每天拆解一个AI项目:Figma AI

多客科技

作者：微信文章
产品背景



设计行业长期面临两大效率瓶颈：一是 “空白画布综合症”，即从零开始构建布局的高认知负荷；二是资产管理的 熵增混乱，随着团队文件膨胀，即便拥有完善的设计系统，设计师仍难以通过关键词准确找到“那个按钮”或“那个卡片”。

传统的矢量工具专注于“绘制”，而非“意图理解”。当下的痛点不再是像素级的绘制能力，而是 设计资产的检索与复用效率。手动命名图层和组件不仅耗时，且在多人协作中 命名规范极易失效，导致大量重复造轮子。此外，设计稿中充斥的 Lorem Ipsum 占位符使得设计方案缺乏真实感，增加了与非设计部门的沟通成本。

Figma AI 的出现并非为了替代设计师，而是为了解决 创意启动 与 资产流通 的最后一公里问题。如果继续依赖手动操作，设计系统将不可避免地演变成一座难以维护的“数字垃圾堆”。
项目概述



Figma AI 是一套深度嵌入设计工作流的 原生智能辅助系统，旨在将 Figma 从单一的矢量编辑器转型为 意图驱动的生成式设计平台。它通过理解设计语义，连接了“文本意图”与“视觉产物”。

该项目的核心价值在于 缩短创意到落地的路径。通过整合 Gemini 3 Pro 和 ChatGPT 等多模型能力，Figma AI 能够在设计初期提供发散性布局（Make Designs），在设计中期通过 视觉搜索（Visual Search） 快速复用已有资产，并在设计后期通过自动文本与图像生成填充真实内容。

定位上，它不仅是单一功能的叠加，而是作为 基础设施层 存在。它打破了设计工具“只能画，不能懂”的限制，利用 语义理解 技术，让设计资产变得可搜索、可复用、可生成，从而大幅提升团队协作的连贯性与设计一致性。
核心功能

Visual Search (视觉搜索)：彻底改变了资产查找方式。用户可通过上传图片、选区或文本，跨团队文件搜索 视觉相似 的设计。这解决了命名不规范导致的资产沉睡问题，让设计系统的复用率大幅提升。Make Designs (文生布局)：基于 Google Gemini 3 Pro 模型，通过文本提示生成 UI 布局和组件选项。它不追求最终成品的完美，旨在打破 思维阻塞，快速探索多种设计方向。AI-enhanced Asset Search (语义资产搜索)：超越关键词匹配，AI 能理解搜索背后的 语义与上下文。即使搜索词与组件命名不完全匹配，也能精准返回相关组件。AI Image Tools (图像编辑)：集成了 Erase（擦除）、Isolate（抠图）和 Expand（扩图）功能。这意味着设计师无需跳转至 Photoshop，即可在 Figma 画布内完成 上下文相关 的素材处理。MCP Integration (代码集成)：通过模型上下文协议连接 VS Code 与 Cursor。设计数据不再是静态图片，而是可被编码工具理解的 结构化上下文，加速设计交付。

技术架构



Figma AI 采取了 多模型编排策略，而非依赖单一供应商。后端集成了 Google 的 Gemini 3 Pro 用于复杂的布局探索，以及 Nano Banana Pro 模型用于高精度的图像生成与编辑，同时通过 API 与 OpenAI 生态互通。

架构设计的核心在于 上下文感知层。Figma 引入了 Visual Search 的向量检索机制，对团队海量历史文件进行 特征向量化，使得非结构化的视觉数据变得可被检索。这种技术选型确保了 AI 不仅是生成通用内容，更能理解 团队特定的设计语言。

针对隐私与合规，Figma 构建了 可控的数据训练管道。引入了“内容训练开关”（Content Training opt-in），管理员可强制关闭数据用于训练。同时，AI 积分系统与 使用量监控仪表盘 的结合，在技术上实现了对计算成本的精确追踪与配额管理。
竞品分析

对比维度	Figma AI (嵌入式)	OpenAI / Google (独立式)
工作流连续性	无缝衔接，在画布内直接调用，无需切换上下文	割裂，需在聊天窗口生成后复制/重绘到设计工具
上下文感知	全量感知，理解当前画布的图层结构与设计系统	零感知，仅能基于用户上传的截图或文本进行推断
资产复用性	直接调用团队现有组件库，保持设计一致性	生成通用视觉素材，无法复用企业特定组件
输出结果	可编辑矢量层，直接用于生产交付	位图或代码片段，需二次转化才能用于设计稿
交互模态	多模态交互（点击、框选、Prompt），符合设计直觉	以对话（Chat）为主，低效于图形化操作
数据隐私	企业级管控，管理员可控训练开关与用量	取决于通用条款，企业数据极易意外泄露到公有模型

启示总结

Figma AI 的演进揭示了一个关键趋势：垂直 SaaS 产品的核心护城河不再是功能本身，而是 私有数据的结构化能力。Figma 没有试图从头训练基础模型，而是利用其独有的 设计图谱数据（Design Graph），通过 RAG（检索增强生成）和微调，将通用模型的能力锚定在具体工作流中。

行业趋势表明，AI 正从“创造者”转变为“超级策展人”。未来的设计工具竞争，将集中在谁能更精准地检索、组合和修改现有资产，而非单纯的生成新像素。对于开发者而言，不要试图构建“大而全”的模型，而应专注于构建 中间件（如 MCP 协议），打通意图与专有上下文的连接。

在此背景下，数据隐私治理成为企业级 AI 落地的前置条件。Figma 提供的精细化开关与用量仪表盘，是所有 ToB AI 产品必须效仿的标准配置。

我个人认为，Figma 的策略极其高明：它通过集成所有主流模型（Gemini/OpenAI）而非与之竞争，确立了自己 “设计界操作系统” 的地位。它赌的是：模型会越来越便宜且同质化，但 用户的使用习惯与资产沉淀 才是不可迁移的真正壁垒。