刚刚以主创身份在 GOSIM 大会上做了个报告《MarkdownFlow，下一代 HTML》，获得国内外专家不错的反响，尤其还引起了 W3C 的关注。

MarkdownFlow 推出才一个月，靠自然流量，已经吸引了超过 1000 名用户，展现了一些价值。在这里，系统总结下 MarkdownFlow 的来龙去脉，能做什么，有哪些已经验证的使用场景，和还有哪些待探索的领域。期待更多人能来接入、开发这个开源项目。

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MarkdownFlow 是什么

设计 MarkdownFlow 的初衷是，让我们在使用软件、游戏，阅读小说、新闻、课程，观看影视、音乐等等内容的时候，得到的不再是所有人千篇一律，而是千人千面个性化生成的。并且，我们还可以与内容互动，提供我们的反馈，让接下来的生成更个性化。

ChatGPT 这样的纯对话机器人现在就提供纯个性化的内容。但只有我们的提示词和模型的参数能影响输出，所以我们不会有观赏他人作品的同等感受。比如，让 AI 给我们讲个故事，我们无法和朋友一起讨论这个故事，因为朋友的 AI 不能输出同样的故事。

所以，我们认为未来的内容模式应该是「人类创作，AI 演绎」。也就是仍然由人做创作（当然，可以让 AI 辅助创作），但创作的产出物并不是直接给人看的，而是指挥 AI 如何把自己的创作更好地个性化演绎给每个人。

这就像曹雪芹写了个剧本，定义了大观园的世界观、核心人物和主线剧情，然后 AI 就像一个说书人或导演，为读者、观众搞二创：

• 你不喜欢那么多看不懂的诗？没问题，全是现代白话。

• 你不喜欢苦情喜欢爽文？那就缩小林黛玉的篇幅，增加王熙凤的戏份。

• 你爱武斗不爱文斗？那就把「菊花诗会」改成「菊花比武大会」。

• 你喜欢大团圆结局？抱歉，曹雪芹要求贾宝玉和林黛玉就是不能结婚，贾家必须没落。但可以把你嵌入故事情节，成为一个原创角色，尽享大观园抄家的好处。

• 影视演员更是可以尽情挑选。谁美谁丑随便指派，让自己上去演都行。

一切内容，包括软件、游戏，都可以这么来，实现「一次创作，千人千面」。

如果套用流行概念的话，MarkdownFlow 就是一种生成式 UI（GenUI）。但与传统软件工程的软件设计理念不同，我们认为数据和 UI 不应该分开来，而是一起融合为内容，才能最具表现力。

内容 = 数据 + UI。UI 是数据的表达，数据是 UI 的灵魂。

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MarkdownFlow 能干什么

最直观的，请访问https://play.mdflow.run/share?id=3c71cf4e48d25d27c5d73fc319909ee7。这个页面就是用 MarkdownFlow 制作的，能基于你的背景，针对性介绍 MarkdownFlow 能干什么。

作为可以类比为 HTML 的内容格式标准，MarkdownFlow 能承载的可能性非常多。但初代版本只有文本和最基础的交互能力，更多能力还在开发中。可是即便如此，已经有很多成功的案例了，这里列举几个比较受欢迎的。

• https://ai-shifu.cn - 用 MarkdownFlow 制作了三门课：AI 通识、AI 编程和 AI 绘画。

• 娄嘉鹏老师制作的 openEular 作业，可以匹配学生学习程度提供不同难度的项目，即便相同难度内容也会不一样，彻底杜绝抄袭：https://play.mdflow.run/share?id=97c4f7333773e25fb3b190d9df962dc1

• 未具名网友制作的旅行规划智能体：https://play.mdflow.run/share?id=314c56fe17ae029804e894fdb7e5e03a

• 未具名网友制作的基于心情推荐奶茶智能体：https://play.mdflow.run/share?id=a4dcd48b477f7893ee8a45cf5fb9dd22

• 未具名网友制作的 RTGO 提示词生成助手：https://play.mdflow.run/share?id=b43e4efce5acce740f154809d89bf67c

• 未具名网友制作的用热点话题撰写各种形式的剧本：https://play.mdflow.run/share?id=20ed93fce46d971d4f78971979f8535b

• 晓玲制作的给孩子讲故事：https://play.mdflow.run/share?id=4d1019df57510b88da8dbcc659a639d1

• 晓玲制作的可以基于你的背景个性化介绍 MarkdownFlow 能干什么：https://play.mdflow.run/share?id=3c71cf4e48d25d27c5d73fc319909ee7 （值得一提的是，这个介绍所用的知识，只是 MarkdownFlow 发布会语音识别的文字稿，而且没做任何精校，就能呈现非常好的效果。到 play.mdflow.run 可以看到 MarkdownFlow 源码）

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为什么是 MarkdownFlow？

必须用以终为始的理念，才能讲清楚 MarkdownFlow 的价值。

假想未来（可能就是2-5年后）的应用形态。即便还没有机器人常伴左右，我们和手机、电脑、眼镜或别的新型硬件设备的交互，应该都不再是来来回回切换 App 了，而是统一到一种私人智能助理。

Siri 就是这个助理的基本形态。ChatGPT、Kimi 甚至美团的小美，都在想成为这个助理。我们说话、打字都是发给 ta，ta 也控制着屏幕和喇叭，管理着我们看到听到的一切。

这个助理并非万能，而是懂得怎样当好包工头，把任务分解派发给智能体互联网上（Agentic Web）上最合适的智能体们，再综合大家的执行结果，生成最终的内容，呈现给主人。

这种逻辑下，需要智能体们能高效的对话（通讯），就需要有连接协议和内容格式标准。

MCP、ANP、A2A 等是连接协议，MarkdownFlow 就是内容格式。

这种内容的源头由人类撰写，但通过智能体互联网进行传播和加工，最后呈现给人类。所以它需要具备如下特性：

• 人和 AI 皆可读写。HTML、JSON 都不满足人可以方便地读写，所以我们选择了 Markdown 作为基底。AI 也天然对 Markdown 非常友好。

• 在确定性和不确定性之间提供最佳平衡。AI 有很大的不确定性，但这是智能的特点；代码有很强的确定性，所以很机械。需要能把 AI 的不确定性发挥为智能和创造力，但也在需要确定性的场景里提供100% 靠谱的处理能力。所以我们扩展了 Markdown 的语法，提供了确定内容输出和确定的交互控制。

• 多模态的终端呈现。借助 AI 的能力，这一点并不难达到。而且，随着 AI 越来越强，效果会越来越好，成本会越来越低。

这里最难的，是找到确定和不确定之间的最佳平衡。因为有 AI 师傅一年的课程制作和授课经验，所以我们可以非常自信地说，在纯文本场景，只要提供最基本的交互控件（按钮和输入框），和必须完全遵从创作者原文的输出能力，就可以满足 95% 以上的场景。所以，在这两个方面，我们定义了非常简单的语法：

1. ?[%{{选择}} 是 | 否 ]就是两个按钮

2. ?[%{{爱好}} 游戏 || 读书 || 电影 || 旅行 ]就是 4 个复选框

3. ?[%{{姓名}}...你的名字？]就是输入框

4. ===一次创作，千人千面===就是确定内容输出

其中{{选择}}是和 Dify、Coze 等一样的变量。

以上语法之外的部分，就全部是提示词，靠提示词工程来控制模型的发挥。

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后续计划

AI 会越来越强，成本越来越低，让文字、声音和视频的个性化生成效果越来越好。让每个人看到的数字世界都是为自己量身定制的，很快就会实现。

人人都用MarkdownFlow 表达世界的共同内核，再经个人助理做个性化演绎，是我们的目标。为此，我们会继续开发如下能力：

1. 对接 MCP。这样 MarkdownFlow 就是一个自带记忆，可以调用工具的智能体了

2. 受控的 HTML。通过某种方式，让 MarkdownFlow 的界面生成意图匹配实际终端的预设。也就是 MarkdownFlow 定义数据和能力，具体场景定义 UI 规则，靠模型实时生成界面。这一点，是我们和很多 GenUI 方案最大的不同

3. 实时音频流。没有声音，再好的戏也出不来

4. 对接世界模型。世界模型可能会成为未来数字世界的基底。现在还很不成熟，但未来可期

总之，MarkdownFlow 抓住了提示词是控制 AI 唯一手段这个关键点，用提示词来表达创作者意图，用简单的语法提升确定性，降低创作门槛，向消费者提供千人千面的个性化体验，更有机会借力语言模型进化、多模态模型的成熟和智能体互联网的建设，成为未来一切内容创作的格式标准。

访问 https://markdownflow.ai/ 可以了解更多。欢迎到 https://github.com/ai-shifu/markdown-flow 加星！

点击阅读原文了解 MarkdownFlow 能为你做什么。