首發｜00后推出首個造物Agent，一張圖或一句話就能造出實物周邊

AI 正在改變我們表達自我的方式。

如今，打開手機或者電腦，隨意調出一個大模型或 AI 創作工具，輸入零碎的想法，在極短的時間內，你就能夠把一段提示詞變成圖片、音樂、甚至是視頻。這些是專屬于個人的創意結晶。

我們或許會將這些創意上傳到社交媒體或者與朋友分享。然而，由于它們以數字形態被寄存在云端，當網頁或設備關閉后，這些獨家創意隨時有可能被遺忘在角落，永遠不再被看到。

這種 AI 作品“用完即棄”的現象，引起了兩位年輕創業者——張威和沈興東的關注。

98 年出生的產品經理張威是即時設計前 AI 業務的負責人，從 0 到 1 打造了當前 ARR 超千萬美金的 AI 生圖產品，其中半數收入來印度、新加坡等南亞市場。后短暫在字節剪映工作。

沈興東則是一名 00 后，他從 21 歲開始就在校進行消費互聯網方向的創業，在 23 歲時便獲得過兩輪私人投資。去年八月，他和張威在 DeepTech 組織的創業交流活動上相識，兩人在一個月內迅速確定了合伙關系。

在此前的工作經歷中，他們觀察到多數 AI 用戶會花很多時間生成自己喜歡的圖片，但這些圖片能承載的價值非常有限。

“通常大家用這些圖片換個頭像、發個朋友圈，然后就結束了，”創始人張威說，“我們在想，有沒有可能讓這些內容不只是停留在屏幕里？如果 AI 生成的內容，能從虛擬走向現實，變成可觸摸、可長期陪伴的實體物品，會怎么樣？”

這個想法最終轉化為一款名為 Leewow 的 Agent ，該產品也將于近日正式上線。

（來源：Leewow）

與大多數停留在數字世界的 AI 應用不同，Leewow 的輸出結果不只是圖片，而是能真正送到你手里的實體商品：如 T 恤、帆布包、手機殼，甚至 3D 打印手辦……用戶上傳一張照片、輸入一段描述，30 秒后即可預覽商品方案并進入購買頁面，一鍵下單，靜待收貨。此外，還可以批量生成系列產品，直接開設一家專屬自己的網店。

（來源：Leewow）

“AI 生成的不再是圖，而是真實能買到的東西，甚至是一個獨家商店。”聯合創始人沈興東告訴 DeepTech，Leewow 可能是全球第一個“造物 Agent”。

“獨家定制”在新時代的價值

Leewow 的名字取自中文‘禮物’的諧音，后綴的‘wow’想傳遞的是一種驚喜與愉悅的情緒。“我們不希望它是一個嚴肅傳統的產品，而是一個能帶給用戶快樂的，好用好玩的電商產品。”張威解釋道。

從創立之初，團隊就瞄準了“送禮”這一場景，因為創意定制與禮物天然契合。無論是朋友或家人生日，還是單純取悅自己，送出一件真正獨一無二、只為某人而生的商品極具意義。

這個需求的判斷并不是憑空而來。2024 年美國大選期間，創始人張威曾做過一個名為 GoTrump 的網頁項目：在特朗普競選的支持活動中，為其支持者生成定制頭像和視覺素材。果不其然，產品受到了許多特朗普粉絲的歡迎，他們紛紛把生成的圖片發到了社交媒體上并且換上了 AI 生成的專屬頭像。

（來源：張威）

更令他意外的是，有一些用戶除了更換頭像外，還開始主動追問是否能夠把這些 AI 生成的圖片做成真正的商品，比如帽子、衣服或者手提袋。“這讓我們看到，當用戶對某個 IP 或價值觀有足夠認同時，他們非常愿意為個性化表達付費。”張威回憶道。

后來，團隊經過調研后，發現個性化定制已在歐美形成成熟市場。例如美國在 2005 年前后就開始興起定制 T 恤，2010 年左右出現了成熟的 POD（Print on Demand）工廠。而國內的市場需求也十分巨大，在淘寶甚至小紅書等平臺上搜索“定制”，能看到大量月銷過萬的店鋪。

與此同時，身為年輕一代的他們也觀察到新時代消費觀念的變化：在商品供給極度豐富的環境下，一些僅僅達到工業審美標準的商品對年輕人來說已經不再稀奇。他們更容易被“多元”和“有趣”的事物吸引，去消費一些稀缺的帶有“自我”屬性的商品。

“我發現我身邊幾乎每個人，至少都有一個對外輸出的社交媒體賬號。”沈興東觀察到現代年輕人都有表達自我的需求，進一步的，實物商品就是接住這層需求最好的媒介。AI 的出現，更大幅降低了將個人創意轉化為實體設計的門檻。

需求到位，技術也成熟，Leewow 就此誕生。

圖 | Leewow IP形象及其周邊

30 秒，從靈感到商品

Leewow 提供的功能直觀簡潔：一個上傳框，一個輸入框，供用戶選擇上傳圖片或輸入文字描述。

你可以上傳任何內容：和朋友家人的真實合照、心愛的寵物、一張梗圖或 meme 表情包、自己的 Logo、喜歡的二次元角色／明星，甚至是用其他 AI 工具生成的創意作品。

（來源：Leewow）

輸入的描述可以非常模糊，簡單提示詞即可，比如：“把我家貓做成復古海報風”“6 周年的生日禮物”“馬年主題的新年周邊”。Leewow 的 Agent 會據此理解你的審美、風格和偏好。

接下來選擇具體品類。目前平臺已上線百余種商品，覆蓋日常穿搭（T 恤、衛衣、帽子）、居家用品（抱枕、毛毯、馬克杯）到紀念禮品（帆布包、手機殼、3D 打印手辦），品類每周持續更新。團隊還與國內 3D 模型公司 Tripo·AI 合作，拓展手辦等立體化商品的生產能力。

點擊生成后，幾十秒內系統便會輸出商品方案：同一張寵物照片，可以變成復古風的帆布包、賽博朋克風格的 T 恤、日系插畫感的抱枕。AI 還會根據圖片內容生成相契合的配文，避免傳統定制中常見的“文不配圖”問題。

選定方案后一鍵下單，商品將在數日內快遞到家。整套流程下來，可能還不到 3 分鐘。

圖 | Leewow 生成的寵物手機殼實物（來源：Leewow）

看似簡單的流程，其實串聯起了一整套工作流：從理解用戶意圖、多模型協同生成圖像，到適配不同商品的版型與工藝，再到對接供應鏈與物流履約。Leewow 將這些復雜步驟封裝在后臺，用戶只需經歷“制作”與“收貨”兩個節點，最大化減輕了用戶的“造物”負擔。

PK 傳統電商，優勢何在？

不過，正如開頭所說，國內市場早已存在成熟的定制電商，淘寶、小紅書上也不乏月銷過萬的定制店鋪。那么與之相比，Leewow 是否具有差異化？

他們的答案是：創作自由度與完成效率。

首先在創作自由度上，他認為傳統“定制”多基于商家預設模板，用戶在有限框架內選擇，本質仍是“選商品”。而 Leewow 將設計能力交還用戶。用戶無需懂設計和供應鏈，只需表達想法，AI 即可將其轉化為可生產的商品方案。

二者在效率上的差距同樣顯著。團隊在海外測試發現，傳統定制流程從下單、溝通、改稿到開始生產往往需兩到三天；在 Leewow，同樣需求三分鐘內即可完成，就像點外賣替代下樓吃飯。不是原本做不到，而是現在更快、更輕松、心理負擔更小。

不過，背后還有一個繞不開的問題：愿意買定制商品的用戶，往往是比較“挑剔”的那群人。材質、尺寸、版型、設計風格，每個細節都可能影響滿意度。AI 如何保證生成的商品符合用戶審美？

張威認為：“我們并不試圖定義‘什么是好的審美’，而是將重點放在規避‘差的審美’上。當下，不同國家、性別、年齡的用戶在審美偏好上差異顯著，很難用統一標準界定什么是好。因此，他們的策略是系統性地識別并解決足夠多的 bad case（典型負面案例），從而抬升 Agent 審美能力的下限，確保輸出穩定達到六七分的‘合格線’。至于審美上限的突破，涉及變量過于復雜，我們選擇將這部分探索權交給數據迭代與 AI 自主學習。”

這個策略來自團隊此前做 AI 生圖產品的經驗。當時團隊內部有專門的設計師，試圖定義一套“標準”：什么是好的審美，什么是好的應用。但拿到數據后發現，很多他們認為“不好看”的圖片，用戶就是非常喜歡。

所以如今，Leewow 的策略是：確保下限，上限靠數據驗證。團隊也跑通了由多個模型組成評審團，對商品進行打分、投票，用來校準判斷。

除了提高產品的審美下限外，Leewow 的野心還在于創新電商模式。

沈興東提出一個框架：“傳統電商是‘清庫存’邏輯——先生產、再銷售，承擔庫存風險；定制是‘預售’邏輯，幾乎零庫存。而我們做的是信息層面的預制，用生成式 AI 將物理世界的實體商品和數字世界的商品信息對齊。”

張威舉了一些品牌的核心模式作為對比。一些品牌會先和供應鏈、工廠建立合作，由設計師先設計一件衣服，工廠先小批量生產 100 件，上架測試數據，驗證通過后再從 100 件放大到 1 萬件甚至更多件。

“但我們設想的下一步是：可能在半年或者一年之后，連這‘最初的 100 件’都不需要了。用戶下單的那一刻，這個商品在現實世界中還不存在。它完全是一個信息形態的商品，只有在下單之后，才會被真實地生產出來。”

這一模式的前提是：需求獲取足夠精準，生產成本足夠低。而國內發展成熟的供應鏈恰好提供了基礎支撐。團隊對于未來可能出現的大規模訂單的承接能力有信心。

團隊的計劃是，Leewow 先主攻北美市場，原因有三：一是當地的定制消費習慣成熟，用戶教育成本低；二是北美用戶更注重自我表達，更強調個體的不一樣；三是海外客單價與利潤空間更具商業可持續性。這是一個務實的選擇，也為未來回歸國內市場積累經驗。

AI 時代，小團隊如何走出差異化路線

過去兩年， DeepTech 交流過的像 Leewow 這樣輕裝上陣的小團隊并不少見。他們往往從具體需求切入，用 AI 工具將有限的人力轉化為高效的產出。如所有的創業故事一樣，想法固然重要，強悍的執行力和完美的時間點更加重要。

關于這個看似簡單的想法如何跑通商業閉環，張威坦言：“我其實不太把‘差異化’當作前置目標。很多所謂的差異化，產品上線一個月后就不成立了，很快會出現大量模仿者。對小團隊來說，更底層的問題是：能不能活下來、拿到結果。而決定這一點的，往往不是想法多新穎，而是團隊由誰組成。”

“團隊成員的底色很重要：是否善于學習和思考、是否自驅，是否務實。”他進一步解釋，‘在 AI 時代，很多方法和經驗都可以被快速學習、被工具放大，單純的履歷和資歷反而沒那么決定性。真正拉開差距的，是學習能力和行動速度。’

他還觀察到一個現象：“一些更愿意主動擁抱 AI 工具的人，即便某些技能起點不高，但整體交付效率和結果質量，反而超過經驗更豐富但使用方式保守的人。這種差距，在小團隊里會被無限放大。”

沈興東則從另一個角度補充：“我們某種程度上是在幫助更多人成為‘超級個體’。通過代碼、系統和工程，把原本需要多人協作才能完成的能力封裝起來。”

談及未來，張威判斷現在的 Leewow 可能連 10％ 的完成度都還不到。

他相信未來 AI 將持續主動學習和理解用戶需求、審美偏好等，甚至在用戶尚未打開應用時，就推出其可能喜歡的商品方案。“而且我們相信，下一步會有越來越多人愿意去創造那些‘只和自己有關’的商品，”沈興東說，“這一定是個趨勢，就像年輕人愛發小紅書一樣。”

運營/排版：何晨龍