Flowith

Flowith была основана в сентябре 2023 года в Ханчжоу как стартап в области искусственного интеллекта^[1]. Информация о ключевых фигурах и основателях компании отсутствует в открытых источниках, что вызывает вопросы о прозрачности проекта^[2]. Компания сосредоточилась на создании ИИ-агентов нового поколения, способных выполнять сложные задачи с высокой степенью автономности.

В 2024 году Flowith анонсировала Agent NEO, позиционируя его как альтернативу таким системам, как OpenAI Manus, Operator и Anthropic Claude. В ходе бета-тестирования Agent NEO продемонстрировал выдающиеся результаты в задачах, требующих длительного контекста и мультимодальности. Например, в сравнительном тесте, проведённом пользователем Hasan Toor, Agent NEO создал рабочую 3D-игру в бильярд, тогда как OpenAI Manus и Lovable не справились с аналогичной задачей^[3].

Flowith предлагает платформу искусственного интеллекта с двумя основными режимами работы: Flow Mode и Oracle Mode (Agent NEO), а также маркетплейс данных Knowledge Gardens.

Flow Mode — это общий режим платформы, предназначенный для генерации контента, автоматизации рабочих процессов и интеграции через API. Основные возможности включают:

• Генерация текста: Использует модели GPT-4.1-mini, Claude 3.5 Haiku, Gemini 2.5 Flash и Grok 3-mini для создания текстов, таких как статьи, отчёты и сценарии^[4].
• Автоматизация процессов: Поддержка no-code решений и API-интеграции с внешними сервисами, такими как Slack и Notion, для упрощения рабочих процессов^[5].
• Инженерия промптов: Инструменты для создания сложных запросов с использованием ссылок на узлы (Node References), что позволяет структурировать задачи и повышать точность результатов^[6].

Flow Mode ориентирован на контент-менеджеров, маркетологов и аналитиков данных, которым требуется быстрая автоматизация и генерация контента.

Agent NEO, работающий в Oracle Mode, является флагманским продуктом Flowith, предназначенным для выполнения сложных, многошаговых задач. Основные характеристики:

• Контекстное окно: До 10 миллионов токенов (примерно 7 миллионов слов), с возможностью «бесконечного» расширения за счёт оптимизированных алгоритмов кэширования и сжатия данных^[7]. Это позволяет обрабатывать большие объёмы данных, такие как книги или технические спецификации.
• Мультимодальность:

 * Текст: Поддержка моделей GPT-4.1, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, Grok 3.
 * Изображения: DALL·E 3, Flux 1.1 Pro, Recraft V3.
 * Видео: Veo 2, Kling V2[8].

• Долгосрочные задачи: Способность работать над проектами в течение месяцев, включая написание романов, разработку 3D-игр и создание веб-сайтов с интерактивными элементами^[9].
• Контроль выполнения: Пользователи могут приостанавливать, корректировать и возобновлять задачи, что обеспечивает гибкость в управлении проектами^[10].

Примеры использования:

• Создание 3D-игры в бильярд, превосходящее возможности OpenAI Manus и Lovable^[3].
• Генерация веб-страницы с комиксом в стиле Studio Ghibli по сюжету «У Сун сражается с тигром»^[11].
• Разработка полного документа для презентации дизайна игры^[10].
• Анализ видеоконтента и поиск информации в социальных сетях с использованием Grok^[12].

Agent NEO использует модульную архитектуру, предположительно основанную на трансформерных моделях^[en] с дополнительными компонентами для обработки мультимодальных данных. Точные детали реализации не раскрываются, но предполагается использование игровых движков, таких как Unity или Unreal Engine, для 3D-генерации^[13].

Knowledge Gardens — маркетплейс датасетов, позволяющий пользователям загружать, продавать и покупать данные для обучения ИИ. Основные характеристики:

• Модель монетизации: Flowith взимает 20 % комиссии с каждой транзакции. Покупатели получают постоянный доступ к данным с возможностью обновлений^[14].
• API-интеграция: Knowledge Retrieval API позволяет интегрировать датасеты в рабочие процессы Agent NEO^[5].
• Примеры использования: Датасеты для дизайна игр, анализа данных, контент-креации и исследований ИИ^[15].

Knowledge Gardens отличает Flowith от конкурентов, таких как OpenAI и Anthropic, которые не предлагают встроенных рынков данных.

Flowith и Agent NEO конкурируют с ведущими платформами искусственного интеллекта, такими как OpenAI, Anthropic и Google. Сравнение ключевых характеристик Agent NEO:

Преимущества:

• Уникально большое контекстное окно, подходящее для долгосрочных проектов.
• Поддержка 3D-генерации и интерактивных веб-элементов.
• Интеграция с Knowledge Gardens для специализированных датасетов^[8].

Недостатки:

• Закрытая бета-версия, ограничивающая доступ.
• Отсутствие информации о разработчиках и архитектуре.
• Ограниченное количество независимых тестов^[2].

Flowith предлагает два уровня доступа:

• Бесплатная версия: Работает как чат-бот с моделями GPT-4.1-mini, Claude 3.5 Haiku, Gemini 2.5 Flash и Grok 3-mini. Агентские функции недоступны^[1].
• Pro-версия: Стоимость $20 в месяц с 14-дневным бесплатным пробным периодом. Включает полный доступ к Agent NEO и Knowledge Gardens. Оплата возможна без банковской карты^[1].

Регистрация требует инвайт-кода формата XXXX—XXXX, что ограничивает доступ к платформе^[1].

Flowith и Agent NEO получили положительные отзывы за мультимодальные возможности и поддержку больших контекстов. Однако платформа сталкивается с проблемами:

• Ограниченная прозрачность: Отсутствие данных о команде разработчиков и архитектуре вызывает вопросы о надёжности^[2].
• Закрытый доступ: Инвайт-коды ограничивают массовое тестирование.
• Недостаток независимых обзоров: Большинство тестов проведено пользователями, а не экспертами^[13].
• Конкуренция: OpenAI Manus превосходит в задачах программирования, а Anthropic Claude — в анализе текста^[2].
• Безопасность: Отсутствие информации о шифровании данных вызывает опасения у пользователей, работающих с чувствительными данными^[9].

Возможное влияние Великого китайского файрвола на цензуру контента в Agent NEO также вызывает вопросы, хотя конкретных данных о цензуре в открытых источниках нет^[16].

Flowith имеет потенциал стать значимым игроком на рынке ИИ благодаря уникальным возможностям Agent NEO и Knowledge Gardens. Для дальнейшего успеха компании необходимо:

• Обеспечить публичный доступ, устранив инвайт-коды.
• Раскрыть информацию о команде и технической архитектуре.
• Провести независимые тесты для подтверждения производительности^[17].