8月底，AI设计Agent产品Lovart正式上线国内中文版本，并同步推出新一轮功能更新，包括灵感采集、Reference理解、专业Skill、多种设计产物输出以及一键转矢量等能力。该产品主打「Just Design」理念，定位为让用户减少对AI技术本身的研究，将精力集中于设计任务本身。目前新版本已向所有用户开放。
Lovart创始人陈冕此前曾对设计工具的发展阶段做出划分：1.0阶段以Midjourney为代表，实现图片生成单点能力的产品化；2.0阶段以ComfyUI等工作流产品为代表，将多种模型能力串联；3.0阶段则是Agent阶段，由AI参与工作流的规划与执行，进一步降低用户门槛。陈冕在2025年5月的专访中曾表示，Lovart当前是工具，但未来将具备职业属性，直接交付服务结果。
此次更新中，Lovart上线了Chrome浏览器插件，用户可在Pinterest、小红书、淘宝、亚马逊、Instagram等网站浏览时一键收藏图片素材至Lovart项目空间，支持图片、视频、PDF、Word、Markdown及网页链接等多种格式。系统会自动对素材进行分类，识别「风格参考」与「品牌锚点」，并推测用户创作目标，判断参考素材中可借鉴与需舍弃的内容。
Lovart还预置了约100个专业Skill，覆盖品牌设计、营销套图、电商详情、社媒Campaign等场景。与模板不同，Skill封装的是完成设计任务的整套方法，包括任务拆解顺序、执行标准及交付要求。以品牌设计Skill为例，系统会依次完成品牌调性定义、logo方向探索、主视觉确认、辅助图形延展及社媒规格适配，前一步确认后才进入下一步，确保各环节视觉元素一致。用户也可将自身成功创作过程保存为个人Skill。
设计Agent赛道近期动作频繁。Adobe于4月发布由creative agent驱动的Firefly AI Assistant，6月扩展至Photoshop、Premiere、Illustrator、InDesign，支持用户描述期望结果后由agent编排跨应用多步工作流。Figma在Config 2026上开放Design Agent，补齐Skills、Connectors和Attachments能力，将项目上下文、流程与工具接入系统。Figma方面认为，仅靠prompt无法决定agent能力边界，工具、上下文和方法才是关键。
随着模型层基本解决图片生成问题，应用层产品正被迫向更复杂的交付结果推进。设计类Agent的竞争重心，正从单点生成能力转向完整设计任务的交付能力。
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