原文摘要

Lovart 通过右侧 Agent 聊天和左侧的 ChatCanvas 让我们看到了一个非常完美的 AX 为中心的例子，Agent 通过展示自己的操作过程和帮助用户更精准的提出需求，不断的建立与用户的信任。

随着你使用越来越多，Agent 也会越来越了解你，带来交互上的“复利效应”。你说的越来越少，Agent 主动执行的越来越多，形成正向循环。

很高兴看到在 Cursor 和 Manus 之后又有一个软件进一步奠定了 AX 交互的基石，Lovart 这套交互一定会成为创意设计 Agent 软件的新标杆。

歸藏(guizang.ai)@op7418

昨晚看 Lovart 发了正式版，就赶紧试了一下

这个 ChatCanvas 强的离谱，基本上定义了创意类 Agent 的交互范式

​昨天刚说完 ax 就来了这么一个完美案例

你现在有一个不知疲倦指哪打哪的 AI 创意员工了

👇下面是详细的介绍和体验

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进一步信息揣测

• AX交互范式的行业标杆效应：Lovart的ChatCanvas被业内视为创意类Agent交互的新标准，暗示其设计可能整合了未公开的UX研究或竞品分析成果，这类内部基准通常不会在公开文档中披露。
• Agent信任建立的隐性策略：通过展示操作过程和引导用户需求，Agent逐步建立信任，这种“透明化执行”技巧可能是基于心理学实验或用户行为数据的优化结果，而非表面上的简单功能设计。
• 复利效应的数据依赖：Agent的“越用越懂”特性需要长期用户行为数据积累，实际开发中可能涉及敏感的数据采集和隐私处理机制（如隐性埋点），但公开宣传中仅强调结果而非实现手段。
• 创意设计工具的付费壁垒：Lovart作为“创意员工”的定位，可能隐藏高阶功能（如定制化工作流）需订阅解锁，类似Cursor和Manus的付费墙模式，但正式版介绍中未明确提及分级定价策略。
• 行业竞品的未命名对标：提及Cursor和Manus作为AX交互基石，暗示Lovart可能直接借鉴或反向工程了这些工具的闭源代码或设计专利，但规避了法律风险的具体操作细节。
• 早期用户特权机制：归藏的快速体验反馈可能源于内测资格或KOL合作关系（如优先API访问权），普通用户的实际响应速度和功能权限可能存在差异。
• 性能优化的未公开成本：ChatCanvas的“指哪打哪”流畅体验可能依赖昂贵的云端算力或专用硬件加速（如GPU集群），但产品页可能淡化成本问题以降低用户使用顾虑。