正规的杠杆配资 亚马逊云科技-AI助理利用大模型革新UI/UX_设计_界面_Corso

发布日期：2025-07-22 20:53    点击次数：169

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在这场演讲中，浩然分享了他们公司妙多(Motive)在利用大模型革新UI/UX设计的探索和实践。他介绍了妙多的AI设计助理如何通过自然语言交互理解用户意图，并生成或优化界面设计方案。妙多的AI助理能够基于设计系统生成一致的界面，支持主流设计系统如Material Design、Ant Design等。此外，妙多还支持将设计稿通过MCP协议传递给AI编码工具如Corso，实现设计到代码的无缝交付。浩然认为，虽然目前AI助理还无法完全取代设计师，但它已成为优秀的设计协作伙伴，未来有望逐步演进为能独立完成设计任务的AI Designer。他还分享了AI在UX调研、协同设计等场景的应用前景，以及AI如何推动企业拥抱云服务和SaaS模式。

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在一个阳光明媚的日子，浩然，一位来自妙多公司的员工，向我们分享了他们公司在利用大模型革新UI/UX设计方面的思考和演进历程。

浩然首先回顾了这个项目的起源，他们从3年前就开始着手，最初是在教育领域，后来转向了全新的SaaS领域。他们一直在研究如何让AI通过生成式的方法来生成对应的UI界面。去年下半年，他们在一次实验中获得了一个突破性的结果，这主要源于大模型Cloud 3.5 Solit的一个重大更新，使得AI Coding的新产品和领域成为可能。当他们把这个效果展示给不同人时，会得到范围很大的反馈。对于非专业UI设计人员来说，这个AI生成的界面已经非常接近人工设计的水平了;但对于专业设计师来说，仍然可以挑出非常多的毛病。

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这意味着在UI领域存在两个新机会。第一个机会是，对于更多并没有专业的UI设计领域知识的人，或者说他的预期会更低一点的人，AI可以直接去帮助他生成他需要的界面，或是对应到前端的代码，进而可能会直接构成一种代理的机会。而与此同时，在另一个机会中，对于更专业的一批人，AI暂时难以一次性形成一个合格的界面，但你可以通过一种渐进式的方式，选择从设计的助理或者是Copilot逐步地去引进到Agent。事实上，在AI Coding领域，包括Corso这样的产品，他其实也是选择了这么一条道路。

浩然继而介绍了他们的产品Motive(国内运营名妙多)。这是一个专业的UI编辑器，它意味着，如果你可以使用一些UI的基础工具，那你在设计界面时，可以对界面做任何精细化的微调。同时他们的AI实际上是一个设计助理的角色，能够实时地陪伴在你设计的场景中，来帮助与解决一些设计的问题。对应的话，因为很多的国内的企业出海也会面临一样的问题，所以他们在品牌上选择了一个相对隔离的方式。同样一套产品设计，他们是完全两套独立的产品，海外是海外的品牌名，国内是国内的品牌名，部署也是在不同的云上，亚马逊为他们提供了海外的支持。

接下来，浩然演示了一个最基础的交互。这个实际上是他们在去年推出的一个功能，它是一个非常简单直觉的感受，就是你在界面中你可以随便画一些框，然后你就可以去输入你的意图。背后的AI会去识别你的意图，同时去找回你想要的元素。他们去年在推出这个功能时，它非常受到大家的关注，但问题是这样一个功能其实受于技术的限制，它没有办法在真实的生产环境中去使用。

当技术的成熟度达到一定拐点时，他们将AI魔法框的这个功能升级为一个更基础的交互。这个交互意味着你在做产品设计的时候，你可以对应任何的区域去做框选，或是去做点选这样基础的操作，同时去输入你的设计意图，AI可以理解你的意图，并且给到你一些新的设计方案，不管是改版还是生成新的。

浩然给出了一个在妙多工作台中的实际例子。假设他现在有一个这样的App界面，对应有这个上下文，包含了自己的一些样式和系统。当他需要生成一些新的模块时，他可以通过框选的方式直接去生成一个大小一样的模块，它可能会平铺在画布的右边，然后他可以直接把这个模块移动到界面对应的区域使用。

浩然接下来介绍了他们基于这样一个Copilot的一套“Web Design”的实践。这一步大概是，如果你在使用妙多，你可以用你现在已经成熟的设计工具，例如Figma或者Sketch，把对应的文件和设计稿导入进来。同时你可以在妙多中很快地从0到1去构建界面，也可以去优化和迭代已有界面。最终你可以把它交付给AI Coding工具，例如Corso来直接进行下一步的前端代码的还原。

他给出了第一个案例。这个案例是他自己比较喜欢的一个案例，因为他们原来在整个的生产领域，普遍会被分成一个产品经理和产品设计师的上下游关系，产品经理可能没有办法有专业的领域知识，所以他们可能往往交付的是一个大致的线框稿。在这个例子中，通过把线框稿先描述出来之后，你可以在妙多的画布中直接去绘制它，然后通过AI直接为它套上对应的UI界面，整个还原在一致性和信息的一致性上是比较高的。这样的一个场景使得AI可以生成更多的整屏设计，他们目前在整屏设计中可以支持非常复杂的长文本来去详细的叙述设计意图。这个长文本不一定是你自我输入的，也可能是来自于你企业上游的上下文，比如你的大部分的PRD和文档是在其他的数据库或文档管理工具中，你可以把这个上下文录入给AI，AI基于这个系统去做分析，为你去生成对应的整平界面，包括线框等场景。

浩然再来看另一个案例，这个案例是AI能够基于特定的设计系统去生成一套连续性的界面，这件事情是非常实用的，因为在实际去做UI设计时，你可能单品的界面只能给你提供一个单点的灵感，但你要在业务中长期保持可用，你需要你的各种界面是保持一致性的。它的背后在UI领域其实是设计系统，包含了组件、库、样式这些实践。他们目前可以对已经非常成熟的一些主流设计系统去直接固定它的风格，比如这样一个例子，就是用Ant Design去生成了一个CRM后台，由于这个上下文在同一对话中是可以保持一致性的，所以它的交互也会非常直觉。比如说你当你生成第一个仪表板的时候，假设你对第一个仪表板中某一个信息模块，你需要继续做它的详情页的设计，你可以通过刚才点选的交互告诉AI说我需要对这个模块再去生成一个详情页，这件事情也同样可以实现。

目前关于基于设计系统的生成，他们已经支持了比较多的主流系统，包括Material Design、Ant Design等。这使得很多企业在构建自己的中后台和可能不是特别面向C端的场景中，就已经可以足够改变原来的生产流程了。大部分的实践的团队，其实都可以通过一个产品经理或者是一个类似业务人员加上一个研发工程师去快速的构建一套系统。

他们还在跟国内一些比较大的团队，例如美团在合作。目前通过学习业务的设计系统，再由业务人员生成的界面和原来的设计师所生成的界面的相似度，基本已经能达到一个七八十分的水平，它应该是一个高于产品经理的水平，但低于UI设计师的水平。浩然认为随着效果的调优和模型的演进，他们应该能在很快的时间内看到这样一件事情，能够真正的变革目前的整个生产流程。

当整个的交互和局部的点选、框选结合时，还会有更多新颖的用法。就比如说当浩然已有一个设计界面时，往往大家在做业务迭代时，其实是一个业务诉求，比如这是一个简单的业务诉求，他的登录其实原来有多种方式，他想突出其中一种方式。那么你可以通过再去点选这样一个局部，去告诉AI说我想把谷歌的登录给凸显一点。那么AI也可以在这个基础上去分析你的意图，并且匹配这个界面已有的风格，去给你召回一些新的方案。所以在迭代设计这样一件事情上，他们目前在整个的画布区域，可以做到一个任何区域和力度的唤醒。然后，你可以通过自然语言的描述，同时包含了你的业务的上下文信息，还能匹配整个的样式风格，能够为业务在整个的UX迭代上去有更快和更敏捷的一些方式。

在妙多最新版的AI中，他们支持两套模型。第一套模型是一个创意更强的大模型Claude，在海外版这个模型的背后主要是以Claude来驱动的，因为Claude目前在AI Coding领域还是保持了一个比较好的效果领先。同时也会有他们一系列的小模型来保障整个工作流程。最终交付给大家的界面是一个完善的Claude模型，目前它在创意和发散的效果上是很好的，显著的问题是速度，大概平均一个整平界面的任务需要3-5分钟。同时他们也提供另一个Swift模型，这个模型是通过开源模型的方式自己去做训练的。这个模型非常轻巧，它在目前基本上能够接近Claude在他们的UI领域场景上的一个水平。但它显著的优势是在用户的体验上，单个UI生成时可以显著地比目前的通用大模型做到更快。

AI Coding的进展不仅是改变了UI这个单点环节，它同时改变了整个的设计到开发的交付流程。他们原来看到大部分时候，从设计设计师交付到前端人员的时候，还是通过标注以及在类似于Zeplin、MarvelApp这样的工具上去查看，来慢慢地把设计稿还原。但现在的AI Coding工具其实包括MCP协议，为将来一种新的交付方式铺平了一个很好的路径。目前在妙多中，他们是能比较好地支持MCP将设计稿的所有上下文传递给下游的AI Coding工具，例如Corso，你的整个Coding项目因为是在Coding上，Corso就能基于这个Draft的信息更好地还原界面。支持MCP并不是一件困难的事情，真正困难的是当你把这个界面Draft的上下文给到AI Coding工具时，下游工具是否能够真实地理解这个意图。他们在这方面有着非常强的基础能力，使得它能更好地放大到交付的这个场景。

虽然目前他们的产品更像是一个Copilot，还不能够完全代理设计师，但它已经是一个非常好的设计助理。从设计助理到Agent的路径，实际上是有一个很好的渐进式的道路可以走的。这也让他们更多地去反思，就比如说在去年的时候，AI Coding领域有两个明星产品Corso和Devin，他们两家殊途同归，但选择了完全不同的道路。Corso从一开始就把自己定位成一个Copilot，它能获得直接用户的日常使用和大量用户数据的反馈，但Devin选择了一个非常陡峭的道路，它尝试直接去构建一个可以代理设计和部分工作的Agent，但这件事情的可用性并不高，所以使得它错过了一个时间窗口去收获迭代。所以对他们而言，最终在垂直领域的AI Agent，实际上很多场景都是可以由Copilot的形式逐步去演进到Agent的。也许它今天还不太够完全能够去代理一整块工作，但它可以逐渐地由助理的形式去代理更多的工作。

浩然给出了一些视例，比如让他们的Copilot对于第一个界面的中间形态去尝试不同的布局，他感觉今天它的能力已经能够给出不管是设计师还是非设计师很多发散的建议了，包括尝试不同的字体、颜色、暗黑模式、主题切换、多尺寸适配等。这些能力原来都是专业设计师需要掌握的技能，或者通过复杂调整才能实现的。现在AI作为一个助理，可能它还不能达到最后一步，但它可以先通过AI帮你做到一个初稿，然后你在这个基础上可以省掉大部分的时间。

因此，回到他们的观点，他们从做这个项目的第一天开始，最大的愿景就是期望用AI去能够完全革新整个的UI或者UX领域。但在2021年刚开始这个项目时，包括今天看到的大语言模型都还没有出来，那时他们在想的是用一些深度学习和机器学习的方式去解决特定场景。现在他们发现真正的AI Coding，包括生成式的大语言模型已经能达到一个对应的状态时，他们目前的希望是AI能够成为一个与人协作的伙伴。在未来，他们更多的畅想是希望在这个垂直领域，AI是可以成为“AI Designer”本身的一个独特角色，它意味着你可以给它派发任务，它可以去接受这个任务，最终能够完成到一个相对你满意的结果。

浩然列出了一些他们对应的畅想，这些畅想从目前他们测试的结果来看，从技术上已经非常接近了。比如说，在整个设计中，非常大的一个场景是调研，因为你没有调研场景，其实你很难做现有的决策。那能否让AI来帮助做整个UX领域的调研?比如说，现在想去改版一个电商购物车的模块，从交互层面还是从显示层面，什么样会更好?能不能把市面上所有对应的模块都分析一遍，并且给出一些对改版有利的提案?

另一个畅想是，在一个协同设计的过程中，一个设计稿出来之后，可能整个团队对这个设计稿都有很多的意见，市场人员有市场人员的观点，产品有产品的观点，老板还有老板的观点。当这些观点都发表完之后，是不是设计师第二天早上起来时发现AI已经基于所有这些观点为他先修改出了一些建议?或者当一个产品经理去提一个不靠谱的观点时，AI已经帮他改完了，他自己已经验证这个观点是不靠谱的，于是他就不提这个观点了。

他们最早的一个想法是，能否最终基于一个更好的上下文，比如产品经理的PRD，有一套对业务逻辑完整的叙述，能够深层对应设计的初稿。浩然认为这个事情在今年它越来越近，他们也在感受到，包括这个领域中的产品经理、产品设计师的角色，其实也在越来越模糊化。

虽然从他们目前测试的结果来看，技术上已经非常接近了，但真正的挑战可能在于工程实现和与业务需求的匹配。

浩然有一个有意思的发现，那就是由于AI的出现，越来越多的企业开始接受SaaS服务模式，放弃过去的本地化部署要求。原因是AI很难不在云上运行，而企业要自己复刻一个先进的AI工具又有很大挑战。这股浪潮正在推动整个行业发生变化。他认为，还有两个原因，首先，AI很难不在云上;第二，企业要去真正复刻一个极其先进的AI工具是有很大挑战的。所以他感受到了这样一个浪潮，也在推动着他们，整个行业不断地在有更多的变化。

他们期望通过不断完善AI辅助UI/UX设计的能力，在这个垂直领域为企业提供更多的AI辅助，真正实现UI/UX领域的革新。

总之，本文详细叙述了一家名为妙多的公司如何利用大模型和AI技术来辅助UI/UX设计，革新传统的设计流程。主要包括AI生成UI界面草案、基于设计系统生成一致界面、协助设计迭代和与开发环节的无缝对接等能力。该公司产品已在多个大型企业中应用，有望彻底改变UI/UX设计的生产方式，提高效率，并最终让AI成为“AI Designer”的独立角色。AI技术的突破也促使更多企业开始接受SaaS服务模式。总的来说，AI给UI/UX设计领域带来了革命性的变化。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

The speaker mentions that they started this project 3 years ago， originally in the field of education with the Yuanfudao team， and now they are working on something new in the SaaS domain.

通过AI直接为线框稿套上对应的UI界面设计，实现高度一致性和信息一致性的整屏设计。

AI generates a consistent set of user interfaces based on a specific design system， enabling seamless user experience across different pages and modules.

The speaker introduces two AI models used in the latest version of Motive: a creative model powered by Claude for ideation and divergent thinking， and a swift model trained on open-source data for faster UI generation.

AI coding tools like MCP protocol bridge the gap between design and development， enabling seamless translation of design drafts into code， but true understanding of design intent remains a challenge.

虽然目前的形态是一个 copilot 助手，但它已经是一个非常好的设计助理，并且有一个渐进式的道路可以从设计助理演进到代理设计的 agents。

在这场精彩的演讲中，演讲者分享了他们在利用大模型革新UI/UX领域的探索和实践。首先，他介绍了他们的产品Motive，一个专业的UI编辑器，能够实时与AI设计助理协作，生成和优化界面设计。他们利用大模型如Claude和自训练模型，通过自然语言交互和上下文理解，为用户提供创意设计方案和迭代建议。

其次，演讲者阐述了AI在整个设计到开发流程中的应用前景。通过与AI编码工具如Corso的集成，设计稿可以高效还原为前端代码，大大提高了交付效率。此外，AI还可以学习企业自身的设计系统，生成与之匹配的界面，为传统流程带来革新。

最后，演讲者展望了AI在UI/UX领域的未来愿景。AI不仅可以作为设计助理，还有望成为独立的“AI设计师”，接受任务并提供满意的设计结果。他列举了AI在调研、协作设计等场景中的潜在应用，并分享了企业开始拥抱AI和云服务的趋势。总的来说，大模型正在推动UI/UX领域的变革，为设计和开发带来全新的机遇和挑战。

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发布于：新加坡

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