最近开始学Agent，看到很多人推Flowith，于是想起来捣鼓下。其实很早就知道这个产品，画布式，多线程，在当时都是chatbot类形态的产品中独树一帜，记得李楠中在《脑放电波》的一期节目中还提起过。但到底没有去用。Flowith呢，似乎也不温不火，直到Manus爆火，因为邀请码的问题，Flowith抓住了机会，而成为前者的平替，也是坐上了一程顺风车。
至于我呢，因为工作中，要做数字人的需求，得了解下智能体的原理，和公司算法部的工程师沟通，让我用Coze或者Dify，自己体验下。Workflow的方式我大抵是清楚的，但刚好Flowith的Oracle模式更省心，全程交由AI规划。那么就来尝试下吧。
科学上网后，打开Flowith，使用邀请码创建账号，我用的是Flowith2025全球智能体创作大赛发出的邀请码「Y8Q6WV」，有100次Oracle的免费使用次数。
最开始的时候，我牛刀小试了下，让它给我做个「分享卡片」，提示词如下：
生成效果如下：
可以看到，Oracle模式下，AI会自动帮我完善需求，比如我提到了渐变色，它便在页面中增加了Cardstyle的选项，同时确认按钮的文案也变成凉更人性化的GenerateCard，还附带一个
图标，交互和UI上更周到。
当然，它也有未实现的需求，比如我提到的毛玻璃特效。
我在其中输入了：未生成毛玻璃特效，请继续生成。AI重新执行了我的指令，但生成后的内容仍然不具备毛玻璃效果。事实上，这是一个在使用Flowith中我所遭遇的最大问题，我需要去处理一些明显不符合预期的需求，但无论重试多少次，AI都不会如我所愿。
这一次生成的页面风格相比上一次，就朴实很多，趋近于线框图。
其实处理这些小工具，当下的大模型真的已经足够，以后读书笔记用这种小工具润色，会方便许多，而且样式随自己掌控。但不好的地方就在于抽卡，有时候要看天意。
接着继续来小试牛刀，搞一个「名言生成器」。提示词如下
这次生成过程比较顺遂，AI先是分解了我的需求，先在网上找了三位作家的一些名言，存储下来。再生成了一个交互式的网页。一开始缺头像，后来我用了RefinewithAI，给我生成了三位作家的姓氏头像。
这里可以看到，AI又主动帮我润色了下，提供了每个作家的在世时间。名言的展示UI我也润色了下，使用橙红渐变色，并且有粒子特效。因为是截图，所以粒子是静止的，实际上这些粒子是移动的。说起这个特效，也调了好久，如果只对AI说“让粒子移动”——那是一点效果都没有的，直到我把提示词改成具体的要求：让粒子每0.1s移动一次才奏效。有的时候，大模型也和人一样，明确的指令才能让AI行动。
其实这个网页还可以继续优化，最大问题在于目前的数据库是静态、有限的，应该实时获取到新的内容，每一次生成都是新的内容。但我不用继续往下了，这两个Case只是用来练手，熟悉Flowith的基本用法而已。
实际上，在Oracle模式下，只需要把握三点：
提出需求；
对于生成的结果，使用RefinewithAI重新优化；
建立多个分支比较输出结果；
而怎么提出需求，我自己摸索下来的感知是，越具体，执行的成功率就越高。而另一个重要的原则是：如果自己有拆解的能力，那么最好自己把任务规划好。虽然这一点和自主感知决策的超级智能体逻辑是相悖的。
牛刀小试后，可以进入正菜了，我需要使用Oracle来解决在工作场景中遇到的真实问题。实际上这个问题是我的对象抛给我的，她的工作中需要对海外用户投放问卷，问用户对于某些服务的价格偏好，比如「你愿意为xx服务花多少钱？」。
由于海外用户来自不同国家，所以问卷的填写五花八门，货币单位也不尽相同，但最终这些答案要被转化为统一的货币——美元。
这是用户的原始回答，数据量在1500条以上。正常情况，这些数据得人工清洗一遍，然后手动计算：
先把原始回答梳理成数值+货币单位的统一格式，比如500AUD；
再逐行计算当前货币同美元的实时汇率；
最后将当前货币的数值同实时汇率相乘，得到最终结果；
可想而知，这是一件十分琐碎且费时的工作，有时候光这一张表格就得处理一天。而经过上述两个用户Case后，我对Flowith充满了迷之自信，而欣然包揽了将这项工作自动化的任务。
天真的我一上来就上传了文件，然后把所有的问题抛出：
这次的生成结果对我来说简直就是一场噩梦，AI拆解任务的逻辑倒是很清晰：
分析上传文本，提取货币数值及单位
将数值换算成美元，计算平均值
这都哪跟哪儿呀，于是我又重新运行了一次节点，但结果还是一样。
是不是我的需求太过复杂？我在心里思考。于是我决定给AI减轻点工作量，把需求改下：
文档中第一列包含货币数值和单位，请将数值和单位分开
这下，AI总算动起来了…不过我忽略了一件事：Flowith是构建在画布基础上的产品。众不所周知，画布本来就吃渲染，而要在画布上处理1500+条的数据，那么结果就是：卡卡西。
怎么说呢，真就有种尬住的感觉。那一瞬间我意识到，画布的形态不适合用来做数据处理，而实际上我也不应该直接在工作流里这么去定义，它做出来是要能交付给别人去使用的。
所以我再一次修改了自己的需求：
这样，其实所有的数据逻辑处理就不在画布中了。
这是最后呈现的结果（实际上经过了多轮生成），也可以下载为xlsx文件，还有一些不满意的地方，比如我希望无货币单位的数值能够直接被处理为美元，但可惜我多次进行Refine，都没有生效，我又害怕再重头来过，先前调整好的refine又得重来，就保留了这个缺陷，反正后面我可以通过Excel手动补全。
我把这个网站称为【货币数据提取器】，本来我想一鼓作气，基于这个网站，直接把汇率、平均数都一起怼上，但是，血泪的教训又来了，无论我怎样修改提示词，甚至重新运行节点，汇率和平均数都完全不生效。从晚上10点多，到夜里1点多，将近3个小时，我反复生成，都没有得到我想要的结果，甚至毫无方向。
没辙了。
也许这任务实在太过复杂，如果说货币数据提取利用表格操作和正则表达就能搞定，那汇率计算就涉及到联网和实时换算，以及逐行写入，最后还要加总计算平均数，每一步看似都很无脑，但加总在一起就是一座山，任何一个环节出错都可能导致整个程序运行不起来。
既然这样，索性还是把任务进行拆分，做一个【货币转换器】：
先做一个能实时获取汇率的网站；
在此基础上，支持使用文件批量上传货币单位，逐行转换成对美元的当前汇率，并支持xlsx文件下载；
如果这两步能行，我就得到了逐行的对美元汇率，那么剩下的就是：
将【货币转换器】生成的表格数据黏贴至【货币数据提取器】生成的文件中；
使用Excel自带的两列相乘函数，将数值列同汇率列相乘，新的数值存储在新一列中【转换成美元】；
【转换成美元】列使用求和+平均数函数，得出结果；
这样，整个任务就被简化成三步：
【货币数据提取器】，将数值同货币分离；
【货币转换器】，计算货币同美元汇率；
Excel人工计算平均数；
虽然没法一步到位，但通过任务的拆解，99%的工作其实被【货币数据提取器】和【货币转换器】所承接，人的工作量大幅减少。
那么闲话少叙，正式开始【货币转换器】的生成：
一开始的提示词如上，但太过复杂，AI生成的结果并不好，无法获取到实时汇率，最后尝试了五六次，提示词改成如下：
逻辑越是简单，越是具体，AI生成的成功率越高。这一次，它生成了令我满意的结果：
大功告成，到这里已经凌晨1点多了。这就是所谓的VibeCoding么，像抽卡一样，不只是提示词要反复调整，每一次还得看运气，看模型生成的效果，有的效果好一次就可用，有的效果不好，还得反复调试或是重新生成。所有的逻辑和代码运行都是黑盒，一切都是天意。
但要说和传统手工编程相比，那VibeCoding还是快的，整个任务算上调试的时间，其实最多3-5小时，这中间可能超过一半的时间是等待大模型在运行，如果运行的速度能加快，那时间还能被缩短。
当然，工具的使用也有一些毛病：
Oracle的模式下除了初始节点能够创建分支，后续的任务只能修改任务提示词或者RefinewithAI；而我希望每个任务都能被并行多线程触发（同一提示词），这样抽卡的结果多，我能有更多的选择而不至于每次得重头再来；
基于1，我希望每个任务都可以被拆解新的分支，这样我可以并行尝试多个不同类型提示词；
支持每个任务的结果保留，支持回退上一步而保持当时生成的结果还在，而不是大模型重新运行一遍节点；
支持RefinewithAI时查看自己的调试过程和调试词，结合3能够随时回退前进，但是每次运行的结果是被保留的；
生成的网页希望有直接查看的入口，现在只能整个Recipe保留，但大模型每次运行的效果都不同；
应该有一个workflow，能够自己调用自己制作的智能体，或者说能力，规定好彼此间的传递物就行；
Atlast，总结下这次实践下来的经验：
要多修改提示词、多运行，耐心；
自己拆解任务，而把原子工作交给AI；每个智能体应该被单独构建，专注于解决一件事；
任务应该单一、具体；
相信命运，享受随机性。
题图来自Unsplash，基于CC0协议。
