Adobe计划允许客户使用偏好的AI代理（包括ChatGPT、Gemini和Claude）操作其创意软件，但尚未承诺开放所有功能权限。
Adobe预览了本地模型上下文协议（MCP）集成方案，旨在将外部代理连接至Photoshop、Illustrator、Premiere和After Effects。该功能计划于2027年初进入私有测试阶段。届时，外部代理将在客户本地计算机上编辑原生项目文件，同时完整保留图层、序列及其他可编辑元素。
开放接入策略
“目前无法给出绝对答案，相关开发仍处深入阶段。”Adobe CTO兼创意产品高级副总裁Ely Greenfield表示，“我们的意图是不阻止、不欺骗或限制用户的工作方式。在工具中加入MCP端点的优势在于，用户即便通过外部代理操作，本质上仍在使用Adobe工具并享受其价值。”
Greenfield强调，Adobe正大力投入将创意能力、技术和工作流程延伸至客户所在的任何场景，无论是Adobe原生工具、通过Graph构建的界面，还是Gemini、ChatGPT、Claude等代理门户。“即使工作流程向外部迁移，我们仍致力于赋能创意人员，这符合我们的使命。”
他补充道，通过“氛围编程”（vibe coding）开放的代理能力，让用户能像程序员看待代码一样看待计算机——不仅作为使用工具，更作为构建工具的平台。
创意判断的挑战
Greenfield指出，大型语言模型（LLM）与AI代理的核心区别在于后者具备规划能力和反馈循环：代理制定计划、执行任务、评估结果并决定下一步行动。
“然而，判断内容是否符合特定用例或品牌调性是一项极高难度的任务，多数人类尚且难以胜任，而Adobe客户在此方面表现卓越。”Greenfield表示，“打造成功的创意代理面临的最大挑战，在于建立用户对代理独立决策能力的信任。”
在实际应用中，Greenfield发现相较于纯文本描述，指向或拖拽对象往往更高效。“在代理内部弹出交互界面变得极具价值，这是我们观察到的重要趋势。”
研发与投资优先级
Adobe建立了产品开发团队与研究领导者的紧密协作机制。产品团队反馈客户痛点，研究团队则介绍前沿技术可能性。公司通过季度或月度的迭代规划，动态调整战略路线图，平衡短期交付、长期投入及高风险探索。
“一个好的实验室不应追求每个项目都成功，否则意味着创新力度不足。”Greenfield称。
针对生成模型，Adobe坚持自研以填补市场空白。Greenfield解释，早期市场对第三方模型存在数据训练来源不明及法律风险的担忧，Adobe通过自研模型解决了这一信任缺口。
代理的上下文优势
“代理的真正价值在于深度理解用户：包括创意风格、品牌指南、公司背景及工作环境。”Greenfield表示，Adobe正投资于帮助用户收集和整理这些上下文数据，无论是通过MCP还是原生界面。
“随着公共通用代理在上述领域不断进步，这是积极信号。Adobe将专注于差异化领域，即那些通用代理尚未覆盖的深度垂直场景。”