一个设计Agent,上线24小时,waitlist申请人数超过2万。推特上冒出近5000条讨论帖,官方视频播放近百万,马斯克点了赞,Grok官方也发帖讨论。这是Manus之后最火的Agent产品,名字叫Lovart。
更让人好奇的是它的团队构成——创始人陈冕说,Lovart没有产品经理,只有设计师。一个没有PM的团队,怎么做出一款让专业设计师看到就想第一时间尝试的产品?
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图像AI的三个阶段
陈冕把图像生成AI产品分成三个阶段。1.0阶段是单一内容生成,代表产品是Midjourney、Stable Diffusion,国内有Liblib,本质上是把生成能力直接产品化。2.0阶段是工作流,Coze、Dify、ComfyUI把多种模型能力串起来,点连成线,AI能完成更多创意任务。
3.0阶段是Agent。陈冕的定义很明确:由AI规划并执行工作流。模型能力提升后,AI可以串联所有工具并执行出来,人只需要发指令。Lovart就落在这个阶段。
这个认知不是创业第一天就有的。陈冕说,没有经历1.0、2.0、3.0时代,无法顺畅地想到这个过程。Manus也一样,Monica就是它的1.0时代。认知是累加的,不是推倒重来的。
画布就是桌子
Lovart的产品形态左边是画布,右边是对话框。这个设计来自一个很原始的思考:如果人类回归到笔墨纸砚,画布就是桌子。甲方站在你旁边,你把作品放到桌子上,ta对着桌子指指点点。
陈冕认为,桌子上不应该是ComfyUI或者工作流产品,桌子上应该是作品,能够拖拽指点,这是最原生的交互方式。工作流产品看着像在canvas上,但本质不一样。Lovart的canvas本质是桌子,盛放作品,最自然的交互就是指着作品说修改。
人在桌子上做三件事:涂抹、裁切、拼贴。AI诞生后,像旁边多了个甲方指挥AI。理想情况是甲方指挥AI完成所有任务,但这需要模型能力很强。如果不够强,就会出现用户说「你做不好,我自己来」的中间状态。
所以Lovart现在的形态是Agent加桌子加Edit。桌子放AI产物、支持修改,也承载传统Edit能力,那能力在桌子旁的工具箱。旁边多出的那个人就是对话框。陈冕说,对话框、桌子、工具箱,这是合理且一直存在的形态。
为什么不做for everyone
Lovart是一个垂类Agent,不是通用Agent。陈冕的解释很直接:大公司有强大的技术和流量优势,不想陷入对抗性竞争,要走创新的产品竞争。通用Agent当然是for everyone的,大公司会更倾向于for everyone,但对创业者而言,挑战非常大。
他引用张一鸣的话:创业进程里,认知最重要。陈冕说,现在AI创业就是「认知领先加极致执行」,谁能做出第一个创新的产品,这对创新公司来说很重要。
那设计何时能for everyone?陈冕的判断是:当模型智能强大到不再需要工具箱,用户通过对话、指点就能完全满意,不会自己上手时,就可以for everyone了。但Edit能力是面向专业消费者的,普通人用不了工具箱。所以工具箱还在,设计师就会还在。
陈冕认为设计师的核心价值——创意、对人类共鸣的洞察,AI目前无法取代。AI只能模拟理解感受,无法真正洞察人类共鸣。所以Lovart现在不想做for everyone的产品,而是做for Prosumer的产品,希望成为设计师的朋友。
Agent有自己的想法
开发Agent的过程让陈冕觉得非常有趣,因为AI真的有自己的「想法」。他认同Manus主张的「less structure, more intelligence」。与Agent调试时,不能把指令说得过于死板,那样反而会限制其智能。
陈冕举了个例子:有时会告诉Agent,用某个基础模型的图像工具换脸效果不好,应该改用内部专门用于真人face ID的工具。但有时Agent并不这么认为,它会有自己的判断。
谈到产品欠缺的地方,陈冕承认很多。Agent的能力不够强,需要基础模型更强大。产品自身也存在许多bug。最近因为关注度高,很多人反馈邀请码问题,核心原因有两个:一是采取小范围用户先行体验、收集bug、迭代后再开放下一批的策略,在bug修复完成前不宜大规模开放;二是也不可能无限量地发放邀请码,这涉及较高的成本。
目前Lovart的邀请码是纯免费使用,确保用户体验,但背后有运营成本。好在图像领域token成本问题相对其他领域还没那么严重。陈冕表示有信心能尽快实现公开使用。
工具会变成「人」
陈冕对Lovart的定义是:首先是一个工具。但他认为,它现在是工具,未来可能演变成一种「人」、一种「职业」,或一种服务。他提出一个商业命题:不能沿用工具时代的思路来理解AI时代的工具。SaaS的本质是服务由人提供,是人使用工具。而现在,AI成为提供服务的主体。
这个判断和Lovart的产品形态形成呼应。陈冕说,Lovart现在当然是一个工具,但以后呢?它会是一个有职业属性的人,直接交付服务的结果。
从Manus火了之后才确定方向,到24小时2万人排队,Lovart踩中的可能不只是Agent这波浪潮,还有一个更底层的判断:当AI成为乙方,人成为甲方,桌子应该长什么样。陈冕的答案是画布,是对话框,是工具箱,是一个没有产品经理、只有设计师的团队做出来的东西。
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