7 月 23 日，設(shè)計 Agent 產(chǎn)品 Lovart 在全球上線了正式版本，結(jié)束了邀請碼限制的測試階段，向全球用戶開放了全功能體驗。

在此之前的內(nèi)測階段，Lovart 吸引了來自全球 70 多個國家的近百萬用戶，這個數(shù)量完全來源于邀請碼擴散。在 Beta 版本上線 5 天內(nèi)，就已經(jīng)有超過 10 萬人排隊申請。

Founder Park 曾多次報道 Lovart 的產(chǎn)品動態(tài)，并在發(fā)布后第一時間與。內(nèi)測期間，我們也找 Lovart 的小伙伴們薅了幾十個邀請碼分享給 Founder Park 產(chǎn)品社群的群友們。

今年，在 Founder Park 接觸過的所有涌現(xiàn)出來的 Agent 產(chǎn)品中，Lovart 是垂直場景下完成度和可用性最高的產(chǎn)品之一。也是 Manus 之后，又一款華人創(chuàng)業(yè)者創(chuàng)辦、引起硅谷高度關(guān)注的產(chǎn)品，The Information 和 Forbes 等媒體報道，產(chǎn)品發(fā)布消息受到馬斯克的點贊，在剛剛舉辦的正式版上線發(fā)布會上，OpenAI 的 Startup 服務(wù)負責人 Chris Brown 也來到現(xiàn)場站臺支持。

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01終于上線的重磅功能：ChatCanvas

正式版上線的同時，Lovart 也更新了一個重要的功能：ChatCanvas。

原本 Lovart 就有畫布（canvas） 的形式，用戶生成的圖片、視頻等素材，會直接呈現(xiàn)在畫布上，任由用戶拖拽、排序、編輯。

這次更新的 ChatCanvas 功能，讓用戶能夠命令 AI 來修改圖片、共同創(chuàng)作。

用戶只需要在生成圖片的任何地方點擊，評論，把「修改意見」mark 到素材上，比如「字小一點」、「換個鮮艷的背景顏色」等，AI 就能理解用戶的意圖，明確需要修改的元素、區(qū)域，這樣的 comment 一次最多可以提交 20 個，然后提交修改意見，AI 會一次完成所有修改，生成新的素材。

這樣的交互與日常工作協(xié)作中的批注修改完全一致，非常符合直覺。

整個畫布以 Frame 為單位組織，每個 Frame 有獨立的上下文，不會擾亂畫布上的其他作品，彼此獨立又統(tǒng)一在一個項目中。

甚至可以只是給出一些模糊的感受，AI 會主動給出一些參考的修改方向，比如上圖中，用戶評論頭像照片看起來太嚴肅了，AI 回復用戶「你想把他的表情改得開心一點還是適中一些？」

連同背景修改后的結(jié)果，該男子笑了

更進一步，你可以融合幾個圖片中的元素，生成新的素材。

比如下面這個案例，用圖一的 logo，圖二的主體（杯子），圖三作為背景的質(zhì)感，圖四的標題字體，最終生成一張圖片（如圖五）

ChatCanvas 還可以用來將靜態(tài)圖片生成視頻，可控性極強，想怎么動怎么動。

比如在下面這個案例中，讓光線閃爍，臺上臺下的人們開始跳舞，Lovart 會根據(jù)需求進行調(diào)整，最終生成一個視頻。

在這些功能的基礎(chǔ)上，Lovart 會記住用戶的操作，構(gòu)成一個有設(shè)計記憶、有多模態(tài)的空間上下文理解能力的 Agent，逐漸成為用戶個性化的設(shè)計師伙伴。

02以 Agent 交互為核心的產(chǎn)品設(shè)計

ChatCanvas 功能的補齊，是 Lovart 產(chǎn)品通向更高完成度的關(guān)鍵一環(huán)。

在 5 月 Founder Park 的專訪中，Lovart 創(chuàng)始人陳冕曾提到，不同垂類的 Agent 產(chǎn)品應(yīng)該有不同的交互方式，而設(shè)計的交互，必不可少的一環(huán)是「桌子」。

「如果人類回歸到筆墨紙硯，畫布（canvas）就是桌子?，F(xiàn)在我們兩個人在做設(shè)計，甲方站在你旁邊告訴你要做什么，你把作品放到桌子上，ta 對著桌子指指點點。所以桌子上不應(yīng)該是 ComfyUI 或者之前的一些工作流產(chǎn)品?！?/p>

在最初 Beta 版本有限的 edit 編輯能力基礎(chǔ)上，這次 Lovart 補充了「指指點點」的能力。

「桌子上是作品，能夠拖拽指點，這是最原生的交互方式或者界面。雖然工作流產(chǎn)品看著像在 canvas 上，但實際不一樣。我們的 canvas 本質(zhì)是桌子，盛放作品，最自然的交互就是指著作品說修改。這是我們垂直領(lǐng)域最初認知，所以我們才更早積累畫布和編輯的能力?！?/p>

在 ChatCanvas 功能背后，Lovart 團隊認為，軟件正在以界面為中心的用戶體驗（UX）向以 Agent 為核心的 Agent 體驗（AX）轉(zhuǎn)移。

這一概念來源于 Late Checkout 的 CEO，連續(xù)創(chuàng)業(yè)者、投資人 Greg Isenberg。

他認為，傳統(tǒng)的 UX 以屏幕為中心，用戶點擊屏幕，產(chǎn)品給出反饋、完成任務(wù)，在這一范式上，產(chǎn)品對用戶一無所知，所以需要用戶補充、填寫大量的信息，設(shè)計的成功標準是盡可能少的操作和盡可能快的流程。

但在 Agent 的產(chǎn)品范式下，核心是「關(guān)系」，Agent 會 follow 持續(xù)的目標，隨著時間推移而改進。系統(tǒng)自己會規(guī)劃好路徑，利用模型能力，感知、推理、決策，隨著用戶對產(chǎn)品的信任增加，而逐漸減少操作流程。因此成功產(chǎn)品的設(shè)計，將變成產(chǎn)品能夠贏得的用戶信任和積累的價值，這些將導向產(chǎn)品的留存率、滿意度。

在設(shè)計 Agent 的場景下，AI 會記住設(shè)計師的品牌調(diào)性和風格，給出建議的方案；AI 郵件產(chǎn)品能夠?qū)W習用戶的寫作風格和優(yōu)先級判斷做出決策，AI CRM 產(chǎn)品將能夠跟進關(guān)系模式并推薦下一步行動。

隨著上下文的積累，產(chǎn)品每次交互都會變得更好，構(gòu)成復利價值，越來越像一個「伙伴」而不是「工具」。

在這樣的進程中，用戶會不再容忍讓他們頻繁重復操作的軟件。「一旦你體驗到真正的 AX，傳統(tǒng)的 UX 就會感覺壞掉了。沒有回頭路了?！?/p>

03跑得夠快就會被看到

上線兩個月以來，Lovart 獲得了全球范圍內(nèi)的大量關(guān)注。

不久前，The Information 發(fā)布了值得關(guān)注的五家華人創(chuàng)業(yè)者的 Agent 公司，其中 Lovart 就被重點關(guān)注。文章引述了創(chuàng)始人陳冕的發(fā)言：「我們有機會運營一款全球性的產(chǎn)品?！?/p>

Forbes 對 Lovart 的報道中，指出 Lovart 的競爭對手是 Adobe 和 Canva 這兩家巨頭公司。

「Adobe，占據(jù)了 80%的市場份額；以及 Canva，占據(jù)了 12.5%的市場份額。Canva 收購了 Leonardo AI 并將其整合。Adobe 的 Firefly AI 圖像和視頻生成功能，面向企業(yè)用戶，已集成到 Creative Studio 中。我不知道在這個競爭異常激烈的市場中，『真不錯』是否真的足夠好。Lovart 將會發(fā)現(xiàn)答案?！?/p>

OpenAI 負責創(chuàng)業(yè)支持的 Chris Brown 在 Lovart 官方活動中演講，他認為 Lovart 是目前最具代表性的 OpenAI 模型應(yīng)用案例之一，展示了像 GPT-4o 這樣的前沿大模型，如何真正轉(zhuǎn)化為充滿想象力和實用性的 Agent 產(chǎn)品。

創(chuàng)始人陳冕多次提到，應(yīng)用層公司的必修課，就是如何 leverage 前沿模型，即在最短的時間內(nèi)用好最新的模型。Lovart 來源于 Claude 等模型的 Agentic 能力，也受益于 GPT-4o 的 image 能力。

先找到產(chǎn)品的 MVP，然后進行持續(xù)迭代、小步快跑，是今天的 AI 產(chǎn)品的必備能力。在 Beta 版本上線后的 2 個月內(nèi)，Lovart 密集上線了諸多模型和新功能。

5 月 28 日，上線 Style Library 風格庫功能； 6 月 5 日，上線 Flux Kontext 模型； 6 月 11 日，上線 Google 的 Veo 3 旗艦視頻模型； 6 月 18 日，上線 KLING 2.1 旗艦視頻模型； 7 月 2 日，上線 AI 主播的對話視頻生成功能； 7 月 23 日，上線 ChatCanvas 智能畫布功能。

除此以外，還有積分會員的付費功能、創(chuàng)作者計劃等運營項目，以及與 Tripo、freepik 等產(chǎn)品社區(qū)合作的創(chuàng)作者活動，目前 Lovart 的 Discord 社區(qū)已經(jīng)超過了 25000 人。

作為 Agent 產(chǎn)品范式下的一個代表產(chǎn)品，Lovart 還處于早期階段，遠遠沒有達到「完全體」狀態(tài)。

在另一次與 Lovart 的交流中，創(chuàng)始人陳冕提到，「現(xiàn)在的產(chǎn)品都是不成熟的，沒有一個產(chǎn)品是絕對成熟的。但關(guān)鍵是，在不成熟的時候，只要你把它描繪得足夠清楚，讓大家覺得你未來可以逐漸成熟?！?/p>

「速度是在模型更新頻繁、產(chǎn)品生命周期短的時代最稀缺的壁壘?！?/p>

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