Hey，认识一下：妙多 AI 2.0

为什么是…一个设计伙伴？

过去一年，AI 在产品研发领域进展快的难以想象。让我记忆犹新的一件事，是我们在去年测试当时的 AI 生成 UI 的效果：

我有种“被击中一拳”的感觉 —— 难以想象 AI 在生成 UI 界面的复杂度和表达力的进展可如此之快。我甚至有一瞬间怀疑：UI 设计这个领域，是不是将不复存在？如果你已经体验了妙多最新的 AI 生成 UI 功能，相信你会在最初几次生成时跟我有一样的 Aha Moment。

但妙多作为一款专业的设计工具，要在生成 UI 能力上取悦最专业的设计师可没那么容易 —— 第一次在半小时内完成 5km 跑的业余选手会非常有成就感，但在马拉松选手的视角里这可能只是一次热身。

非专业人员会认为生成 UI 结果 ”非常好“，但越专业的设计师看到的问题是越多的。

我们在过去几个月里见证了非常多 “ideas to app” 产品的诞生，这些产品的用户大多不是设计师，他们甚至是先生成了代码，然后才关注设计，不少人对 AI 设计的界面已经“比较满意”。我认为这已然产生了另一个可以长期发展的赛道。那么对于专业的设计师们，AI 究竟能够扮演怎样的角色？

这个答案似乎已跃然纸上，就如 Cursor，虽然它并不能代替开发者完全独立地编写代码，但 AI 已具备足够能力，和开发者同时共享代码的上下文，并在几乎所有创建和编辑场景下，提供“片段的、助理式的”帮助。

AI 向更大众的非专业人员生成直接使用的交付物是新机会，而 AI 向专业人员在专业工具中提供助理形式的服务同样是新的机会。妙多天然更顺应后者。

去年的 AI 魔法框，今天的妙多 AI 2.0

在去年妙多 AI 首次亮相时，我们发布了 7 个 AI 功能。一年过去，我们有两个遗憾：

1. 1.Emphasis is weakness。为每一个 AI 功能在前缀上都加上了 “AI” 二字，这一点也不酷，反而略显笨拙。在我看来，真正的 AI 是自然、直觉、无处不在的。至少，你不必在所有功能上都强调。
2. 2.More is Less。这些 AI 功能，大部分都需要用户在特定的场景下联想到功能的能力时才会使用它们，这已经很困难了。我们的下一步计划，难道是再发布 17 个新 “AI 功能”吗？

但也有例外的功能：AI 魔法框（很抱歉，我们还是为它的名字加上了 AI 二字）。它并不需要用户建立对这个功能使用场景或作用范围的认知，用户只是在需要的时候“画一个框”，AI 将返回你可能想要的结果。

受限于当时的技术，这个功能只能在 “妙多实验室” 下作为一个体验功能，在固定的设计文件下调用原有设计中已存在的设计模式。

幸运的是，这个功能并未被长期压抑，而是在技术飞速的发展中顺利从实验室“毕业”。在妙多 AI 2.0 中，AI 魔法框，成为你和 AI 设计伙伴建立连接的基础交互方式。（这一次，我们去掉了 “AI”，它的名字就叫魔法框。）

我们将魔法框加入到工具栏的首个项目里，希望你使用这项交互，就如你使用移动工具、缩放工具一样直觉。你可以想象，你的 AI 设计伙伴就像是“坐”在你旁边的助手。当你需要帮助时，只需有一个简单的示意，就像日常你招呼助手一样：“Hey，我们一起来看看这个设计！” 而你下一步会如何指示你的助手呢？我相信你肯定会指着屏幕上特定的区域，让你的伙伴和你沟通来观察、讨论这里的设计。

这也是你唤起魔法框后下一步可“直觉” 进行的交互，你可以点选、框选屏幕中的图层，也可以在你想“指示”的地方画一个框，AI 将会和你共享这篇区域的上下文，协助你共同设计。

而接下来，你可以做什么？理论上你可以让 AI 伙伴协助你做任何事情 —— 还是回到刚才的想象，你可以将其作为一个“坐”在你旁边的助理：改版、编辑、或是创建一些新的模块和元素。

产品理念：重新定义 PTF

在去年首次发布妙多 AI 时，我们向大家介绍了打造 AI 产品功能的一种理念 —— PTF （Product Technology Fit），道明了打造 AI 功能的难处：困难并不是创新想法受限，而是如何结合已成熟的技术打造可用性强的功能。

例如，“AI 布局” （让 AI 帮助设计师构建自动布局的功能）是一个非常匹配这个理念的功能。但另一面，我们逐渐感受这种理念对我们形成了一种枷锁，它的局限性在于：似乎完全匹配 PTF 的场景，是一些更为稀疏、低频的场景。而对应高频的场景，我们总感觉“可用性”不那么强。

同时，我们对“可用性”的定义有时候过分地严苛。“可用性”不一定需要绝对的 1 或 0 的判别，而是一种程度。而在 AI 时代，“可用性” 有两个典型特征：

1. 1.“可用性”在技术驱动下加速进化：外部环境的变化，尤其是技术的发展，为工具带来飞速变化。例如我们去年 6 月推出的 AI 生成 UI 功能，和今年年初更新后的版本相比，在“可用性”上产生质变。而在此之后，这种变化甚至是需要按照月、周为周期来重新评估。
2. 2.AI 对生产力的价值重构催生新的用户评价标准：AI 能力的上限之高使得用户对产品的“可用性”更包容。例如，我们让 AI 生成 10 次界面，可能只有 2 次让用户“眼前一亮”，但用户并不会简单判定功能"不可用"——因为这些结果带来的启发价值已足以满足用户需求，也正是这种价值维度的创新正在重新定义可用性标准。

基于新的理解，我们对 AI 产品的打造提出一个新的理念：Pre-Technology Fit 。

这意味着，我们对技术的快速发展具备敏锐的前瞻性预判，或是对技术前景抱持信仰，做出一些既在当下具备“可用性”，又能和技术一同与时俱进的功能。这种理念，不需要你一开始打造一个可用性极高的产品方案，而是“够用即可用”，有可能最初的方案只是满足了用户已知需求的一部分。而关键是，你需要确认这个方案最终会“足够好”，以及，这个方案会随着 AI 模型的能力进步不断为用户刷新体验，甚至达到“用户都不知道他们想要，直到你展示给他们”的价值。

在妙多 AI 2.0 中，我们推出了更多 Pre-Technology Fit 的能力：这些能力在当下已经具备可用性，并会与时俱进。例如：

1. 1.编辑界面：你可以在妙多 AI 中不断精确表述你的意图，让 AI 给你很多新的改版方案。这项能力会随着 AI 各项能力的强化而变得更强，包括编辑所生成的质量更好、速度更快。我甚至认为它的进化速度是按 “周” 来衡量的。如果有一天，你能在 10s 内收到 20 个不错的改版方案，这是一种怎样的体验？
2. 2.生成界面：妙多 AI 已经支持让 AI 基于一些大型设计系统（如 Shadcn、Material Design、Ant Design 等）进行生成。下一步是 “学习你的设计系统” 进行生成。目前我们已取得很好的研究进展，我相信在 2025 年内会推出这个能力。那时，你的设计工作流会是怎样？
3. 3.图片和文字的处理：文生图等领域在不断被颠覆、重塑。我们提供了原生的图文 AI 能力，在便利性提升上不言而喻。我的预测是，随着基础模型能力的再增强，这些图片和文字处理工作你几乎可以在妙多内完成所有，跳出借助其它工具的比例也将降低。当你改版完新的产品方案时，与之相匹配的产品宣传海报也同步生成了 —— 包含了全新产品界面的剪影，和新的 Slogan，是不是还挺酷？

同时，在这些功能的背后，我认为 Context（上下文）将持续发挥更大的作用：你的 AI 伙伴能理解你的业务、设计，让你不必在每次跟它布置任务时候都交代“成篇的前情提要”——就像和一个人在协作一样。这是另一个维度的 Pre-Technology Fit——AI Agent 自身也在飞速进化。

明年今日？快捷指令和未来

最后，介绍一下妙多实验室新的研究方向：快捷指令。

iPhone 用户对这个词汇并不陌生，在苹果同名的原生应用里，快捷指令可以帮助你设置一系列手机任务和应用执行的自动化，以满足不同人的长尾需求，或是偏好。如果你尝试徒手在手机里设置一些相对复杂的快捷指令，例如“用照片里的素材制作 GIF”，你会发现没那么容易 —— 这需要你非常了解手机可调用的不同能力，甚至需要具备逻辑完备的“产品设计”能力。

这类需求类似设计工具中的“插件”。不同设计师有不同的长尾需求，例如有一些设计师需要把一个文字图形按特定的规则旋转一周，插件的开发者编写插件来满足这类需求，并通过插件社区的生态壮大影响力。那插件的本质又是什么？事实上，它是开发者对设计工具提供 API 的调用逻辑，同时可能融入一些其它工具或服务。设计工具的插件很好，但我们也反思了一些问题：

• 随着插件市场里的插件不断增多，大量同质化插件都聚焦在低频的需求场景，此时插件数量的进一步增多成了一种熵增，这使得用户检索到适宜自己场景的插件更为困难。
• 如果一个插件成为高频、日常使用的功能，它为什么不是设计工具里本身的功能？有一个略讽刺的现状：在目前的设计工具的插件平台上开发插件盈利的独立开发者，很多人最担忧的事情是平台将把它们的插件变成原生功能——这件事确有发生。
• 插件也想做得更“通用”，这一定程度和插件本身解决特定的长尾需求相悖。不少设计师会发现上手使用一款插件的学习门槛也不低。

那么，有没有更简单的方式，能更轻盈、智能地满足设计用户的长尾需求？ AI Agent 的工作原理已经给出确定性的答案：如果长尾设计需求的本质是在画布中执行一系列有些繁琐的任务，那么你完全可以用自然语言把你的任务表述给设计伙伴，让他来替你代劳。

例如，你现在可以在妙多 AI 的快捷指令能力中，向你的设计伙伴提出这样的一些指令：

“给选中的所有矩形生成头像。”

“将这段文本按行分割为多个文本图层。”

“选中所有相似的按钮创建成组件，并替换成实例。”

“帮我生成一个可快速复制、粘贴某个对象所有描边属性和阴影属性的插件。”

你的设计伙伴将尝试理解你的意图，并自动编写程序调用妙多的 API 来帮你完成这些任务。我认为快捷指令不会“消灭插件”，但可以让用户更便利的解决“用完即走”的需求。

目前的快捷指令在稳定性和执行成功率上仍有优化的空间，因此我们暂时将其定义为实验室功能。

而另一方面，我对“任务类的指令” 在未来的发展抱有更高的期待，快捷指令只是 AI Agent 方向上最初级的一种形式。在未来，设计师可以叙述更复杂的任务指令，让 AI 完成更长线的任务。 AI 具备拆分任务和规划协作的能力，AI 还具备更多调用不同工具集（特别是设计师常用工具集）的能力。

试着设想，在明年今日，我们可以对 AI 伙伴布置这样的任务：

“我要一份详尽研究市面上主流订单结算页交互的调研，并推荐最适合我们当前业务的交互。”

“请综合这周所有人对这个设计稿的评论意见，给出改版方案。”

“这是产品经理的 PRD，先给我两版设计方案的初稿吧。”

我们会对 AI 发展太乐观吗？并非如此。事实上，未来已来，给妙多一点时间让它“均匀分布”。期待明年见。