吃到Manus红利，这款出海设计Agent让两万人排队申请｜涌现NewThings

文｜周鑫雨

编辑｜苏建勋

第一波吃到Manus带来的Agent红利的产品，Lovart绝对算一个。

2025年5月13日发布后，这个号称是“世界第一个设计Agent”的AI设计应用，上线当天的申请排队人数，就达到了2万，邀请码一度被炒到500元/个。马斯克、Santiago等科技圈的大V，也纷纷在X上点赞或评论。

Lovart的热度还未褪去，2025年7月3日，其本土版Agent“星流Agent”又上了线——这也是Manus发布后，首个做了本土适配的Agent应用。相对的，3月上线的Manus，中文版仍在开发中。

△星流Agent。图源：星流AI官网

背后的“操盘手”，成立于2023年5月LiblibAI，是目前国内总融资数额最高的AI图像类创业公司，也是创作者数量（超过2000万）第一的图像模型创作平台。创始人兼CEO陈冕，曾是字节跳动剪映、CapCut 全球商业化负责人。

在媒体的访谈中，陈冕形容如今AI创业的特点是“认知领先+极致执行”：谁能做出第一个创新的产品，这对创新公司来说是很重要的。

目前，Lovart和星流Agent，都分别占据了海外和国内，设计类Agent生态的空白区。

不过，由于接入模型的不同，本土化适配目前对于Agent而言，难免会阉割掉部分的性能和体验。延续Lovart的口碑，星流Agent还差点火候。

星流Agent做了本地化，但我仍然选择Lovart

作为一个设计小白用户，对比使用星流Agent和Lovart后，作者最大的感受是：

两个Agent审美都不错，但在文字理解上，Lovart还是略胜星流Agent一筹。

在使用过程中，我们在Lovart和星流Agent中输入了同一段Prompt，其中包括在图片中展示TikTok元素，以及一段代码。

生成结果显示，星流Agent给出的两张图片，“TikTok”就没有写对的，给出的代码也是一段乱码。Lovart的代码不说能不能运行，但在拼写和格式上已经八九不离十。

△星流Agent生成的带有TikTok、代码等元素的波普风插画。图源：作者测试

△Lovart生成的带有TikTok、代码等元素的波普风插画。图源：作者测试

背后的原因，还是出在接入的模型上。

Lovart背后，有丰富的海外SOTA模型，包括GPT image-1、Flux Pro、OpenAI-o3、Gemini Imagen 3。

比如GPT image-1，是目前OpenAI最强的多模态模型，文本渲染能力十分突出——通俗来讲，就是能够更可靠地在图像中生成准确的文字，以满足带文字说明的图片设计需求。

操作面板显示，在生图过程中，星流Agent主要调用的是Flux.1等模型。虽然在一致性上，Flux有突出的表现，但文本渲染能力与GPT、Gemini等模型仍然存在差距。

官方表示，星流Agent比Lovart更适配中国用户，对中文语义的理解更强。但在实操过程中，Lovart和星流Agent在国风审美、国风元素的理解上，并没有出现太大的差距。

评论。

以生成《甄嬛传》海报为例，星流Agent和Lovart都交付了不错的成果，海报中涵盖了清朝服饰和宫廷元素。甚至在某些方案上，作者个人认为，Lovart的审美比星流Agent更好。

但一个大bug是，无论是星流Agent，还是Lovart，都在海报的文字渲染上双双翻车。“甄嬛传”三个字，星流Agent错了1个，Lovart错了2个。

△星流Agent生成的《甄嬛传》海报。图源：作者测试

△Lovart生成的《甄嬛传》海报。图源：作者测试

在图片编辑和视频生成等其他功能上，星流Agent和Lovart没有太多区别。比如，作者用星流Agent联网搜索，给《智能涌现》生成了一组新的视觉图，还能通过文字对话，直接对图片进行编辑。

△用对话编辑图片，右图为编辑后的效果。图源：作者测试

同Lovart一样，星流Agent也接入了Kling 2.1、Hailuo 02等视频和3D模型。因此星流Agent也能丝滑地将图片分镜，生成带BGM的视频。

作者用星流Agent，尝试做了一个带BGM的《智能涌现》LOGO动效。从动画分镜生成，到配乐，再到视频生成，Agent只用了一轮对话，体验感还是不错的。

△星流Agent制作的《智能涌现》LOGO动画。图源：作者测试

以及，依托于LiblibAI在国内积累下的丰富创作者和模型生态，星流AI的“社区感”会更为浓厚。比如，星流AI内置的“图片灵感”界面，是Lovart目前没有的。

其中提供的“艺术插画”“卡通动漫”等丰富类目，能够更好地为创作者提供灵感。对于小白用户而言，还能一键创作同款风格的图像。

△星流AI提供的“图片灵感”。图源：星流AI官网

△Lovart只有Agent生成的作品，没有细分类目。图源：Lovart官网

不过，这款号称面向专业设计师的Agent，离真正的设计创作领域还有一定的距离。

比如，不少设计师在社交平台上反映，目前Agent形式偏向于根据模型理解能力去“一键生图”，但并没有专业场景下的数据积累，也难以和有固定SOP（标准操作流程）的工作流适配。

“现在设计Agent更像是满足普通人偶发性创作需求的小工具。”一名平面设计从业者告诉我们，“在专业领域，这类Agent只能在辅助某些节点的需求，没法‘一站式’满足。”

把验证过的产品和经验，快速复制到空白的市场

LiblibAI最成功的两款产品，图像模型社区LiblibAI，以及出海的设计Agent Lovart，都采用了同一套打法：将别人已经验证过的产品和经验，复制到一个空白的市场，建立先发优势。

比如，LiblibAI成立之初对标的，是注册用户量超300万的海外图像模型社区Civitai。而恰巧，国内的图像模型社区赛道，在彼时还无人问津。

Lovart在海外快速起量，也离不开将Manus的路子，复制到设计，这一Agent还没进入的垂直领域。

一名LiblibAI员工对《智能涌现》透露，LiblibAI在2025年年初就开始布局Agent，但苦于一直无法确定产品的形态，直到Manus发布——三天后，Lovart的团队立马组建。最终，无论是“任务创建区+流程可视化”的产品形态，还是发放邀请码的营销策略，Lovart与Manus如出一辙。

快，则是LiblibAI在用户中先发建立认知的另一个关键要素。

这也是从成立之初，刻在LiblibAI骨子里的认知。LiblibAI联合创始人张子捷曾告诉《智能涌现》，但凡LiblibAI上线晚一个月，赛道中就会多出两三个竞品，后续的融资和用户增长也不会那么容易。

不少员工回忆，为了吃到Manus的第一波红利，Lovart的研发节奏相当激进：公司最初定的目标，是三周内完成研发，后来出于可行性，又改成了一个月内；实行单休，加班到晚10点后是家常便饭。

事实证明，赶早的Lovart上线后，的确延续了Manus的声量：发布5天内，Discord频道就涌入了超过10万名用户。量子位智库数据显示，Lovart发布当月，Web端月访问总量达到了30万左右。

星流Agent如今面对的，是竞争更为残酷的国内市场。字节等大厂来势汹汹，正在挤压国内图像类创业公司的空间。

根据非凡产研数据，2025年3月到4月，星流AI的月访问量从100万滑落到了50万左右。相对的，字节的即梦AI，仍然保持着5.92%的增长率，4月访问量达到了675万左右。

海外造势后迅速做本地化，星流Agent承接Lovart流量的意味再明显不过了。一名LiblibAI员工也表示，在Lovart的用户中，中国用户占了一半，“说明国人还是有这个需求的”。

能否借Lovart之名，拉动星流AI的增长，快速上线的星流Agent，还有待国内市场的检验。

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