PMF & TIP
鯨選AI?003期
這是鯨選AI 重要的內容欄目,旨在更早發現AI時代達到PMF(Product Market Fit,指的是產品市場匹配度)和TIP(Technology Inflection Point 技術成熟度拐點)的產品服務。挖掘諸如Midjourney僅 11人創業取得數億美元營收(PMF);Claude 3.7之于Cursor,帶來AI編程的春天(TIP)等案例,最先為大眾捕捉行業趨勢和奇點,提供科技和商業交匯點的創新觀察視角。
當然,如今“ARR陷阱”以及“AI顛覆論”盛行,在市場信息繁雜無序的背景下,我們盡力通過調研和實操,去掉噪音墻和雜波干擾,可能仍有力有不逮之處,期待大家多交流和指正。期待最終建立獨家(一手商業、產品信息)、獨特(更具洞見和特色的深度分析)、特有(最具呈現效果的實操)的內容風格。
“我們是最早做通用Agent的 ” “那個大廠產品都是抄我們的。”
在Flowith的上海內測交流會上,鯨哥聽到這些不服氣的聲音。作為較早的出海的AI產品,Flowith這次想憑借自由畫布+通用Agent的產品組合殺出圈。
在Manus最先打開聲量的Agent市場,現在非常火熱。Genspark、Fellow等新玩家層出不窮,Flowith打出的海報口號,更是全球最牛的Agent。
在周末測試了一圈以后,我想說新版值得大家都去體驗。在Manus定義、Fellow完善的通用Agent產品路上,Flowith提出了新的產品思考:虛擬機和Brower Use是最好的agent形式嗎?私有數據如何讓AI回答更懂你? 自由畫布如何讓Agent過程可編輯?
在通過案例解釋這些問題前,我們先大概了解Flowith Neo版本在技術功能方面擁有的能力:實現無限上下文支持、主動發問、私有知識利用、多模型交互。
在產品服務上則呈現以下能力:
1、不再局限DeepResearch領域的任務
現在通用Agent產品的主要方向,大多數集中在深度調研領域,寫調研報告這事是專業的。但是其他領域就不太OK了,這次Flowith寫編碼做程序、生成連環畫,都能拿得出手,甚至不比Cursor 效果差很多。
2、首個圍繞能人的AI智能代理
過去以文件格式存儲為主,用戶會建設存儲文字、視頻或者圖片的文件夾,AI按照其理解整理,至于效果全靠模型水平。現在AI agent時代,Flowith聯合創始人一塵提出要以人為主。不僅是通過私有資料,回答更懂你,而且能日常重復執行某個任務,形成慣性服務。
3、更快速的Agent回答,實測比競品都快
沒有虛擬機,比四線程工作的Fellow還快。內部說也是多線程處理任務,應該是 拆解任務通過agent同時執行,完成任務速度大幅提升。
3分鐘做“音躍空間”,小游戲自由
最近AI做貪吃蛇等小游戲案例,讓大家感受到AI編程的進步,我就尋思做個稍微復雜點的游戲。
于是,一個3D版音符形式的“跳一跳”構想就在腦海中產生,我直接發給Flowith,它很快就展開規劃,然后直接編寫代碼。
然后在右側的自由畫布里,就可以看到Agent的每一步的執行效果,每一步都可以修改。
最終效果也是整合每步合成,不喜歡這個結果可以繼續修改。難得的是這個是個3D游戲,還有游戲音效,現在貪吃蛇等小游戲生成都是2D,理論上沒那么難。
由于這個游戲是AI自動生成,我沒有在中間提出交互邏輯的問題,導致我點開游戲后還不會玩,回到生成邏輯中翻看,AI當時想怎么控制游戲玩法。
分析AI博主,不用爬蟲的Agent
現在很多agent產品為了能看小紅書和公眾號"APP墻"內的資料,往往采用
虛擬機和Brower Use結合的方式,說白了就像模擬你自己登陸賬號,去各種網站爬內容。
這種模式感覺像是過渡產品,畢竟還是有封號的危險。
我們看Flowith學習各種網站的模式,在X上是這樣的識別內容。無需登陸賬號,它可以自己理解各種內容的意思。
在鯨哥做的報告“YOutube 5大頂流AI博主分析并學習”的Case中,Neo很多流程圖也特別好。畢竟Flowith做自由畫布形式的知識管理起家,類似的邏輯圖就能很輕易做好。
每日發郵件,Agent也能有習慣
對于Neo有個重要能力,就是即便每晚關電腦,用戶下達的未完成指令也會繼續完成。這是無限上下文帶來的好處。
還有一個優勢,就是Agent有了記憶,每天可以重復你此前下達的指令。鯨哥讓Neo做了一份日報,這個屬于常規能力,而從生成的日報看質量不夠,尤其對于英偉達的發布會總結的很詳細,缺點就是對國內的新聞關注度不夠。
最重要的一點,就是他可以跨程序執行任務,這里鯨哥讓Neo每天晚10點發布送日報郵件到我的郵箱。
然后可以看到,Neo真的將總結的日報,發送到了我的郵箱。以后對于粉絲運營的主理人來說,感覺可以做個福利工具,每天自動給粉絲發日報。
關注鯨選AI賬號持續帶來更多好產品、好商業。
圖文結合報告,PPT簡單了
在做可視化報告這塊,現在看來Genspark和Flowith是絕代雙驕。
這里我讓Flowith寫一份AI Agent的入門教程讀物,Flowith 從拆解規劃任務、生成內容提綱、整合完善報告等步驟入手,最終生成下面這份內容深度和美觀度兼顧的報告。
更令人驚喜的是,它報告中包含很多邏輯圖,以及形象圖。這是Neo畫的學習型Agent邏輯。
這是Neo在報告中插圖,形象展示 Agent 發展簡史中的關鍵里程碑。
而且我限制了文章長度,在內測群中看到了大家做的無限長文。這也是得益于Flowith是Google加速器的成員,Google的Gemini 2.5 Pro著實有點強,上下文這塊基本沒有對手。
回看這些能力,你是不是會驚訝這個產品,難道是某家大廠的產品,但實際上, Flowith團隊才10人左右,我知道CEO 27歲,CMO 24歲,COO和CGO也都很年輕,不超過30歲的樣子。
Flowith的創業故事挺有趣,簡單介紹下這家公司誕生背景:
一群在大學期間創業的學生,組織名為Excel Technology的年度活動,活動內容涵蓋科技、生物、設計等。辦活動期間,他們團隊規模會迅速擴大至幾百人,模擬了一家中型公司的運營。
然而,隨著活動的舉辦,團隊成員意識到盡管與全球頂級高校成員合作,產生了幾千份PPT和Excel文件,信息仍分散在多平臺和介質中,導致協作效率低下。他們反思,現有系統未能有效解決信息分散和合作難題,尤其是在AI時代。這個團隊的核心,便一直堅持做Flowith,上個月完成0投放130萬美金ARR ,已經獲得多輪美元基金投資。
這次升級Agent的版本-Agent Neo 在通用 AI Agent 能力測試 GAIA 中的表現:在三個難度級別中,全部刷新了 SOTA 性能評分。此前Level 1的斷層領先是Manus,現在已經被超越。
對于Flowith Neo來說,相比其上代Agent“oracle”確實強大很多,自由畫布+Agent形式也獨具特色,沒有虛擬機也能網頁簡便操作,一切看起來都很具有創意。
當然現在也存在生成不穩定,個別任務顯示不完整,以及大模型利用知識庫如何更好保護隱私等問題,但未來值得關注。
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