Lovart 正式版全球上线：Beta 测试近百万用户，执行力足够快就可以被看见

7 月 23 日，设计 Agent 产品 Lovart 在全球上线了正式版本，结束了邀请码限制的测试阶段，向全球用户开放了全功能体验。

在此之前的内测阶段，Lovart 吸引了来自全球 70 多个国家的近百万用户，这个数量完全来源于邀请码扩散。在 Beta 版本上线 5 天内，就已经有超过 10 万人排队申请。

Founder Park 曾多次报道 Lovart 的产品动态，并在发布后第一时间与创始人陈冕（Melvin Chen）进行了独家对话。内测期间，我们也找 Lovart 的小伙伴们薅了几十个邀请码分享给 Founder Park 产品社群的群友们。

今年，在 Founder Park 接触过的所有涌现出来的 Agent 产品中，Lovart 是垂直场景下完成度和可用性最高的产品之一。也是 Manus 之后，又一款华人创业者创办、引起硅谷高度关注的产品，The Information 和 Forbes 等媒体报道，产品发布消息受到马斯克的点赞，在刚刚举办的正式版上线发布会上，OpenAI 的 Startup 服务负责人 Chris Brown 也来到现场站台支持。

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01 

终于上线的重磅功能：

ChatCanvas

正式版上线的同时，Lovart 也更新了一个重要的功能：ChatCanvas。

原本 Lovart 就有画布（canvas） 的形式，用户生成的图片、视频等素材，会直接呈现在画布上，任由用户拖拽、排序、编辑。

这次更新的 ChatCanvas 功能，让用户能够命令 AI 来修改图片、共同创作。

用户只需要在生成图片的任何地方点击，评论，把「修改意见」mark 到素材上，比如「字小一点」、「换个鲜艳的背景颜色」等，AI 就能理解用户的意图，明确需要修改的元素、区域，这样的 comment 一次最多可以提交 20 个，然后提交修改意见，AI 会一次完成所有修改，生成新的素材。

这样的交互与日常工作协作中的批注修改完全一致，非常符合直觉。

整个画布以 Frame 为单位组织，每个 Frame 有独立的上下文，不会扰乱画布上的其他作品，彼此独立又统一在一个项目中。

甚至可以只是给出一些模糊的感受，AI 会主动给出一些参考的修改方向，比如上图中，用户评论头像照片看起来太严肃了，AI 回复用户「你想把他的表情改得开心一点还是适中一些？」

连同背景修改后的结果，该男子笑了

更进一步，你可以融合几个图片中的元素，生成新的素材。

比如下面这个案例，用图一的 logo，图二的主体（杯子），图三作为背景的质感，图四的标题字体，最终生成一张图片（如图五）

ChatCanvas 还可以用来将静态图片生成视频，可控性极强，想怎么动怎么动。

比如在下面这个案例中，让光线闪烁，台上台下的人们开始跳舞，Lovart 会根据需求进行调整，最终生成一个视频。

在这些功能的基础上，Lovart 会记住用户的操作，构成一个有设计记忆、有多模态的空间上下文理解能力的 Agent，逐渐成为用户个性化的设计师伙伴。

02 

以 Agent 交互为核心的产品设计

ChatCanvas 功能的补齐，是 Lovart 产品通向更高完成度的关键一环。

在 5 月 Founder Park 的专访中，Lovart 创始人陈冕曾提到，不同垂类的 Agent 产品应该有不同的交互方式，而设计的交互，必不可少的一环是「桌子」。

「如果人类回归到笔墨纸砚，画布（canvas）就是桌子。现在我们两个人在做设计，甲方站在你旁边告诉你要做什么，你把作品放到桌子上，ta 对着桌子指指点点。所以桌子上不应该是 ComfyUI 或者之前的一些工作流产品。」

在最初 Beta 版本有限的 edit 编辑能力基础上，这次 Lovart 补充了「指指点点」的能力。

「桌子上是作品，能够拖拽指点，这是最原生的交互方式或者界面。虽然工作流产品看着像在 canvas 上，但实际不一样。我们的 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。这是我们垂直领域最初认知，所以我们才更早积累画布和编辑的能力。」

在 ChatCanvas 功能背后，Lovart 团队认为，软件正在以界面为中心的用户体验（UX）向以 Agent 为核心的 Agent 体验（AX）转移。

这一概念来源于 Late Checkout 的 CEO，连续创业者、投资人 Greg Isenberg。

他认为，传统的 UX 以屏幕为中心，用户点击屏幕，产品给出反馈、完成任务，在这一范式上，产品对用户一无所知，所以需要用户补充、填写大量的信息，设计的成功标准是尽可能少的操作和尽可能快的流程。

但在 Agent 的产品范式下，核心是「关系」，Agent 会 follow 持续的目标，随着时间推移而改进。系统自己会规划好路径，利用模型能力，感知、推理、决策，随着用户对产品的信任增加，而逐渐减少操作流程。因此成功产品的设计，将变成产品能够赢得的用户信任和积累的价值，这些将导向产品的留存率、满意度。

在设计 Agent 的场景下，AI 会记住设计师的品牌调性和风格，给出建议的方案；AI 邮件产品能够学习用户的写作风格和优先级判断做出决策，AI CRM 产品将能够跟进关系模式并推荐下一步行动。

随着上下文的积累，产品每次交互都会变得更好，构成复利价值，越来越像一个「伙伴」而不是「工具」。

在这样的进程中，用户会不再容忍让他们频繁重复操作的软件。「一旦你体验到真正的 AX，传统的 UX 就会感觉坏掉了。没有回头路了。」

03 

跑得够快就会被看到

上线两个月以来，Lovart 获得了全球范围内的大量关注。

不久前，The Information 发布了值得关注的五家华人创业者的 Agent 公司，其中 Lovart 就被重点关注。文章引述了创始人陈冕的发言：「我们有机会运营一款全球性的产品。」

Forbes 对 Lovart 的报道中，指出 Lovart 的竞争对手是 Adobe 和 Canva 这两家巨头公司。

「Adobe，占据了 80%的市场份额；以及 Canva，占据了 12.5%的市场份额。Canva 收购了 Leonardo AI 并将其整合。Adobe 的 Firefly AI 图像和视频生成功能，面向企业用户，已集成到 Creative Studio 中。我不知道在这个竞争异常激烈的市场中，『真不错』是否真的足够好。Lovart 将会发现答案。」

OpenAI 负责创业支持的 Chris Brown 在 Lovart 官方活动中演讲，他认为 Lovart 是目前最具代表性的 OpenAI 模型应用案例之一，展示了像 GPT-4o 这样的前沿大模型，如何真正转化为充满想象力和实用性的 Agent 产品。

创始人陈冕多次提到，应用层公司的必修课，就是如何 leverage 前沿模型，即在最短的时间内用好最新的模型。Lovart 来源于 Claude 等模型的 Agentic 能力，也受益于 GPT-4o 的 image 能力。

先找到产品的 MVP，然后进行持续迭代、小步快跑，是今天的 AI 产品的必备能力。在 Beta 版本上线后的 2 个月内，Lovart 密集上线了诸多模型和新功能。

5 月 28 日，上线 Style Library 风格库功能；

6 月 5 日，上线 Flux Kontext 模型；

6 月 11 日，上线 Google 的 Veo 3 旗舰视频模型；

6 月 18 日，上线 KLING 2.1 旗舰视频模型；

7 月 2 日，上线 AI 主播的对话视频生成功能；

7 月 23 日，上线 ChatCanvas 智能画布功能。

就在昨天，还迅速接入了混元 3D 生成模型。除此以外，还有积分会员的付费功能、创作者计划等运营项目，以及与 Tripo、freepik 等产品社区合作的创作者活动，目前 Lovart 的 Discord 社区已经超过了 25000 人。

作为 Agent 产品范式下的一个代表产品，Lovart 还处于早期阶段，远远没有达到「完全体」状态。

在另一次与 Lovart 的交流中，创始人陈冕提到，「现在的产品都是不成熟的，没有一个产品是绝对成熟的。但关键是，在不成熟的时候，只要你把它描绘得足够清楚，让大家觉得你未来可以逐渐成熟。」

「速度是在模型更新频繁、产品生命周期短的时代最稀缺的壁垒。」