Figma AI 設計代理點運作？一文睇清 Canvas 上用自然語言做 UI 設計

Figma 亦示範過 同一個 Canvas 可以同時運行多個 AI 代理，強調 AI 可以像團隊成員一樣參與設計流程。

用自然語言可以做啲乜？

AI 代理最大吸引力係：設計師只需要用普通文字描述需求，系統就會直接在畫布上完成操作。

1. 生成 UI 畫面同設計方向

設計師可以要求 AI 建立 全新的產品畫面，例如：

• Dashboard
• Onboarding 流程
• 設定頁面

生成出來的畫面會使用現有的 design system 同元件庫。

2. Remix 設計風格或探索不同版本

AI 可以基於現有畫面 生成不同設計版本，讓團隊快速探索不同方向。

例如：

• 為同一個 layout 建立多個視覺風格
• 將畫面轉換為 dark mode
• 在保持結構不變的情況下嘗試新風格

3. 用文字直接修改設計

設計師可以直接用自然語言要求修改，例如：

• 改變 layout 結構
• 更換使用的元件
• 替換圖片或文字
• 調整間距與層級

所有改動都會直接反映喺 Figma 檔案內，而唔需要重新輸出或匯入素材。

4. 自動處理重複設計工作

AI 亦被設計來處理大量「機械式」工作，例如：

• 在多個 frame 套用元件或變數
• 批量修改多個圖層
• 自動填入逼真的文字與圖片

Figma 表示，呢類功能可以幫團隊減少設計流程中的「busywork」。

5. 整理評論與回饋

在大型專案中，設計檔案可能會累積大量評論。AI 代理可以 整理與總結設計回饋，幫設計師更快理解評審時提出的主要問題。

與 Figma 協作 Canvas 的整合

Figma 的核心一直係 多人即時協作的 Canvas，而 AI 代理亦是圍繞這個概念設計。

因此 AI 的操作會同以下功能一起運作：

• 即時多人編輯
• 評論與回饋
• 版本歷史紀錄

實際使用時，AI 就好似另一位設計同事：一邊生成畫面、一邊改 layout，而其他團隊成員仍然可以在同一個檔案中繼續工作。

與早期第三方 AI 整合的關係

在推出原生代理之前，Figma 其實已經開始開放 Canvas 給外部 AI 工具。

透過 MCP server 與 agent 整合，像 Claude Code 或 Codex 這些 AI 編程工具已經可以讀取及寫入 Figma 檔案，直接生成或修改設計資產。

新推出的 AI 設計代理可以視為這個策略的下一步：

• 第一階段：允許第三方 AI 代理接入 Canvas
• 第二階段：Figma 推出自己原生的 AI 設計代理

這樣設計師就不需要依賴外掛或外部工具，也能直接使用 AI。

與 Adobe、Canva 的 AI 競爭

整個設計工具市場正進入 AI 驅動創作流程 的競爭。

但三大平台的定位其實不一樣。

Figma

• 主攻產品設計與 UI/UX
• 依賴 design system 與元件生成結構化 UI
• 在共享設計檔案中運作

Adobe

• Firefly AI Assistant 作為跨 Creative Cloud 的創作代理
• 可以在圖片、影片與多媒體工具之間協調工作流程

Canva

• Canva AI 主打簡單易用
• 用提示詞生成設計、文案及模板，主要面向市場行銷內容

簡單來說：

• Figma：專注 產品設計與 UI 工作流程
• Adobe：跨多媒體創作生態
• Canva：快速生成行銷與社交媒體內容

Beta 測試與定價

Figma AI 設計代理 在 2026 年 5 月 20 日開始封閉測試（closed beta）。

目前推出方式包括：

• Beta 只開放給部分用戶試用
• 支援 Professional、Organization、Enterprise 計劃
• Full seat 用戶可直接在 Figma Design 檔案中使用
• 功能會逐步向更多用戶開放

在 Beta 測試期間：

• 不會消耗 AI credits，即基本上是免費試用。

Figma 亦表示未來可能會改為 按使用量收費（usage‑based pricing），但正式價格目前仍未公布。

為何這個改變重要

真正的改變不只是一個 AI 功能，而是 AI 出現的位置。

過去很多 AI 設計工具是在設計軟件之外生成畫面，再匯入工具。現在 Figma 把 AI 放在設計流程的核心——Canvas。

如果模型持續進步，未來產品團隊的工作方式可能變成：

• 設計師描述想法
• AI 負責大量執行與修改
• 團隊在同一個畫布即時協作

換句話說，Figma 的 Canvas 正慢慢變成一個 人類與 AI 一起即時設計的共享工作空間。