Figma正试图从AI原型工具进一步升级为“全栈创作平台”，将能力从创意构思延伸至设计、代码和产品交付，并把代码、动效与AI能力集中到同一画布中，打通创作全流程。

7月14日，在首尔汝矣岛康莱德酒店举行的记者会上，Figma首席产品官（CPO）Yuhki Yamashita表示，Figma希望成为一个能让用户从想法出发，一路完成设计与产品落地的创作空间，尽可能减少在不同工具和工作场景之间反复切换。

Figma提出这一战略的背景在于，AI正在降低产品制作门槛，但也让差异化变得更难。Yuhki Yamashita指出，随着AI普及，新上线的应用数量迅速增加，但真正能够被用户反复使用的应用并没有同步增长。

他将这种“直接接受AI给出结果”的倾向称为“quiet surrender”。在他看来，过去看起来足够惊艳的首版应用，如今已经成为新的平均水平。既然任何人都能做出类似成果，接下来更重要的是寻找不落俗套的答案，并在此基础上继续推进。

他还表示，AI辅助创作正在变得更加碎片化：每个人都可能借助不同的AI智能体制作原型，成果和反馈散落在多个工具中，团队共享也因此后移。对此，Figma提出“协作画布”的思路，希望让人与同事的AI智能体在同一空间内协同工作。

这一“全栈创作平台”战略的核心，包括现有AI原型工具Figma Make，以及新发布的Code Layer。Figma Make可基于提示词和现有设计生成可运行的原型，并进一步连接真实代码仓库，将修改以Pull Request形式提交。

Code Layer则用于将上述由代码驱动的原型引入Figma画布，支持多个方案并排比较和修改；同时也可将代码生成的界面转为可编辑的设计图层，并把修改同步回代码。Figma将代码视为与图片、矢量图一样的创作材料，而不是设计完成后的“结果产物”。

不过，Code Layer短期内还不能等同于可直接用于生产环境的正式代码。Yuhki Yamashita表示，现阶段它更像是一种更丰富的规格说明形式，以及展示“什么可行”的概念验证（PoC）；距离真正落地到产品，仍有大量细节工作要完成。Code Layer将于7月起向部分用户开放早期访问。

Figma也在把增强原型表现力的工具整合进同一画布。Figma Motion支持通过时间轴和关键帧制作动画，并导出为代码；Shader则可根据AI提示词生成光照、材质、模糊等视觉效果，再由用户手动微调具体参数。

用于串联多种AI模型和图像处理步骤的Figma Weave，也将分阶段集成至画布中。该工具并非一次性提示词生成结果，而是将光照、背景、画风、视频转换等环节拆分为可逐步调节的流程，强调“AI先出草稿，人再精修”，以增强创作者的控制力。

在座谈环节，Naver内容生产工具实验室负责人Sanghoon Woo表示，团队在使用生成式AI制作服务原型时采用了Figma Weave。他称，通过Weave串联AI处理流程并对结果进行细致调整，即便开发者和设计师人数不多，也能快速明确视觉概念和服务流程。他将这一过程概括为“可控的设计”，并形容其是“把设计升华为工程”的过程。

Figma的AI智能体将承担重复性工作的自动化，以及生成多套设计方案等任务。同时，系统还支持学习团队专属的设计规则和工作流程，并以“技能”形式加以调用，或通过自然语言指令生成定制插件。用户也可以在同一画布上查看同事及其AI智能体的工作过程。

Yuhki Yamashita表示，Figma最大的竞争力在于其从诞生之初就以协作为核心。无论最终产出是网站、App、视频还是动效，Figma的目标都是支持各类数字体验的创作。