朱啸虎投了一家Vibe Workflow公司

「要做“小白也能用的Coze”」

当Andrej Karpathy年初在社交平台上抛出“Vibe Coding”这个词的时候，或许没有想到它会这么快成为一级市场的新宠。柯林斯英语词典更将其选为2025年的年度词汇。

“Vibe Coding”，本质上在描述一种人机协作权力的让渡：人类只负责提供“Vibe”——即意图、直觉和方向，而将繁琐的代码实现过程完全交给 AI 。

但在Workflow领域，这种流畅的协作体验长期缺位。目前市面上的主流工具（如 n8n、Dify 等），依然充斥着复杂的节点配置、参数调试和 API 对接，这将很多普通用户挡在了门外。

Refly.ai捕捉到了这个机会，将其定义为 “Vibe Workflow”。与 Vibe Coding 的理念一脉相承，Refly.ai致力于实现“一句话生成 Workflow”——用户只需通过自然语言描述需求，AI 即可自动完成复杂节点的编排与配置。这意味着，不懂代码的普通知识工作者也能进入自动化领域，通过简单的指令，解决日常工作中的重复性劳动。

近日，Refly.ai宣布完成数百万美金的种子轮融资，估值近千万。本轮融资由金沙江创投、高瓴创投和Classin共同投资。据「暗涌Waves」了解，金沙江创投主管合伙人朱啸虎在接触项目后的一周内便锁定了TS。

让朱啸虎和高瓴同时押注的，正是这支号称“最强vibe workflow”的团队，以及他们试图定义的AI应用“新范式”——“AI Workflow领域的Canva”。

Part01

字节老兵创业

Refly.ai 的创始人黄巍，是字节跳动 workflow 产品线的老兵。在创立Refly之前，他所在的团队曾负责过字节内部代号为“Aily”的产品（飞书智能伙伴的前身），以及后来广为人知的Coze。可以说是国内最早探索“LLM+Low-code+Workflow”产品形态的一群人。

“我们在2022年底、2023年初就开始做AI+workflow的探索。那时候 AI 刚出来，大家觉得低代码要被干掉了，我们团队的危机感最重，所以投入最大。”黄巍回忆道。

但在字节的几年实践中，黄巍发现了一个痛点：无论是传统的低代码平台，还是后来加了AI的Coze，本质上依然是“程序员的工具”。

“你要写代码，要搞if-else，这直接把小白用户、产品运营拒之门外了。”黄巍发现，即使是飞书智能伙伴这样概念先进的产品，最终也往往只有实施人员能用起来。

这引发了他的反思：AI时代的workflow，不应该是在旧有的流程图上修修补补，而需要一种全新的、AI Native的形态。

今年8月底，黄巍完成融资交割，团队从最初的2人迅速扩充到14人。从构成来看，这是支兼具技术能力和商业落地特点的团队——他们曾在字节兼任研发、产品和销售。在他们看来，让企业买单的不仅是工具，更是“先进的流程”。

当下的 Agent 市场，呈现出两种极端。

一端是像 Manus、Genspark这样的通用Agent。它们像是一个神奇的对话框，你输入指令，它给你结果。黄巍将其比作“黑盒”：“虽然演示很 Fancy，但过程不可控，结果不稳定。就像自动驾驶，你只能坐在后排干着急。”

另一端是 n8n、Dify 这样的专业 Workflow 工具。它们强大但复杂，像是一台手动挡赛车，需要你懂 API、参数配置，门槛极高。

Refly想要做的，是介于两者之间的“智能辅助驾驶”——Vibe Workflow。在Refly的平台上，用户不需要从零开始配置复杂的节点。每一个节点都是一个封装好的、能力强大的Agent。用户只需要用自然语言描述需求（“Vibe”），AI就能自动生成一套工作流。更重要的是，这个过程是“白盒化”的。

“我们把workflow封装成一个简单的、好看的落地页。用户只需要填参数，甚至不需要填，就能运行。”黄巍介绍道。在这个过程中，用户拥有随时介入的权利。你可以看着它跑，觉得不对随时暂停、修改、人工接管。这解决了当前企业应用 AI 最大的顾虑——可控性。

“我们不是要取代人，而是让人像搭乐高一样，把 AI 能力组装起来。”黄巍说。

Part02

先跑通自媒体场景

在 Refly 的战略版图中，黄巍对“谁会来用”有着自己的规划。

第一批用户是“逃离复杂”的技术尝鲜者。 他们或许有过 n8n 或 Dify 的使用经验，但受困于复杂的搭建门槛，Refly 提供的“一键迁移”功能，允许他们将原本复杂的流程直接导入，在更轻量的平台上运行。

而第二波核心增量，则精准瞄准了“自媒体”与内容创作者。

黄巍团队敏锐地捕捉到了两个痛点：一是模型迭代太快，创作者今天想用 Gemini，明天想试 Claude Opus，单点使用效率低，急需将它们串联成工作流；二是“追热点”的压力，通过 Refly 搭建的工作流，创作者可以实现全网自动抓取热点，并按照自己的风格批量生成文章或播客内容。

“如果有自媒体觉得这个工具具有价值，用起来了，其实就相当于把他的粉丝一并覆盖和辐射到了。”这种高 ROI 的放大效应，是 Refly 早期获客的关键。

黄巍举例说，像“数字生命卡兹克”这样的AI领域的 KOL，完全可以在Refly上把自己的“写文工作流”做成模版。粉丝不仅仅是看文章，而是可以付费运行这个模版，生成一篇自己风格的文章。“这有点像文字版的滤镜。粉丝运行了你的模版，得到了结果，你也赚到了钱。”

然而，用户购买的不仅是模版，而是一种可能性，即自己是否在这次付费后就能成为“卡兹克”？就像黄巍这个字节老兵观察到的那样，很多企业之所以购买飞书，不仅是因为它是一个不错的工具，还是因为一种假设：“是否购买了飞书就能成为字节跳动那样先进管理的企业？”但“卡兹克”等博主是否有动力将自己的模版开源出来，仍需观察。

目前，Refly已经跑通了一些典型场景，比如金融投研的数据监控、自媒体的多源信息聚合与选题生成等。黄巍对「暗涌Waves」说：“无论技术概念怎么吹，最终还是要落实到大众。如果只是服务几十万专业群体，那始终不是大众商品。”

文章来自微信公众号 “ 案涌Waves ”