本周AI圈几乎被新的一款垂直Agent刷屏了。这就是由Liblib海外子公司推出的设计垂类agent：Lovart。
与市面上的传统设计工具或嵌入式AI插件不同，它能够直接理解用户的自然语言指令，自动生成从品牌设计到营销物料的全流程、多模态内容，包括图像、视频和音乐。
具体可以看下官方视频
与前段时间爆火的通用型AI Agent-Manus不同，而Lovart则是设计专精Agent。
Lovart 避开与 Manus 等通用 Agent 的直接对抗，专注“小而深”的设计垂类。
LiblibAI 自 2023 年 5 月成立以来就致力于 AI 内容的创作和分享，其通过 “开源模型生态 + 模块化工具流” 架构，将专业级 AI 能力降维至大众创作场景，在图像生成领域积累了丰富的行业经验。
这些丰富的行业经验和累计的模型资源为 Lovart 提供了充足的素材和创作灵感，使得 Lovart 能够生成多样化的设计作品，满足不同用户的需求。
而Lovart又将这些积累沉淀下来的设计行业的专业知识（如色彩理论、版式规范、品牌一致性原则）编码到AI系统中，例如内置上万种VI规范模板、自动规避字体版权风险等细节设计。
这种对行业痛点的精准把控，使Lovart输出的成果达到准专业水平，而非需要人工优化的半成品。
成果导向的商业价值重构
传统AI工具（如Midjourney、Stable Diffusion）仅提供单点生成能力，用户需自行串联工具链完成复杂任务。
可是用户真正需要的是结果，而非学习20种工具的使用技巧。
Lovart 的核心竞争力在于将设计需求拆解为自然语言指令引导的全链路成果。
例如在著名博主”数字生命卡兹克“的测试中，输入“设计Dior口红广告”，Lovart会依次完成分镜脚本生成、视频片段制作、BGM适配、文字图层分离等任务，最终输出可直接商用的30秒广告成片。
这种“问题输入→成品输出”的模式，本质上是将 AI 从生产力工具升维为创意服务供应商，让用户无需关注底层模型或操作细节，只需为最终成果付费。
在这种“工具执行”向“成果定义”转型下，不同的用户的不同需求都得到了满足：
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非专业用户通过自然语言描述即可获得专业级作品，如普通用户生成“科幻电影海报”时，AI自动完成构图、色调、元素搭配等专业决策。
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设计师从机械劳动中解放，转而专注创意方向把控。例如，上传手绘草图后，Lovart自动优化细节并生成多版本方案，设计师仅需选择最优解。
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企业客户则可以直接获得市场验证过的方案，Lovart调用大数据分析流行趋势，降低试错成本。
这种范式的本质，是将AI定位为“成果生产者”，而人类成为“需求定义者”和“价值评判者”。
AI的终局不在于工具功能的堆砌，而在于能否输出可直接商业化的成果。
这种模式下，技术壁垒从单一算法转向全链路整合能力（任务拆解、多模型调度、行业知识编码），商业价值将从“工具效率”升级为“成果溢价”。
未来，随着更多垂类Agent的出现，“卖成果”将成为AI赋能产业的核心模式，而Lovart已为这一趋势树立了标杆。
也正印证了刚刚结束的红杉资本AI 峰会那个亮眼的结论：下一轮 AI，卖的不是工具，而是收益。
