Refly

详情介绍

当前AI工具的困境在于“碎片化”：我们为了完成一项复杂任务（，完成一篇行业分析报告），不得不在ChatGPT、多个翻译/搜索工具、笔记软件和写作工具之间反复切换，信息散落各处，流程无法沉淀。而传统的工作流自动化工具（如n8n）又往往技术门槛过高，将大量非技术背景的知识工作者拒之门外。Refly正是为解决这一核心矛盾而生。它颠覆了“AI工具是单一应用”的传统认知，提出了 “AI自动化操作系统” 的设想。核心哲学是“氛围工作流”——它不要求用户精确定义每一步的API和条件，而是允许用户像表达一个想法一样，用自然语言和可视化模块描述一个完整的创作意图。在这个平台上，AI不是聊天对象，而是随时听候调遣的“数字员工”。你可以为它配置不同的“大脑”（支持DeepSeek、Claude、GPT等数十种大模型），赋予它不同的“技能”（搜索、分析、写作、绘图），并将它们组织起来协同工作。无论是开发者、研究人员、内容创作者还是产品经理，都能通过Refly将自己零散的工作方法固化为可重复、可优化、甚至可分享和变现的“智能流水线”，这标志着从“使用AI工具”到“构建AI能力”的范式转变。

官网入口地址

• 官方网站：https://refly.ai/ 

下载地址

Refly是一款开源软件，提供多种灵活的部署和使用方式：

1. 自托管（私有化部署）：这是主要形式，适合注重数据安全和深度定制的用户与团队。你可以从GitHub仓库 (github.com/refly-ai/refly) 克隆代码，使用Docker或Kubernetes在本地或自有服务器上部署。官方有详尽的部署教程。

2. 云端一键部署：为降低门槛，v0.6.0版本起支持在Gitpod、Sealos等云平台上“一键部署”，快速获得一个临时的在线实例。

3. SaaS云端服务：根据官方信息，它也提供开箱即用的云端服务，用户可直接访问官网注册使用。

功能介绍

Refly的功能体系可以概括为 “一个画布，两大支柱，无限”。画布是交互界面，两大支柱是 “智能化工作流编排” 和 “深度知识管理”。

1. 自由画布与可视化工作流编排
这是Refly的灵魂，它让复杂自动化变得直观。

• 模块化AI节点：将多模型对话、智能搜索（联网/向量检索）、文档解析、知识库调用、内容生成、格式转换等能力封装为独立的卡片或节点。

• 拖拽式流程构建：用户无需编码，只需将这些节点拖入画布，用连接线定义它们之间的数据流向和逻辑关系，即可搭建出从“数据输入”到“成品输出”的完整自动化流水线。可以构建“抓取指定网页 -> AI总结核心观点 -> 调用知识库对比 -> 生成报告草稿 -> 导出为PDF”的工作流。

• 多线程对话与上下文管理：支持在画布上开启多个独立的对话线程，分别处理不同任务，互不干扰，并能灵活地在不同任务的上下文之间切换，解决传统AI对话“话题混淆”和“遗忘”的问题。

2. 深度集成与多模态知识管理
为工作流提供强大的“燃料”和“记忆”。

• 个人/团队知识库：支持一键导入论文、网页（GitHub、等）、PDF、Word等多种格式的文档。通过RAG（检索增强生成）技术，构建语义化的向量知识库。v0.5.0后更支持知识库分区管理，可为不同项目创建独立的、带自定义提示词的知识库。

• 多模态内容处理：不仅限于文本。平台集成了图像生成与处理（如SDXL）、视频理解与生成（如Kling、Veo）、音频生成等模型，支持在画布内对生成的图片、视频进行引用和再处理。

• 智能引用与溯源：所有由AI生成的内容，都可以一键回溯到参考的知识库原文或网络来源，确保信息的可追溯性，对学术写作尤重要。

3. 专业创作辅助与输出
在自动化基础上，提供精细化的创作工具。

• AI增强编辑器：提供类似Notion的所见即所得编辑体验，支持Markdown、表格（可通过AI生成）、Mermaid图表（22种类型）等，并能在写作时获得AI的实时润色与建议。

• 思维导图与大纲：可根据对话或文档内容，一键生成结构化的思维导图，辅助梳理复杂思路。

• 多样化输出：支持将画布内容或最终文档导出为DOCX、PDF、高清图片，甚至可以通过“演示模式”将工作流转化为可全屏播放的演示文稿。

应用场景

• 学术研究与文献管理：自动化完成“文献收集 -> 批量摘要 -> 对比分析 -> 论文大纲生成 -> 初稿撰写与润色”的全流程，并管理庞大的文献知识库。

• 内容创作与自媒体运营：搭建“热点追踪 -> 多角度分析 -> 生成文章/视频脚本 -> 适配多平台文案风格 -> 自动配图”的一站式内容生产线。

• 商业分析与报告撰写：整合行业数据、竞品信息、内部文档，快速生成市场分析、投资研判、项目复盘等结构化报告。

• 产品管理与技术开发：用画布进行产品脑暴、用户需求分析、技术方案设计，并可生成PRD文档或可视化原型。

• 个人知识管理（第二大脑）：将碎片化阅读信息自动归档到知识库，并通过画布建立不同知识点之间的关联，形成可随时查询调用的个人知识图谱。

定价或应用示例等主要信息

• 开源与商业模式：Refly核心代码在GitHub上开源免费。商业模式围绕企业级私有化部署支持、高级SaaS功能、模板市场或技术支持服务展开。

• 使用成本：用户需要自行配置大模型的API密钥（如OpenAI、Claude、DeepSeek等），并承担相应的API调用费用。这带来了极高的灵活性，用户可以选择性价比的模型组合。

• 应用示例：一位行业分析师需要每周输出一份竞品动态周报。

  1. 构建工作流：他在Refly画布上创建了一个自动化工作流：“网页抓取”节点定时爬取10个指定竞品的官网、博客和新闻页面；然后，“文档解析”节点提取正文；接着，“AI摘要分析”节点调用Claude模型提炼关键动态和趋势；之后，“知识库检索”节点从公司内部历史资料库中查找相关背景；“报告生成”节点将所有信息整合，按照固定模板生成一份图文并茂的周报草稿。

  2. 执行与优化：每周一，他只需点击运行该工作流，半小时内即可获得初稿。他可以在画布上审阅AI生成的中间结果，对存疑的分析进行微调，然后一键导出PDF周报。

  3. 沉淀与复用：这个工作流被保存为模板。新同事加入后，他直接分享该模板，新同事立刻具备了同等效率的产出能力。他将每周的关键信息归档到“竞品动态”知识库分区，实现了知识的持续积累。

Refly常见问题