AI界面设计模式

近期的一个重要转变是逐渐远离传统的“类聊天”AI界面。正如Luke Wroblewski所指出，当代理能够使用多种工具、调用其他代理并在后台运行时，用户更多地协调AI工作——来回聊天的情况大大减少。

事实上，聊天机器人很少是一种优秀的体验范式——主要是因为有效表达意图的负担落在用户身上。但在实践中，做好这一点非常困难且耗时。

当然，聊天并不会消失，但它正在被任务导向的UI所补充——温度控制、旋钮、滑块、按钮、语义电子表格、无限画布——AI提供预定义的选项、预设和模板。

在那里，AI强调工作、计划、任务——结果，而不是聊天输入。结果是通过在为用户提供真正价值的地方撒上一点AI，真正为用户放大价值的体验。

为了设计更好的AI体验，我们需要研究需要塑造的5个关键领域。

输入UX：表达意图

会话AI是帮助用户表达和阐明意图的一种非常缓慢的方式。可用性测试表明，用户经常在编辑、审查、打字和重新打字中迷失方向。这非常缓慢，通常需要30-60秒输入。

事实证明，人们很难很好地表达他们的意图。实际上，与其手动编写提示，不如让AI编写提示来喂养自己。

使用Flora AI，用户仍然可以编写提示，但他们通过节点可视化他们的意图，通过视觉连接各种来源。与其向AI详细解释我们需要管道如何工作，不如在画布上附加节点和命令。

对于AI的输入，精确是缓慢且具有挑战性的。相反，我们可以抽象出我们想要操作的对象，并通过在画布上移动该抽象对象来给AI精确的输入。这就是Krea.ai所做的。

总之，我们可以通过AI生成的预提示、提示扩展、查询构建器以及语音输入来最小化手动输入提示的负担。

输出UX：显示结果

AI输出不必仅仅是纯文本或项目符号列表。它必须有助于推动人们更快地获得洞察。例如，我们可以根据用户的目标和动机创建额外的解释来可视化输出。

例如，Amelia Wattenberger通过为她的文本编辑器PenPal添加风格镜头来可视化AI输出，以探索内容。输出可以在句子长度和尺度上可视化，如悲伤-快乐、具体-抽象等。

结果也可以在地图上可视化，这当然对于AI GIS分析师来说是预期的。此外，用户可以访问单个数据层，打开和关闭它们，从而在地图上探索数据。

我们还可以使用强制排名和优先级来建议最佳选项并避免选择瘫痪——即使用户要求前10条推荐。我们可以考虑将结果呈现为数据表、仪表板、地图上的可视化或结构化JSON文件等方式。

优化UX：调整输出

用户经常需要从AI输出中挑选一些部分，并将它们组合在一个新地方——而且他们经常需要扩展一个部分，从另一个部分合成一些内容，或者只是优化结果以满足他们的需求。

优化通常是体验中最痛苦的部分，许多细节留给用户详细解释。但我们可以使用好的老式UI控件，如旋钮、滑块、按钮等来改善这种体验，类似于Adobe Firefly的做法（上图）。

我们还可以使用预设、书签，并允许用户突出显示他们想要更改的结果的特定部分——上下文提示作用于输出的突出显示部分，而不是全局提示。

在Grammarly上调整结果的特定部分。

AI动作：要完成的任务

借助AI代理，我们现在还可以允许用户启动AI可以代表他们执行的任务，例如安排事件、规划和深度研究。我们还可以要求以特定方式对结果进行排序或过滤。

但我们还可以添加功能来帮助用户更好地使用AI输出——例如，通过可视化、使其可共享、允许格式之间的转换，或者发布到Slack、Jira等。

AI集成：工作发生的地方

许多AI交互被锁定在特定产品中，但良好的AI体验发生在实际工作发生的地方。例如，期望为自动完成设置一个专用部分是非常不寻常的，但我们为AI功能这样做。

生产力的实际提升发生在用户依赖AI作为他们日常工作中使用的工具的副驾驶或小助手时。它是无缝集成到Slack、Teams、Jira、GitHub等——人们无论如何都会使用的工具中。Dia Browser和Dovetail是这方面的很好的例子。

总结

沿着这五个领域，我们可以探索方法来最小化与文本框交互的成本，并允许用户通过点击、选择、突出显示和书签直接与兴趣点交互。

许多产品痴迷于AI优先。但你可能通过AI第二更好。区别在于我们专注于用户需求，并在客户旅程中撒上一点AI，在那里它实际上增加了价值。

AI产品不必是仅AI的。在映射人们多年来采用的心理模型并用AI增强它们方面有很多价值，类似于我们如何处理浏览器的自动填充，而不是让用户面对一个可怕且无处不在的文本框。

有用资源

• Where Should AI Sit In Your UI?, by Sharang Sharma
• Shape of AI: Design Patterns, by Emily Campbell
• AI UX Patterns, by Luke Bennis
• Design Patterns For Trust With AI, via Sarah Gold
• AI Guidebook Design Patterns, by Google
• Usable Chat Interfaces to AI Models, by Luke Wroblewski
• The Receding Role of AI Chat, by Luke Wroblewski
• Agent Management Interface Patterns, by Luke Wroblewski
• Designing for AI Engineers, by Eve Weinberg

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(yk)

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