Elena Leung：我觉得这是好事，因为它有助于向市场科普什么是智能体。对我们Lovart来说，我们是设计领域的垂直智能体，我反而有点兴奋，因为在这个细分领域我们不必直接面对与OpenAI的竞争。这给了我们更多时间来打磨产品。
Ang Li：首先，OpenAI的agent可以说是又一个“元”平台。当这种“meta”平台出现时，就预示着竞争的到来。今天的局面就是这种反映。我一直在想的另一点是，人类本身就是一个agent。如果考虑最终形态，每家公司最终都会走向同一个方向，因为大家都在追求AGI（通用人工智能）。作为一家公司，我必须考虑这一点——每个人类其实都是一个AGI系统。最终，我们可能会拥有十亿甚至百亿个完全相同的AI系统。 那么每家公司还能靠什么来区分自己呢？就像我们人类一样，每个人都有不同的专长。最终，AI也将如此。这个世界总是在递归地前进。所以即使大家最后都在做同样的事，他们依然会有所不同，朝着不同方向发展。竞争并不是我们需要过度担忧的事情。我们应该高兴有更多公司在为同一个目标努力。
Thomas Luo： Elena，Lovart能够把一个简短的提示词变成完整的设计作品。我自己经常用，真的很有意思。但有件事让我很好奇：在不经过大量反复询问的情况下，你们是如何捕捉客户的想法和风格的？用其他工具时，我们经常需要不断细化提示词。但在Lovart上，一个非常简单的提示就能得到一个完善的结果。这个工作流程背后的秘诀或策略是什么？
Elena Leung： 感谢你使用Lovart！在Lovart背后，我们有一个主导的agent负责调度，还有多个agent负责不同类型的任务。我们采用多智能体系统来拆解复杂任务。举例来说，如果你想生成一套品牌视觉形象，我们会用不同智能体把它拆解成更小的任务，比如制定品牌指南或配色方案。
Elena Leung： 在我们的创始团队中，我认为所有产品经理都必须是设计师，因为我们是在为设计师打造智能体。我们有5位设计师。
Thomas Luo： Ang，现在轮到你阐释一下“human as an agent”（人即智能体）意味着什么，以及你们的智能体的工作流程与Anthropic那种用于操作计算机的agent有何不同。我记得我们首次讨论你们的方法是在去年的9月底，那时Anthropic的计算机使用模型还没发布。现在我们看到OpenAI的agent也运行在虚拟环境中，看起来几乎一样，那么区别在哪里呢？
Ang Li： 好。首先，从技术角度讲，我们与他们不同。我想先声明，虚拟浏览器并非正确的道路。各种方法我们都试过，包括浏览器。浏览器的好处是有大量现成支持，比如Playwright和Puppeteer这样的库。不过这反而让通用的计算机操作更难了，因为并没有类似的标准库来控制鼠标。然而，浏览器有一层“玻璃天花板”——有些操作在浏览器里根本无法实现。许多传统行业的应用需要的不只是浏览器。
Thomas Luo： 我们再谈谈效率与用户体验的取舍。如果要在三件事之间平衡，你会如何排序它们的重要性：
将任务准确率提高5%；将任务完成速度提高5倍；和让用户使用智能体时感到惊艳并由衷喊出“哇”。
Ang Li： 我们公司是一家智能体公司，我们的文化可以用一个词概括：“agency”（自主智能代理）。Agency的定义是一个独立的系统，能够通过与环境交互和学习，像人类一样完成任务。因此按照我们的文化，提高任务准确率5%是最重要的，因为这关系到智能体独立完成任务的能力。如果这不是最优先，那这个智能体更像是一个协作助手（copilot）或助理。第二重要的是加快速度，因为此时仍然有人在流程中。第三是让人惊叹的“哇”体验——不过有时为了市场营销我们可能会把这一点临时放在前面。
Elena Leung： 我认为这三方面都很重要。但如果一定要排序，我会把让用户惊艳的体验放在第一位，因为我们是设计类智能体，应该像一个能激发你灵感的创意伙伴。（当你给出一个简单的提示而它产出的结果非常惊艳时，会给予你更多灵感。）第二是提高速度，我们需要帮助设计师和创作者从繁杂重复的任务中解放出来，激发他们的创造力。最后才是准确性。
Thomas Luo： 对于一家正在成长的智能体初创公司来说，追踪什么指标更能体现健康增长？是ARR（年度经常性收入），还是传统的日活/月活用户数（DAU/MAU）？在硅谷，许多人都在谈ARR，有时创始人甚至会互相购买服务来把数字做漂亮以获得融资。哪个指标更重要？
Ang Li： 我们公司是一家技术导向公司，所以内部并不怎么跟踪收入。我们关注的是“明天”，什么意思呢？就是关注任务成功率。成功率是我们的头号指标。我们每天都会跟踪当天的成功率，并着眼于如何明天做得更好。我们有一张图表描绘智能体能力的成长轨迹。就像人一样，你希望明天成为比今天更好的自己；我们也希望智能体明天比今天更出色。这不在于某一个静态数字，而在于曲线的上升势头。只要明天比今天哪怕好一点，就算成功。
Elena Leung： 对我们来说，有两件事比ARR或MAU更重要。第一是“revision”（用户对产品的依赖程度）。这个指标衡量用户有多依赖你的产品。我们不希望我们的智能体只是个玩具，用户只拿它来生成几张搞笑图片而已；我们希望它能真正帮助用户提高效率。第二是基准测试。我们把Lovart的所有输出都拿来跑模型评测，以确保我们的交付质量是市场最优的。如果把这两点做好，ARR自然就上去了。还有一个重要指标是使用Lovart的创作者和设计师的数量——目前那条增长曲线呈现出指数级上升。
2026年，AI Agent主导的世界会变成啥样？
Thomas Luo： 现在是2025年7月。一年后的2026年7月，你希望在《经济学人》或《纽约时报》等大众媒体上看到关于AI智能体的什么标题？
Elena Leung： 到2026年7月，我觉得AGI（通用人工智能）或许已经出现了。也许我们都将去休一个长达一年的长假呢！AI技术的进步以及其上的产品将让全世界惊叹。来自不同垂直领域的我们这些创始人会为各行各业打造出运转模式。所以，那时的新闻标题会描绘这样一个世界：不同的智能体从各个角度赋能整个社会和各种产业。对于Lovart来说，标题可能会是：“人人都成了创意艺术家”。
Thomas Luo： 不会是“Lovart 摧毁了广告代理公司”这样的标题吗？
Elena Leung： 不，不。我认为我们的产品会帮助他们激发创意。
Ang Li：我想到的标题是：“AI已能以人类水准使用计算机。”因为有据可循：2024年1月，OS-World基准上的最佳成功率只有5%。2024年10月我们发布了首个开源智能体，成功率达到20%。一周后Anthropic发布了他们的智能体，达到15%。今年4月，我们发布了第二代智能体，达到了41.4%。而在人类在该基准上的水平是72%。照这个趋势，再过一年AI就能达到人类水准。在这场竞赛中，主要的玩家是OpenAI，可能还有Google DeepMind，以及我们Simular。
