用户可以像和同事沟通一样描述需求,AI代理会根据提示自动执行设计任务。
常见操作包括:
例如,用户可以要求AI“创建一个产品落地页布局”“优化按钮样式”,或者“生成三个不同风格的页面版本”。AI会在画布中直接完成这些操作,让设计团队更快探索创意,而不是把时间花在重复性的排版工作上。
一个比较特别的功能是:多个AI代理可以并行工作。
团队不必一次只处理一个任务,而是可以同时启动多个代理。例如:
这种方式把AI当作多个“数字同事”,在同一份共享画布中并行协作,提高设计探索和迭代的速度。
Figma强调,这个助手并不是普通聊天机器人,而是专门针对设计任务训练的AI代理。
因为它运行在设计画布内部,系统可以理解设计文件中的:
这种上下文理解能力让AI在生成或修改设计时能够遵循现有设计系统,而不是随意生成不相关的视觉元素。
此外,Figma近期还与Anthropic和OpenAI建立合作,使AI编码环境(例如 Claude Code 和 Codex)能够与Figma设计工具一起使用。这些集成有助于把设计资产与代码生成流程连接起来。
这项AI代理功能目前首先在 Figma Design(公司的核心界面设计产品)中推出。
功能将以 Beta 测试 的方式逐步开放。在测试阶段使用该功能不会消耗AI积分,但在未来正式发布后预计会引入积分或额度机制。
把AI代理嵌入画布只是Figma更大产品战略的一部分——缩短设计与开发之间的距离。
在年度 Config 大会上,Figma已经推出了一系列新产品来扩展平台能力,例如:
这些工具的目标是让团队可以在同一平台完成从概念、设计到上线的完整流程。
Figma的这一举动也发生在AI设计工具竞争明显加剧的背景下。
包括 Canva 和 Adobe 在内的公司正在快速推出自己的生成式设计功能。同时,一些新兴AI产品甚至可以通过简单提示直接生成页面布局、营销素材或产品原型。
面对这种趋势,Figma的策略并不是让AI取代设计师,而是把AI变成设计团队中的一个协作者。
从长远来看,Figma希望改变设计工作的方式:
设计师不再需要逐个元素手动排版,而是可以像“导演”一样指挥多个AI代理,让它们生成方案、测试变化并快速迭代。
如果这种模式被广泛采用,未来的设计流程可能更像是在管理一组创意型AI代理,而不是单纯进行手动界面编辑。