深度思考变得更稀缺。
我们不是用技术替代人类创作,而是通过结构化知识流(输入-重构-输出)重建创作的心智秩序——当用户为知识库付费时,本质是在购买一个持续进化的认知协作伙伴。”
创始人提出的悖论,笔者深以为然。在笔者看来,目前AI chatbot最实用的情况普遍有两种:
- 使用人的问题已经很明确,AI通过检索、生成回答问题,比如代码补全、文章翻译、论文润色,这时对产出的掌握权在人手里;
- 使用人只有模糊的问题,不知道自己想要什么,AI来发散开拓思路,这时产出由AI掌握;
对第二种情况,笔者觉得使用的同时也要警惕:把使用权交给AI,是否潜移默化吞噬了我们自己的思考与创作能力呢?
因此,flowith的定位是协助用户更好地创作,不是号称替代生产力,而是从人本位的生产过程出发提升效率。在AI势头正盛、但市场劳动力偏向供过于求的阶段,这是一个很好的平衡点。
02 好玩 or 实用
笔者把flowith的功能总结成了如下两个玩法:
玩法一:知识花园与社区
基于flowith的创作的基石为知识花园,通过搭建花园、跟花园聊天实现画布上的创作,搭建好的花园可以发布到社区(类似于github)
主要功能的关系如图
要在flowith上创作,首先要建立一个知识花园:
新知识花园的搭建页面
知识花园的搭建逻辑
其搭建逻辑为:
- 用户可以自己上传文本、文件、网页上传至知识花园;
- 如选择通过AI智能拆分,它则会根据语义精简内容、且重新拆分文档(有利于RAG);如选择直接拆分则保留原文档划分,速度更快;
- 拆分后的大块内容被称为“AI驱动Seeds”(可以视为知识文件夹),它可以被加入新Seed(可以视为具体的知识文档)、可以被继续被编辑更新,从而形成可反复迭代的知识库。
搭建知识花园后,则可以基于其发起对话。整个对话过程基于画布,每个对话回合都是节点,可以通过并行、串行的方式被连接起来。
画布的概念很具新意,很符合创作工作中有主线任务、有支线任务的特点,以及支持团队协同、评论。
目前画布节点仅支持通过与AI的对话开启,对于生成的内容无法编辑、调整节点顺序等,相比于人们对于传统白板的想象自由度稍低。
如果认为知识花园已经完备,可以将知识花园发布至社区。进入任一花园,可以初步基于AI提问,觉得好的话可以免费添加至自己的知识花园或付费购买。
flowith将所有分享花园至社区的创作者用户称为:AI Knowledge Base Creator。目前社区挑选出的头部八个知识花园中,除去flowith官方自己的招聘,其余大部分为跨平台自媒体。目前已有四个花园收费,售价0.5-2.99美元不等。
在全部花园区域,则有“投资大师精华录”、“孙子兵法”等特定领域主题的花园,大部分是个人爱好者所创建。这个现象让我想起了贴吧、豆瓣等传统平台上,在特定知识领域总有用爱发电、勤勤恳恳搬知识的爱好者。在flowith,由于入库后知识有AI的归纳和总结,爱好者只需要收集信息传入库,几乎无需修改、翻译,大大降低了内容创作成本。
玩法二:AI对话oracle
flowith的另外一个重点功能是Oracle模式下,模型可以以agent形式工作、自主按问题生成步骤、按步骤寻求答案,此时不会基于知识花园,只靠模型与网络知识。
笔者进行了一个旅行计划的尝试:
Oracle模式生成的待确认步骤
可以看到已经生成了旅行计划的主要步骤,可以进行增删,确认后它则会按步骤执行:
按步骤执行,每个步骤会搜索多条网页
整体Oracle在画布上执行了“按步骤串联-步骤内并联搜寻信息”的过程,是比较符合常规工作习惯的。在每一个步骤结束如果用户对结果不满意,也可以要求返工。
比较有趣的是因为任务中提及了预算,flowith可以给到类在线excel的预览,是产品层面贴近用户需求的巧思。
最后由于拆解的步骤的最后一步是:“生成一个包含最终优化后行程的网页报告。报告应包括:每日详细行程安排(含柯南景点参观计划)、清晰的预算明细(总额控制在25000-30000人民币范围内)、机票和住宿类型建议(非具体预订)、主要柯南景点介绍(含地址、开放时间)、以及日本境内交通方式建议。”,最后生成了网页代码,可以直接在画布上预览,相当于快速产出了可预览的demo。
对比市场上的agent工具,Manus执行虚拟机下的指令,可执行任务更具体,但成本消耗大、交互性低(不过可以通过工程提升);智谱的GLM-PC牛牛通过识屏后在本机执行指令,节省资源但准确度低;都说明了聊天框外的世界太复杂,通用agent的路还艰难。
而flowith将空间限制在网页端画布内,几乎就限制了使用场景为:创作、规划、demo产出。在产品层面节点可追溯可调整,做到了细分领域实际可用的agent。
Oracle模式也是有对应的社区模式的,不过目前尚未形成比较明确的创作者生态。基于agent模式下整体是AI产出内容,人类只把关节点目标的情况下,可能也不会形成知识创作与付费生态,更多维持在思路、流程分享交流的状态。
03 总结
整体体验下来,笔者当前flowith的长板和短板总结如下:
1.与AI对话的画布打破线性叙事,很有创意
笔者最初也是被这个功能点吸引的,目前这个创意已经呈现出来了,但是画布上常规功能(如节点编辑、移动等)的缺失导致对普通用户还不是真正能依赖创作的工具,更适合辅助头脑风暴。
2.订阅制的社区,比传统知识付费附加了AI协助理解能力
传统的文字知识付费很容易被搬运成盗版。但如果以AI知识花园的知识呈现,对创作者来说创作成本更低,对购买者来说附加的AI问答能力还能协助理解内容,是双赢的局面。
比较适合适合知识搬运>观点输出的内容创作者(比如搬运论文为主的的科技自媒体)扩大影响力。
3.需要构建知识创作、PUGC知识社区付费的良性循环
如第一点所说白板尚不足支持创作,以及尚未形成白板创作后反哺知识花园的闭环,当前创作生态的产品力还需加强。
因此对于普通用户来说,很可能卡顿在构建知识花园、白板对话等创作环节,难流转到发布社区环节;
而能成功发布到社区的用户,很有可能是本来就把内容多平台分发的专业自媒体。从社区排行第二的“通往AGI之路”可以看出,他们的主要内容依托于官网和飞书文档呈现,只是将flowith作为分发渠道之一。这可能导致普通用户经AI问答跳到外部,最后未实际留存在flowith。
因此,让普通用户也能够把flowith当作创作生产力来使用,是创作社区生态良性循环中重要一步。如果无法实现循环,那么当飞书文档等原知识管理平台开始“模仿”创意的时候,flowith的处境会比较尴尬;而如果flowith成功把这个循环打通,则完整生态下有可能发展出相当有黏性的一批用户。
引申:笔者的一点感慨
在互联网化高度发展的今天,我们常常感慨,最聪明的人每天都在研究怎么让我们多点击1次,多停留1s,多掏1笔钱——这已经不是打天下的时代,是守天下的时代。
我们需要心怀理想的鲶鱼,去搅动局面,去重新定义产品范式(结果怎么样甚至没有那么重要,搅一搅总是好的)。当前基于LLM的AI,离AGI虽然还远得很,但已经足够成为杠杆,助力小团队做鲶鱼出来。
flowith是鲶鱼吗?我觉得是,也不是。
会说是,是因为它在知识付费领域或许是一条鲶鱼;
也觉得不是,是因为它定位中的一部分:“重新定义人类的创作方式”,我甚至觉得市场上并没有现有的产品。过去互联网更多地是重新定义内容分发,用不同的渠道、推荐流量去分发;或者重新定义内容格式,从图文到长短视频,比较少有产品关注人的创作过程本身(依托卡片笔记法的flomo浮墨笔记算一个)。
王兴说“多数人为了逃避真正的思考,愿意做任何的事情。”,那么我们做什么样的产品呢?是迎合逃避思考需求、让人更加上瘾的产品呢?还是让人更容易进入思考创作状态的产品呢?
或许“思考”、“创作”这些名词早就被互联网抛弃了,但在AI到来的时代,你是驱动AI的人、还是被AI鞭子驱动的牛马正是取决于此。
希望AI让你我的明天变得更好。
参考资料:
[1]Chatbot 式 AI 将成为历史 – 正式发布 flowith 2.0!
[2]对话flowith创始人:chatbot式AI将成为历史|甲子光年
作者:灰原爱AI 公众号:灰原爱AI
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