越来越觉得，Chat 式的 AI 交互是一种束缚

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Chat式AI交互已显局限，Flowith的画布设计带来全新创作体验，让复杂任务一目了然。

核心内容：
1. ChatGPT聊天交互的局限性分析
2. Flowith画布交互的创新设计与优势
3. Context Playground功能如何解决AI幻觉问题

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

前段时间，ChatGPT 的负责人 Nick Turley 说过一个观点：

自然语言交互和聊天是两码事。ChatGPT 当时选择聊天的交互，完全是偶然。

始料未及的是，居然有那么多人模仿这种范式，而不是去尝试和 AI 互动的不同方式。

自然语言的交互肯定是大势所趋，但回合制的聊天却很有局限性。Chat 绝对不是终极界面。

简而言之，他不看好纯粹的聊天形式的交互。

最近业内的明星产品 Flowith 在原有的无限画布交互的基础上发布了一个新特性：Context Playground。

我玩了几天，充分感受到了 Chat 式交互的局限性。而且，通过产品层面的设计，Flowith 很好解决了 AI 幻觉的问题。

我觉得这或许代表着一种新的交互趋势。

网址：https://flowith.net/

印象中，Flowith 是第一个把画布作为核心交互方式的 AI 产品。和传统聊天机器人线性的对话不同，画布中的每一个节点都是一个任务。

通过拖拽和组合，用户可以自由组织任务流，这一点用起来特别方便。

因为画布就相当于是一块数字白板，它天生就适合承载复杂又开放的创作过程。

很多时候，我们在聊天界面里要完成一个大任务，需要一条条指令往下走，前后逻辑很容易被打断。

但在画布上，我可以把思路摊开来：一边做资料检索，一边写提纲，还能在旁边加上图片生成或视频节点。

所有过程都在同一空间里展开，彼此之间的关系也一目了然。

这次 Flowith 发布的 Context Playground，我更愿意把它理解成新一代的画布产品。

它通过画布的设计，把最近半年流行的 Context Engineering 的理念很好的落地到了产品之中。

在聊天界面里，只要模型某一步生成出错，后续所有内容几乎都会被污染。我们要么反复调整指令，要么只能推倒重来。

Context Playground 的思路，是把上下文拆解成可视化的节点，用户可以随时编辑、替换，甚至直接断开某一条上下文链路。

这样一来，我们就可以精准的控制创作流程中的上下文。有点意思。

我举几个真实的案例。

为了解决这问题。我读了一本书：《疯狂的尿酸》。确实是好书。但我的人生经验是，只读书，不总结，最后能留下来的东西很少。

所以，今天我想在读书的基础上，用 Flowith 来完成一个深度的总结。咱们开始。

在 Flowith 的 Agent 模式下，我就随性地说出问题，不需要字斟句酌，口语化表达就好。

接下来，Flowith 会先查资料，系统了解怎么判断尿酸高不高、尿酸高的常见症状、引起高尿酸的原因、高尿酸的风险，以及对高尿酸人群的建议。

检索完毕之后，又会对收集到的资料进行总结和分析，提炼关键信息，生成一份文档大纲。

我查看大纲的时候发现药物治疗那部分有点多余，目前我只需要一些建议就行，不需要药物治疗，所以我要删除这部分。

Flowith 在这儿设计得很好，可以直接编辑。这一点和 ChatBot 的设计不一样，ChatBot 的输出结果我们是没办法再二次调整的。

能够调整输出结构也就意味着我们可以手动控制整个工作流的 Context。

继续往后，Flowith 居然生成了一份《饮食宜忌速查卡》。这里蛮惊喜的。我想这也是 Agent 的价值吧。

我先放一张图，咱们看下 Flowith Agent 模式下生成内容的工作流。

当然，前面这些放在当下的视角看，也已经稀松平常。我更想和大家聊聊它的画布交互。

在 Flowith 的 Agent 里生成内容的时候，我要是突然想岔开问个问题，比如尿酸高跟啤酒到底有没有关系，中药对这种小毛病管不管用。

在 ChatGPT 里，我可能得另外开个新窗口。但在 Flowith 的画布上，我直接拉一个新节点就能继续问，这个优势后面会发挥得特别明显。

不过，在追问尿酸高吃中药有没有效果时，我发现生成的答案有点啰嗦，价值不大。我担心这部分会影响我后面内容的上下文生成。

这种情况下，我只需要把鼠标悬停在节点的连线上，Flowith 就会自动浮现出一个剪刀图标。轻轻点一下，就能把这条连接剪断。

然后我把那些没价值的节点删掉，再把需要保留的上下节点重新连好。

这样画布一下子清爽多了，逻辑也更顺了，后面继续追问时就不会被无关的信息干扰。我们可以手动来控制整个内容的 Context。

在几条同时并列的 AI 任务都结束后，我需要汇总这些信息。

Flowith 提供了群组功能，可以把不同任务生成的内容放在一个群组中，然后再针对这个群组编排新的提示词即可，下面是新建群组过程。

新建群组后，我让 Flowith 根据群组中的内容生成一个网页，Flowith 会分析需求，整理内容，然后生成代码，速度还挺快。

下面是代码生成过程和网页页面效果。直接看网页，一目了然，比看一堆文字要清晰很多。

注意这里的内容，是根据我编排好的群组中的 Context 生成的。

在 ChatBot 中，类似的功能根本没法实现，因为多个聊天窗口之间的信息都是独立的。但 Flowith 通过产品的设计，解决了这个痛点问题。

Flowith 有知识库的功能，我可以随时把画布节点中有价值的信息保存到知识库中。

Flowith 会先做一轮深度研究，保证分镜头描写足够真实、细腻。

它会从网上抓取大量素材，比如中国农村清晨、正午、傍晚和夜晚的生活细节：自然景物的变化、日常劳作的场景，还有人物之间的情感和互动。

经过分析，Flowith 能把握住农村一天的生活节奏，并从中提炼出最关键的元素，用来支持分镜头的创作。

等素材收集和分析完成后，Flowith 会把内容拆解成一个个分镜头的描述。

和之前提到的一样，在这个流程中，每个文本节点都可以自由编辑或修改。无论是调整场景细节、修改人物动作，还是增强情绪描写，都可以在节点内直接完成。

比如，我对 AI 生成的第一个剧本不满意，那直接点开修改就好了。所有的事情，都可以在当前的画布内完成。

修改好剧本后，因为 Flowith 已经把图片和视频生成的模型集成进来了，所以我可以在这里直接把分镜头描述转成画面。

我通过 Veo 3 生成视频，但是发现有些穿帮，我查看了下剧本，感觉是剧本的描述有问题，这时候，我继续修改剧本，然后重新生成视频，就可以搞定：

毕竟做内容最烦的，就是频繁切换工具和窗口，刚进入写作状态又被打断。

而在 Flowith 的画布里，检索、插入新内容、生成图片或视频、整理资料，都能在同一个空间里完成，整个过程更顺手，也更连贯。

这次的 Context Playground，更像是在白板上又叠加了一层可控的上下文。我可以随时去调整、删改，或者干脆把没用的部分剪掉。

创作的过程不再是一条直线往下走，而是像在白板上推演问题：不断补充、修正，再把有价值的内容留下来。那种自由感，的确是聊天界面给不了的。

当然，画布也不是完美的。它对新用户的上手门槛更高，对产品的稳定性要求也更苛刻。但正因为这样，它才有可能承载更复杂的任务。

很多创作类产品正在尝试把交互从单一的聊天，逐步转向画布，也许正是出于这样的考量。

Context Playground 或许不是所有产品的终局，但它至少让我看到了另一种可能：AI 的交互方式正在从单一的聊天，转向更契合场景的形式。

甚至通过产品层面的创新，我们还可以把 Context Engineering 这件事，做得更加扎实。

这背后透露出来的思路，挺值得参考。