选择务实的思路,以可视化工作流的方式构建可控的智能体。
对话式生成
充分利用大模型的理解能力,根据输入的一句话即可自动生成工作流。
可视化构建和调试
拖曳式开发和调试,无需理解 AI 细节,即可快速构建需求可控的智能体。
不仅仅是对话
多模态,能力不局限于文本的理解和生成。
丰富节点
内置丰富的节点,支持无限扩展。
简单易用能力强大的智能体(Agent),无需任何开发工作即可获得可快速完成复杂工作的工具。
自动生成
自动生成并推断输入参数,无需任何开发工作即可使用。
多模态
可以生成多种格式的结果,一站式完成业务需求。
可跟踪
过程透明可视,了解内容生成的基本原理。
可改进
一键可克隆相应的工作流进行改进,以获取最符合自身需求的智能体。
原生多模态能力,匹配企业场景中的复杂内容管理和生成需求。
双向多模态
支持内容理解和内容生成在内的双向多模态能力,基本覆盖关键的企业业务场景。
模型调控
对 Stable Diffusion 进行深度定制,提供强大和精准的内容生成控制能力。
模型训练
支持自定义的模型训练,包括 Lora 训练、Embedding、Fine-tune 等,以保障最佳的生成效果。
混合流程
结合强大灵活的工作流能力,一站式完成复杂的多模态内容生成和理解流程。
可将任一工作流发布为简单易用的开放接口,迅速接入现有产品和系统。
简单开发,简单发布
无需编写代码,只需简单的拖曳工作流,即可开发和发布自己的智能体 API。
支持同步和异步调用模式
同时支持同步和异步调用模式,满足不同场景需求。
变现机会
可以在平台上发布和转售自己开发的 API,让劳动成果获得商业变现的机会。
curl --location 'https://flowapi.penless.cn/tiwater/removebg?sync=true'
--header 'Authorization: eyJhbGciOiJ...'
--header 'Content-Type: application/json'
--data '{ "imgUrl": "https://lora-dev-1305049745.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/photo-sample/00004-3074171535.png" }'
流程可控
我们对 ReAct 理念的理解是大模型可以帮助人完成 80% 可信的内容,余下的 20% 需要人类的输入,而且在执行之前应接受人类的充分监控以尽可能避免幻觉问题。只有经历如此的流程所打造的工作流才可重复运行。
能力可集成
每一家企业均存在大量已经正常运行的流程,我们需要采用循序渐进的方式让大模型逐步赋能业务的智能化过程。
内容质量可控
每一家企业都有自己的企业文化和品牌调性。因此,完善的模型优化和调控工具才能真正让内容生成的质量满足企业质量水准。
企业知识可管理
企业具备各种私有的知识和持续产生的运营数据,利用大模型参与决策支撑时,必须对这些知识进行充分的提取和管理,构建持续完整的知识增强生成(RAG, Retrieval Augemented Generation)的基础设施。私有知识+大模型才能构成 AI-Native 的现代企业。