一位开发者在 V2EX 分享了其利用 AI 构建的类 Figma 无限画布项目。该工具内嵌绘图 Agent，用户只需提供一张参考图，例如从 Canva 复制的设计素材，Agent 便能参照其设计风格自动生成完整海报，且生成结果中的每个图层均可独立编辑，而非输出扁平化的静态图片。开发者演示的流程为：将参考图片发送给 Agent，AI 随即完成整张海报的排版与绘制，用户可在画布中继续调整各个元素。该项目目前尚未开源，开发者已在 GitHub 创建名为 wencard 的仓库占位，代码后续可能公开。从演示效果看，该工具试图将 AI 图像生成与结构化设计编辑相结合，让 AI 直接产出可二次加工的设计文件，弥补传统文生图工具仅输出位图、无法精细修改图层内容的短板。此类 AI 加无限画布的思路与 Canva、Figma 等设计平台正在探索的 AI 功能方向相近，也反映出 AI Agent 正从代码编写向设计、创意等更多生产力场景延伸。
事件分析
该项目的技术看点在于 AI 输出形式的选择：不生成扁平位图，而是产出结构化的图层数据，使海报中的文字、图形、背景等元素可被单独选中与修改。这通常要求模型输出某种中间描述格式（如 JSON 或 DSL），再由前端画布引擎渲染，工程难度高于单纯的文生图。产业层面，Figma、Canva 等头部设计平台均在推进 AI 生成能力，而独立开发者借助大模型 API 也能快速搭建同类工具，设计工具的准入门槛正在降低。可能的后续走向包括：项目开源后接受社区检验、接入更强模型提升生成质量，或转向面向轻量设计场景的独立产品。其短板亦较明显：复杂排版的还原度、中文字体处理、多人协作等能力仍待验证，与成熟商业平台的差距需要时间弥补。
核心观点：AI 生成的价值正从出图转向产出可编辑图层，结构化输出能力才是设计 Agent 的真正分水岭。
原文链接：V2EX 分享发现
