Agent 时代，自然语言交互成为主流，自由的需求表达与直观的数据呈现成为 UI 设计的核心挑战。AI 产品深水区，三大矛盾愈发突出：当业务迭代速度超过 UI 产能，当用户需求变化快于设计节奏，当用户体验需要千人千面。传统的"预先设计→开发→上线"的瀑布流程已难以为继，基于 AI 的生成式 UI 正在重塑生产方式。

然而，生成式 UI 技术 在实际生产过程中仍然面临：

• 门槛高 — 技术链路复杂，设计师和产品难以上手
• 质量差 — 生成结果的质量和风格无法满足上线标准
• 效率低 — 算力需求大，生成速度慢
• 黑盒化 — UI质量难监督，优化过程不透明

我们的实践：构建半监督评测体系 + 自动化生产/投放平台，降低使用门槛的同时，通过可量化的质量监控实现链路持续优化，最终达成："让前端生产自动运转，让用户体验随需而变"。本次演讲我将结合实际应用场景，分享我们提升 UI 生成质量/速率的黑科技和 UI 质量评估的技术方案。

演讲提纲

1. 背景：新时代体验技术面临的变革

• LUI 界面演进 与 千人千面需求
• 引入生成式UI，介绍 AI 和 Agent 如何重新定义设计与研发
• 说明现阶段 AI to UI 痛点问题

2. 实践：如何生成高质量 UI

• 生成式链路设计：Data to UI、需求 to UI、设计稿还原 三个场景的生成式UI 实践
• 黑科技 Tools：讲解 N 个提升生成效果的工具，实践可实现风格化、高质量、高还原度的 UI 生成

3. 实践：如何实现高响应速度的 UI 生成效果

• 适配大模型输出的渲染方案实践：流式 UI 生成 & 渲染方案（Code、Markdown、DSL）
• 面向秒级响应的 ToC 场景：运行时 UI 生成方案

4. 实践：如何实现有效的监督与自动迭代

• 半监督 UI 评测体系 与 UI 管理平台实践
• 自动化迭代与优化

6. 总结与展望

• UI 生产线总结与补充说明
• 面向未来，打造面向新时代 LUI 界面的自动化 生产、质量把关、投放、反馈的“ AI Agent 团队 ”与产品

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 在业务深水区，如何实现高质量的风格化 UI 生成
• ToC 场景下，生成式 UI 如何克服 算力不足和响应时间的苛刻要求
• 如何标准化主观的 UI 评分，以实现有效的自动化/人工 UI 质量评价与生成质量监督

演讲亮点

• 高质量 UI 的生产方案：结合多种工具、模型、Agent 和 UI 评测体系的 UI 生成方案
• 真实业务场景下的链路改进思路和多个实践案例分享：结合真实线上案例，分享生成式 Agents 的演进过程与实践效果

听众收益

• 了解团队在针对新时代 LUI 产品，构建自动化 UI 生产/监督/投放平台的最新探索实践
• 掌握 UI 生成领域 提升 UI 生成质量的 N 个黑科技技术
• 了解 ToC 场景下 运行时 UI 生成方案的实践
• 了解 UI 评测体系与自动化迭代演进方案