重要字: [亚马逊云科技， 生成式AI， Motive， Ai助理， 界面生成， 想象系统开yun体育网， 配合想象， 云部署]
在这场演讲中，浩然共享了他们公司妙多(Motive)在欺诈大模子改良UI/UX想象的探索和引申。他先容了妙多的AI想象助理怎样通过当然说话交互领路用户意图，并生成或优化界面想象决议。妙多的AI助理能够基于想象系统生成一致的界面，援救主流想象系统如Material Design、Ant Design等。此外，妙多还援救将想象稿通过MCP契约传递给AI编码器具如Corso，完毕想象到代码的无缝录用。浩然觉得，固然现时AI助理还无法十足取代想象师，但它已成为优秀的想象配合股伴，异日有望逐渐演进为能寂然完成想象任务的AI Designer。他还共享了AI在UX调研、协同想象等场景的应用远景，以及AI怎样股东企业拥抱云就业和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职工，向咱们共享了他们公司在欺诈大模子改良UI/UX想象方面的念念考和演进历程。
浩然着手讲究了这个项策画发源，他们从3年前就开动入部下手，当先是在讲解边界，其后转向了全新的SaaS边界。他们一直在盘问怎样让AI通过生成式的行为来生成对应的UI界面。昨年下半年，他们在一次本质中赢得了一个冲突性的扫尾，这主要源于大模子Cloud 3.5 Solit的一个重要更新，使得AI Coding的新产物和边界成为可能。当他们把这个后果展示给不同东谈主时，会得到边界很大的响应。对于非专科UI想象东谈主员来说，这个AI生成的界面还是格外接近东谈主工想象的水平了;但对于专科想象师来说，仍然不错挑出格外多的舛讹。
伸开剩余90%这意味着在UI边界存在两个新契机。第一个契机是，对于更多并莫得专科的UI想象边界常识的东谈主，或者说他的预期会更低少许的东谈主，AI不错径直去匡助他生成他需要的界面，或是对应到前端的代码，进而可能会径直组成一种代理的契机。而与此同期，在另一个契机中，对于更专科的一批东谈主，AI暂时难以一次性酿成一个及格的界面，但你不错通过一种渐进式的方式，选拔从想象的助理或者是Copilot逐阵势去引进到Agent。事实上，在AI Coding边界，包括Corso这样的产物，他其实亦然选拔了这样一条谈路。
浩然继而先容了他们的产物Motive(国内运营名妙多)。这是一个专科的UI剪辑器，它意味着，如果你不错使用一些UI的基础器具，那你在想象界面时，不错对界面作念任何邃密化的微调。同期他们的AI实质上是一个想象助理的变装，能够及时地伴随在你想象的场景中，来匡助与贬责一些想象的问题。对应的话，因为好多的国内的企业出海也会濒临一样的问题，是以他们在品牌上选拔了一个相对遏制的方式。相同一套产物想象，他们是十足两套寂然的产物，国外是国外的品牌名，国内是国内的品牌名，部署亦然在不同的云上，亚马逊为他们提供了国外的援救。
接下来，浩然演示了一个最基础的交互。这个实质上是他们在昨年推出的一个功能，它是一个格外粗浅直观的感受，便是你在界面中你不错已然画一些框，然后你就不错去输入你的意图。背后的AI会去识别你的意图，同期去找回你想要的元素。他们昨年在推出这个功能时，它格外受到环球的难得，但问题是这样一个功能其实受于技巧的限度，它莫得主见在实在的出产环境中去使用。
当技巧的老到度达到一定拐点时，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作念产物想象的时候，你不错对应任何的区域去作念框选，或是去作念点选这样基础的操作，同期去输入你的想象意图，AI不错领路你的意图，况且给到你一些新的想象决议，非论是改版如故生成新的。
浩然给出了一个在妙多责任台中的实质例子。假定他当今有一个这样的App界面，对应有这个高下文，包含了我方的一些样式和系统。当他需要生成一些新的模块时，他不错通过框选的方式径直去生成一个大小一样的模块，它可能会平铺在画布的右边，然后他不错径直把这个模块转移到界面对应的区域使用。
浩然接下来先容了他们基于这样一个Copilot的一套“Web Design”的引申。这一步大略是，如果你在使用妙多，你不错用你当今还是老到的想象器具，举例Figma或者Sketch，把对应的文献和想象稿导入进来。同期你不错在妙多中很快地从0到1去构建界面，也不错去优化和迭代已有界面。最终你不错把它录用给AI Coding器具，举例Corso来径直进行下一步的前端代码的复原。
他给出了第一个案例。这个案例是他我方相比心爱的一个案例，因为他们本来在扫数这个词的出产边界，渊博会被分红一个产物司理和产物想象师的高下贱干系，产物司理可能莫得主见有专科的边界常识，是以他们可能时常录用的是一个梗概的线框稿。在这个例子中，通过把线框稿先面容出来之后，你不错在妙多的画布中径直去画图它，然后通过AI径直为它套上对应的UI界面，扫数这个词复原在一致性和信息的一致性上是相比高的。这样的一个场景使得AI不错生成更多的整屏想象，他们现时在整屏想象中不错援救格外复杂的长文本往复堤防的讲解想象意图。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高下文，比如你的大部分的PRD和文档是在其他的数据库或文档料理器具中，你不错把这个高下文录入给AI，AI基于这个系统去作念分析，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能够基于特定的想象系统去生成一套谀媚性的界面，这件事情黑白常实用的，因为在实质去作念UI想象时，你可能单品的界面只可给你提供一个单点的灵感，但你要在业务中永恒保持可用，你需要你的各式界面是保持一致性的。它的背后在UI边界其实是想象系统，包含了组件、库、样式这些引申。他们现时不错对还是格外老到的一些主流想象系统去径直固定它的格调，比如这样一个例子，便是用Ant Design去生成了一个CRM后台，由于这个高下文在合并双话中是不错保持一致性的，是以它的交互也会格外直观。比如说你当你生成第一个边幅板的时候，假定你对第一个边幅板中某一个信息模块，你需要延续作念它简直定页的想象，你不错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确定页，这件事情也相同不错完毕。
现时对于基于想象系统的生成，他们还是援救了相比多的主流系统，包括Material Design、Ant Design等。这使得好多企业在构建我方的中后台和可能不是尽头面向C端的场景中，就还是不错有余窜改本来的出产经过了。大部分的引申的团队，其实齐不错通过一个产物司理或者是一个访佛业务东谈主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相比大的团队，举例好意思团在合作。现时通过学习业务的想象系统，再由业务东谈主员生成的界面和本来的想象师所生成的界面的相似度，基本还是能达到一个七八十分的水平，它应该是一个高于产物司理的水平，但低于UI想象师的水平。浩然觉得跟着后果的调优和模子的演进，他们应该能在很快的时候内看到这样一件事情，能够实在的变革现时的扫数这个词出产经过。
当扫数这个词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想象界面时，时常环球在作念业务迭代时，其实是一个业务诉求，比如这是一个粗浅的业务诉求，他的登录其实本来有多种方式，他想隆起其中一种方式。那么你不错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突显少许。那么AI也不错在这个基础上去分析你的意图，况且匹配这个界面已有的格调，去给你调回一些新的决议。是以在迭代想象这样一件事情上，他们现时在扫数这个词的画布区域，不错作念到一个任何区域和力度的叫醒。然后，你不错通过当然说话的面容，同期包含了你的业务的高下文信息，还能匹配扫数这个词的样式格调，能够为业务在扫数这个词的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，他们援救两套模子。第一套模子是一个创意更强的大模子Claude，在国外版这个模子的背后主如果以Claude来驱动的，因为Claude现时在AI Coding边界如故保持了一个相比好的后果特地。同期也会有他们一系列的小模子来保险扫数这个词责任经过。最终录用给环球的界面是一个完善的Claude模子，现时它在创意和发散的后果上是很好的，权贵的问题是速率，大略平均一个整平界面的任务需要3-5分钟。同期他们也提供另一个Swift模子，这个模子是通过开源模子的方式我方去作念测验的。这个模子格外轻巧，它在现时基本上能够接近Claude在他们的UI边界场景上的一个水平。但它权贵的上风是在用户的体验上，单个UI生成时不错权贵地比现时的通用大模子作念到更快。
AI Coding的进展不仅是窜改了UI这个单点智力，它同期窜改了扫数这个词的想象到缔造的录用经过。他们本来看到大部分时候，从想象想象师录用到前端东谈主员的时候，如故通过标注以及在访佛于Zeplin、MarvelApp这样的器具上去稽察，来逐渐地把想象稿复原。但当今的AI Coding器具其实包括MCP契约，为将来一种新的录用方式铺平了一个很好的旅途。现时在妙多中，他们是能相比好地援救MCP将想象稿的扫数高下文传递给下贱的AI Coding器具，举例Corso，你的扫数这个词Coding样式因为是在Coding上，Corso就能基于这个Draft的信息更好地复原界面。援救MCP并不是一件艰苦的事情，实在艰苦的是当你把这个界面Draft的高下文给到AI Coding器具时，下贱器具是否能够实在地领路这个意图。他们在这方面有着格外强的基础才气，使得它能更好地放大到录用的这个场景。
固然现时他们的产物更像是一个Copilot，还不可够十足代渴望象师，但它还是是一个格外好的想象助理。从想象助理到Agent的旅途，实质上是有一个很好的渐进式的谈路不错走的。这也让他们更多地去反念念，就比如说在昨年的时候，AI Coding边界有两个明星产物Corso和Devin，他们两家同归殊途，但选拔了十足不同的谈路。Corso从一开动就把我方定位成一个Copilot，它能赢得径直用户的泛泛使用和渊博用户数据的响应，但Devin选拔了一个格外笔陡的谈路，它尝试径直去构建一个不错代渴望象和部单干作的Agent，但这件事情的可用性并不高，是以使得它错过了一个时候窗口去成绩迭代。是以对他们而言，最终在垂直边界的AI Agent，实质上好多场景齐是不错由Copilot的口头逐渐去演进到Agent的。也许它今天还不太够十足能够去代理一整块责任，但它不错逐渐地由助理的口头去代理更多的责任。
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，他嗅觉今天它的才气还是能够给出非论是想象师还黑白想象师好多发散的建议了，包括尝试不同的字体、神气、暗黑模式、主题切换、多尺寸适配等。这些才气本来齐是专科想象师需要掌抓的妙技，或者通过复杂疏通才能完毕的。当今AI看成一个助理，可能它还不可达到临了一步，但它不错先通过AI帮你作念到一个初稿，然后你在这个基础上不错省却大部分的时候。
因此，回到他们的不雅点，他们从作念这个项策画第一天开动，最大的愿景便是生机用AI去能够十足改良扫数这个词的UI或者UX边界。但在2021年刚开动这个样式时，包括今天看到的大说话模子齐还莫得出来，当时他们在想的是用一些深度学习和机器学习的方式去贬责特定场景。当今他们发现实在的AI Coding，包括生成式的大说话模子还是能达到一个对应的景象时，他们现时的但愿是AI能够成为一个与东谈主配合的伙伴。在异日，他们更多的畅想是但愿在这个垂直边界，AI是不错成为“AI Designer”自己的一个独有变装，它意味着你不错给它派发任务，它不错去领受这个任务，最终能够完成到一个相对你酣畅的扫尾。
浩然列出了一些他们对应的畅想，这些畅想从现时他们测试的扫尾来看，从技巧上还是格外接近了。比如说，在扫数这个词想象中，格外大的一个场景是调研，因为你莫得调研场景，其实你很难作念现存的决策。那能否让AI来匡助作念扫数这个词UX边界的调研?比如说，当今想去改版一个电商购物车的模块，从交互层面如故从表示层面，什么样会更好?能不可把市面上扫数对应的模块齐分析一遍，况且给出一些对改版故意的提案?
另一个畅想是，在一个协同想象的过程中，一个想象稿出来之后，可能扫数这个词团队对这个想象稿齐有好多的主意，市集东谈主员有市集东谈主员的不雅点，产物有产物的不雅点，雇主还有雇主的不雅点。当这些不雅点齐发表完之后，是不是想象师第二天早上起来时发现AI还是基于扫数这些不雅点为他先修改出了一些建议?或者当一个产物司理去提一个不靠谱的不雅点时，AI还是帮他改结束，他我方已申饬证这个不雅点是不靠谱的，于是他就不提这个不雅点了。
他们最早的一个想法是，能否最终基于一个更好的高下文，比如产物司理的PRD，有一套对业务逻辑好意思满的讲解，能够深层对应想象的初稿。浩然觉得这个事情在本年它越来越近，他们也在感受到，包括这个边界中的产物司理、产物想象师的变装，其实也在越来越暧昧化。
固然从他们现时测试的扫尾来看，技巧上还是格外接近了，但实在的挑战可能在于工程完毕和与业务需求的匹配。
浩然有一个有趣味的发现，那便是由于AI的出现，越来越多的企业开动领受SaaS就业模式，肃清往常的土产货化部署条件。原因是AI很难不在云上运行，而企业要我方复刻一个先进的AI器具又有很大挑战。这股海潮正在股东扫数这个词行业发生变化。他觉得，还有两个原因，着手，AI很难不在云上;第二，企业要去实在复刻一个极其先进的AI器具是有很大挑战的。是以他感受到了这样一个海潮，也在股东着他们，扫数这个词行业不停地在有更多的变化。
他们生机通过不停完善AI辅助UI/UX想象的才气，在这个垂直边界为企业提供更多的AI辅助，实在完毕UI/UX边界的改良。
总之，本文堤防讲解了一家名为妙多的公司怎样欺诈大模子和AI技巧来辅助UI/UX想象，改良传统的想象经过。主要包括AI生成UI界面草案、基于想象系统生成一致界面、协助想象迭代和与缔造智力的无缝对接等才气。该公司产物已在多个大型企业中应用，有望透顶窜改UI/UX想象的出产方式，莳植效能，并最终让AI成为“AI Designer”的寂然变装。AI技巧的冲突也促使更多企业开动领受SaaS就业模式。总的来说，AI给UI/UX想象边界带来了鼎新性的变化。
底下是一些演讲现场的精彩一忽儿：
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径直为线框稿套上对应的UI界面想象，完毕高度一致性和信息一致性的整屏想象。
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.
固然现时的形态是一个 copilot 助手，但它还是是一个格外好的想象助理，况且有一个渐进式的谈路不错从想象助理演进到代渴望象的 agents。
在这场精彩的演讲中，演讲者共享了他们在欺诈大模子改良UI/UX边界的探索和引申。着手，他先容了他们的产物Motive，一个专科的UI剪辑器，能够及时与AI想象助理配合，生成和优化界面想象。他们欺诈大模子如Claude和自测验模子，通过当然说话交互和高下文领路，为用户提供创意想象决议和迭代建议。
其次，演讲者确认了AI在扫数这个词想象到缔造经过中的应用远景。通过与AI编码器具如Corso的集成，想象稿不错高效复原为前端代码，大大莳植了录用效能。此外，AI还不错学习企业自身的想象系统，生成与之匹配的界面，为传统经过带来改良。
临了，演讲者瞻望了AI在UI/UX边界的异日愿景。AI不仅不错看成想象助理，还有望成为寂然的“AI想象师”，领受任务并提供酣畅的想象扫尾。他列举了AI在调研、配合想象等场景中的潜在应用，并共享了企业开动拥抱AI和云就业的趋势。总的来说，大模子正在股东UI/UX边界的变革，为想象和缔造带来全新的机遇和挑战。
咱们正处在Agentic AI爆发前夕。2025亚马逊云科技中国峰会建议，企业要从“老本优化”转向“创新驱动”，通过完善的数据计谋和AI云就业，把抓全球化机遇。亚马逊将参加1000亿好意思元在AI算力、云基础设施等边界开yun体育网，通过特地的技巧实力和匡助“中国企业出海“和”就业中国客户创新“的丰富申饬，助力企业在AI期间冲突。
发布于：新加坡