Refly.AI推出开源的"Vibe Workflow"，将传统工作流节点升级为Agent节点，配备2-3个工具，用户通过自然语言即可创建复杂流程。一个Agent节点可替代20个传统节点，通过模型拆分技巧控制成本，牺牲部分准确性换取用户体验提升。专注于内容生成场景，提供迁移功能，旨在降低使用门槛扩大用户规模。

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

嘿，大家好！这里是一个专注于前沿AI和智能体的频道~

有个很有意思的AI产品，朱啸虎投了，种子轮数百万美金，高瓴也跟了。

上周似乎投了一大波流？很多自媒体都在发体验，我上半年就玩过了，体验还不错，还是开源的~

今天给家人们分享一下，极客公园对 Refly.ai 的创始人& CEO 黄巍 的访谈，有一些蛮有意思的点。

Refly.AI 想做的事情很简单：让普通人也能搭 Workflow。

n8n、Dify 这些工具的问题很明显：稍微复杂一点就要写代码，要维护 if-else 逻辑，普通人真的用不起来。

Refly.AI 提出的概念叫 Vibe Workflow：一句话生成流程，每个节点本身就是一个 Agent。

传统 Workflow 里，一个节点只负责调用一个 API 或执行一段代码。

Refly.AI 把每个节点升级成了 Agent，给每个 Agent 配 2-3 个工具，再加一台沙箱让它写代码、拉数据、做可视化。

1 个 Refly.AI 节点大约能替代 20 个 n8n 节点。

用户面向的 Workflow 被极大简化，所有操作都是自然语言表达。

开源地址：https://github.com/refly-ai/refly

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这样改造后，每个节点都是 Agent，会不会变得巨贵？

其实是是的，n8n搭一堆节点，调试，最终可能大几十万token。Refly一句话生成，可能就几千上万token。

所以他们做了一些拆分技巧，贵的模型做规划选工具，便宜的模型做执行。每个Agent只配 1-2 个工具，只干一件非常简单的事。

关键是，Workflow 可以被复用。第一次跑完，后续调用 token 消耗可能只有原来的 50% 甚至 10%。

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那稳定性怎么办呢？

这是个取舍问题。他们选择放弃一部分准确性，换更大规模的用户量。

他们不做那种需要 100% 准确的企业自动化。核心场景是内容生成——小红书文案、播客、报告、PPT 这些。70% 对了、听上去有用，用户就愿意付费，剩下的自己改改。

本质上是用门槛降低 10 倍，换稳定性降低 1-2 倍的代价。

概念上非常像面向C端的Claude Skills。

还有个很有意思的分享。 怎么不被大模型厂商吃掉？

不要打模型厂商的主方向！ 模型是个巨大的宝藏，我们可以从里面找一个对产品有杠杆效应的切面。

比如看到 GPT-5 发布后，ChatGPT 把所有功能选择收到一个按钮里，tool use 的速度和准确性已经迈过临界点了。这时候做 Vibe Workflow，时机刚好。

最后

Refly.AI 是开源的。

开源仓库地址：https://github.com/refly-ai/refly

如果你之前用 n8n、Claude Skills 或者其他 Workflow 平台，他们还做了产品化的迁移功能，可以一键把那边的东西导过来运行。

Vibe Workflow 的核心逻辑是：用 Agent 节点替代传统 Workflow 节点，降低搭建门槛，收集行为数据做飞轮。

赌的是模型能力持续提升，产品站在肩膀上跟着涨。

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