全球第一个专业设计类AI Agent:Lovart

2025年被称为AI Agent爆发元年，Manus、Genspark等等 Agent 产品都是爆火，关于 AI Agent的讨论一浪高过一浪。但当我们审视当前市场主流产品时，发现两个普遍现象：

1.通用型智能体虽具备广阔想象空间，但因底层大模型技术限制，普遍存在"演示效果令人惊艳，实际应用却面临落地难题"的困境。

2.dify/Coze等开发平台则受限于技术闭环或交互深度，尚未形成规模化生产力。

但最近有个“规划 + 执行 + 交付” 一体的专业设计 Agent 在 X 上爆火，叫做Lovart。当其他Agent还在堆砌功能时，Lovart用"垂直领域的专家思维"给出了解题新范式：不过度承诺星辰大海，专注把专业做到极致。

1.全链路自动化设计任务拆解与执行：用户输入自然语言指令后，Lovart自动分解需求并生成从草图到成品的完整方案。

2.多模态模型集成：无缝接入图像生成模型（如GPT-Image-1、Flux Pro）、视频生成模型（可灵ai）及音乐生成模型（Suno ai），实现跨媒介内容创作。

3.智能图文分离技术生成的海报、广告等视觉内容自动分离文字图层，用户可自由调整文字内容、大小和颜色。

4.三种使用模式：

●互动式设计代理模式Convo模式：像与创意总监对话一样通过语言生成设计。

●Tap-Tap模式：自动提示下一步设计建议（排版、颜色、构图）

●Canvas模式：传统设计工作区增强版，支持自定义微调作品。

Lovart实战应用场景

既然是专业设计的Agent，看看它在品牌视觉设计场景中的表现。

产品概念图设计

首先，用户输入prompt：Create a perfume bottle for the brand Oh Le Parfum. It should be set against a studio-grey background with soft sunset window lighting. The bottle must be entirely made of glass, featuring a smooth, elegant green gradient. It should convey both freshness and luxury in equal measure.（为Oh Le Parfum品牌设计一个香水瓶。它应该设置在工作室灰色的背景和柔和的日落窗户照明。瓶子必须完全由玻璃制成，具有光滑，优雅的绿色渐变。它应该同时传达新鲜感和奢华感。）

Agent在接受到用户任务后，会先把任务进行拆解，进行一个整体的智能规划。

之后Agent会提取用户任务中的关键词【luxury perfume bottles with green gradient glass.】，然后分析关键词给出视觉设计建议，然后调用ChatGPT 生图，

用户可以通过输入prompt:【cool! and now i need another poster with a woman.】来调整设计，Agent会再次提取关键词【a woman】，进行分析，根据用户的调整需要生成新的设计。

可以看到模型的整体效果非常不错，对于一个创业初期的品牌，拿到这样一个品牌视觉设计还是挺不错的。

全自动视频生成

AI 视频制作是一个典型的多平台来回切换的工作流，通常我们制作 AI 视频的典型路径是在飞书写脚本和故事板，用 Midjourney 或者 Flux.1 生图，然后到可灵、Runway 这样的视频生成平台进行图生视频，最后再配音配乐。一顿乱串，手忙脚乱。

Lovart 的多模型调度能力很好地解决了这个问题，一句话的 Prompt，从脚本规划、图片生成、故事板创建、视频生成、音乐生成到最后的成品合并，能够直接搞定。

基于上面生成的图片设计，用户可以输入prompt【I need this ad animated. You can do a cool movent. 】让模型生成广告视频。

和生成图片设计流程一样，Agent会调用模型生成广告视频。

但从目前 Lovart 的实测表现来看，这是提升空间最大的一个场景。

未来趋势：垂直深耕是AI落地的核心路径

通用Agent的“万能助手”愿景虽吸引眼球，但现在大多数产品其实还停留在 “通用调度” 这一步，拼的是谁能接入更多插件，谁能把任务拆得更细。它们本质上还停在 L2～L3 的调度层，用大模型当引擎，但缺乏私域知识、缺乏任务记忆，更缺乏某个行业的专业流程结构。

而 Lovart 正好反着。它不是万能的，但它非常专注。

你一上手就能感受到其内置的创意全流程引擎，从需求解构、视觉生成、智能排版到物料延展，每个节点都深度内化了设计领域的"肌肉记忆"。用户可清晰感知到图层管理的专业逻辑、版权合规的隐性规则，这些非结构化行业经验的系统化封装，使其能真正承接从创意发想到商业交付的完整链路。相较那些仅能演示单点功能的"半成品工具"，Lovart让AI工具具备了工业级交付的"成品感"。

Lovart 虽然还不完美，但它起码指了一条正确的路：如果你真想做出一个可用的 Agent，就得扎进一个场景，吃透这个行业的工作节奏、拆清楚任务链条，把流程、语境和专业经验都写进系统里。是靠结构、靠设计、靠经验的内化。