Refly: открытая платформа Vibe Workflow, превращающая разговоры в повторяемые процессы

Refly называет себя первой открытой платформой Vibe Workflow, и речь не о ещё одном окне чата, а о свободном холсте. На нём открывают несколько независимых диалогов, раскладывают идеи, источники и результаты поиска, связывают их и в итоге получают документ или воспроизводимый процесс. Платформа объединяет более 13 крупных языковых моделей, разбирает мультимодальные файлы, включает систему навыков и движок базы знаний, работает в облаке или разворачивается самостоятельно через Docker.

Беда одной ветки в том, что она одновременно и забывает, и размывает. К четырнадцатому обмену выбранный каркас, отвергнутые варианты и процитированные источники лежат в одном контексте, и модель теряет нить. Refly раскладывает диалоги по узлам на холсте, у каждого свой контекст, и вы точно указываете, какие узлы участвуют в этом раунде, а какие ждут. Это ближе к реальной работе: несколько линий идут параллельно и сливаются при необходимости.

Второй слой — закрепление. Разовый ответ исчезает, а Refly старается сохранить процесс: откуда взялся материал, какой навык его обработал, какая модель работала, что получилось. Открытость важна именно здесь: ни процесс, ни данные не обязаны оставаться на серверах поставщика.

Основные возможности

Несколько ветвей диалога

Несколько независимых контекстов ведутся параллельно, между узлами можно свободно переключаться, и сложный агентный процесс становится возможным без сваливания всего в одну ленту.

Мультимодельная основа

Более 13 крупных моделей подключены с гибким планированием и параллельной обработкой: смена модели не требует смены инструмента, интерфейс диалога остаётся единым.

Мультимодальная обработка

PDF, DOCX, TXT и более семи форматов файлов, а также распространённые изображения PNG и JPG обрабатываются пакетно.

Навыки на базе ИИ

Возможности вроде Perplexity AI и Stanford Storm дают поиск по сети, извлечение знаний, переформулировку вопросов и рекомендации.

Управление контекстом и база знаний

Временную базу знаний можно собрать под задачу и выбрать узлы как контекст; база принимает разнородные источники, ищет семантически по RAG и строит граф знаний.

Сбор и вырезки

Сбор в один клик с платформ вроде GitHub и Medium с автоматической классификацией и тегами, плюс вырезка любой страницы в личную библиотеку.

Как пользоваться

1. Откройте сайт, нажмите начать и войдите через Google или GitHub, либо сразу откройте Refly Cloud.
2. На главном экране выберите создание холста и отнеситесь к работе как к рабочему пространству, а не к одному вопросу.
3. Откройте несколько диалогов на холсте и дайте разным направлениям идти параллельно.
4. Правьте текст по ответам ИИ и переносите в следующий раунд только нужные узлы.
5. По завершении выгрузите в документ или поделитесь для совместной проверки.
6. Для самостоятельного размещения разверните через Docker: минимум два ядра CPU и 4 ГБ памяти. Частное развёртывание для компаний — по запросу.

Варианты развёртывания

• Облако: откройте Refly Cloud и пользуйтесь всеми функциями без настройки — разумный первый шаг перед самостоятельным размещением.
• Docker: два ядра CPU и 4 ГБ памяти как заявленный минимум, служба поднимается одной командой контейнера.
• Локальная разработка: следуйте CONTRIBUTING.md в репозитории, если нужно менять код или подключать свои модели.
• Компании: для частного развёртывания свяжитесь с командой, когда расположение данных жёстко задано.
• О стоимости: самостоятельное размещение убирает подписку, но добавляет счета за API моделей, хранение ключей и обновления — считайте помесячно.

Кому подходит

• Исследователям, ведущим сложную тему неделями: источники, гипотезы и выводы живут в отдельных узлах и не заражают друг друга.
• Тем, кто пишет техническую документацию или длинные тексты и держит замысел и финальный черновик на одном холсте.
• Тем, кто собирает личную базу знаний: сбор, вырезки и поиск выстраиваются в одну линию.
• Командам, которым важно, где лежат данные: открытый код плюс самостоятельное размещение оставляют процесс и материалы на своих машинах.
• Тем, кто пользуется несколькими моделями и хочет выбирать под задачу, а не быть привязанным к одной.

Ограничения и оговорки

• Ветки и холст требуют привыкания; тем, кто привык к одному длинному диалогу, поначалу управление узлами покажется тяжелее самого вопроса.
• Более 13 моделей означают, что качество зависит от выбранной модели и способа вызова, и один и тот же промпт ведёт себя у них заметно по-разному.
• База знаний опирается на RAG и семантический поиск, поэтому стратегия разбиения и качество источников определяют результат: мусор на входе остаётся мусором на выходе.
• Самостоятельное размещение означает свои счета за API, хранение ключей и обновления, а два ядра с 4 ГБ — нижняя граница, а не комфорт.
• Источник не указывает лимиты и тарификацию отдельных моделей, поэтому разницу в стоимости облака и своего сервера считайте сами.
• Политика хранения и использование для обучения не раскрыты; уточните до работы с договорами и персональными данными.

Частые вопросы

Чем Refly отличается от обычного чата с ИИ?

Обычный инструмент — одна линия диалога; Refly — холст, где несколько диалогов идут параллельно, узлы точно выбираются как контекст, а результат закрепляется как повторяемый процесс.

Можно развернуть у себя?

Да. Проект описывает путь через Docker с минимумом в два ядра CPU и 4 ГБ памяти; есть также облако и частное развёртывание для компаний.

Какие файлы поддерживаются?

Источник называет PDF, DOCX, TXT и более семи форматов документов, а также распространённые изображения PNG и JPG.

Нужно ли программировать?

Нет. Холст управляется диалогом и операциями с узлами; командная строка и конфигурационные файлы нужны только для своего размещения и локальной разработки.