原创 贾思玉、亢江妹 2025-06-05 19:00 陕西
分析当下热门AI Agent产品的交互设计模式，探讨如何打造高效、易用、友好的Agent交互体验。
或许你还记得 ChatGPT 问世时的轰动，第一次使用 DeepSeek R1 的兴奋和激动也历历在目。AI Agent 发展一日千里，今年以来，几乎每个月都有新的 AI Agent 产品发布，现有产品也不断更新换代，让人目不暇接。
本文将从体验设计视角，来看看当下热门的 AI Agent 产品，如 Manus、Flowith、Gemini Deep Research、Cursor、Devin 等，分析 Agent 产品面临的设计挑战，探讨有效的交互设计模式，以及如何打造高效、易用、友好的 Agent 交互体验。
一、 从“工具”到“伙伴”的 AI Agent 产品
回顾 AI Agent 的发展历程，可以看到一条从“工具”到“伙伴”的演进路径。几年前的AI产品多以聊天机器人（chatbot）、AI助手（AI Assistant）的形式存在，提供简单的搜索和问答服务。2022年11月，ChatGPT 发布，刷新了普罗大众对 AI Agent 的认知。此后，AI 智能体跨越式发展，由“我问你答”进阶为“我说你做”。一两句指示，AI Agent 就可以自己生成代码、绘制图像、制作PPT演示文件，甚至处理更复杂的任务——今年3月“横空出世”的 Manus，就具备简历筛选、股票分析、旅行规划等多场景应用能力。
当下，AI Agent 正朝着更高阶的 AGI 形态迈进，已经开启 General AI Agent（通用型AI智能体）或 Agentic AI 的阶段。这意味着，AI 不再仅仅是被动响应用户指令的工具，而是能够主动分解任务、调用外部工具、制定执行计划，并在执行过程中进行自我修正的"数字劳动力"。
正是这种能力进阶，使得 AI Agent 的交互设计变得越来越重要。当 AI 从单纯的"工具"转变为"伙伴"，用户与 AI 之间的互动方式也需要相应改变。良好的人机交互设计不仅能让用户更容易上手和使用 AI Agent，还能增强用户对 AI 执行过程的理解和信任，从而最大化 AI Agent 的价值。
二、AI Agent 产品交互设计难点
AI Agent 产品的工作流程大体上包括：用户输入需求开启任务、AI Agent 进行任务分解与规划、调用工具/模型执行各步骤，以及生成并展示结果。
以 Manus 的简历筛选案例为例，在收到用户请求后，Manus 自动解压简历压缩包、逐一浏览十几份简历并记录关键信息，最终生成结构化的候选人筛选报告，过程代码和结果报告可供用户浏览、导出。
围绕这一工作流程，要打造流畅的 AI Agent 交互体验，设计师需要解决贯穿其中的多个难点。从用户与 AI Agent 的交互过程来看，我们可以将这些难点划分在启动、过程和结果三个阶段：
启动阶段设计难点
当用户开始使用 AI Agent 时，首先面临的是如何清晰高效地表达需求和进行初始设置：
模型/模式切换困难：一个 AI Agent 可能提供多种模型或工作模式，对于非熟练用户而言，不仅难以理解，而且切换入口也不够直观。例如，flowith 首页对话框上下，既有多种模式（如联网搜索模式、图片视频生成模式）卡片，也有智能体（如 Claude、ChatGPT、Gemini）切换下拉菜单，以及 Oracle 模式开关，很难一下这些选项间的区别和关系；
上手门槛高：一些 AI Agent 的首页或任务开启界面追求创新，比如 flowith 或 Refly，采用画布加思维导图的设计，对用户而言学习成本较高，上手操作需要摸索一番；
复杂任务需修修补补：对于需要调用工具、多步决策的复杂问题，用户很难通过一次性的、简短的提示词（prompt）让 AI Agent 完全、准确理解其需求，也就谈不上获得最佳结果。以 Manus 为例，用户通过文本指令启动任务，但对于具体内容、形式（如“生成交互式网页”）要么得在下达任务时事无巨细地描述，更多时候则需要等任务执行结束后，再不断修补调整。
过程阶段设计难点
在 AI Agent 执行任务的过程中，用户面临着如何理解、监控和干预的挑战：
多模块信息难对应：如上文所说，AI Agent 通常整合对话、任务进度、结果和代码日志等多种元素，但多个模块缺乏清晰的对应关系，用户难以跟随理解，更谈不上及时发现和纠正问题；
过程透明度不足：一些 AI Agent 不能清晰披露为何做出某种决策，以及对信息源的权威性、可靠性缺乏判断，这导致结果质量难保证，影响用户对 AI 的信任。比如“简历筛选”的依据，学历、工作经历、教育背景等多个维度的权重是如何分配的？为何这样分配？过程仿佛一个“黑盒”；
用户介入不灵活：当前 AI Agent 产品一般并不允许中途暂停。任务一旦开启（甚至有时用户指令尚未输入完整，因点击回车而误开启），用户只能等全部执行完毕后，再输入反馈和重新运行。过程中的暂停、修正、继续或重新运行机制亟待建立。
结果阶段设计难点
当 AI Agent 完成任务后，用户需要进行结果浏览、使用和优化，由此产生了一系列问题和设计难点：
结果呈现割裂：AI Agent 最终可能输出文档、报告、图表、网页、代码等各种形式的结果。这些结果常分散在多个窗口甚至多个平台中，需要下载、跳转查看，另外也难以嵌入用户后续的工作流（如导入 Github 或加入已存在的 PPT 中）；
结果修改受限：当用户对结果不满意，应该为他们提供简便、高效的修改方式。但当下，用户大多需要在对话框中输入评价和修改意见，而无法直接在结果上面标注和编辑；
质量自检空白：一个任务有没有完成、结果质量如何、有哪些可以优化的地方？AI Agent 目前还不能自主进行成效评估，而依赖用户来评判和指出下一步方向，这是 AI Agent 能力和设计上都存在的尚未解决的难题；
版本管理缺失：AI Agent 执行完任务后，用户可能需要持续注入反馈或补充指令，经过一次次迭代才能获得满意结果，而目前缺乏历史版本的管理，用户难以追溯、比较和回滚。
以上这些难点直接影响了用户与 AI Agent 协作的效率和结果满意度。不过，AI Agent 产品发展日新月异，一些产品已经开始探索解决之道，摸索出有效的设计模式，接下来让我们详细探讨。
三、AI Agent 产品交互设计模式及应用案例
Agent 产品设计三大原则
为解决 AI Agent 交互设计的诸多挑战，设计师需要以几个核心原则为指引：
1.透明化和可解释性：如何让用户清晰看到 Agent 的工作过程和决策依据？如何增强用户信任？
2.认知减负：如何简洁有效地呈现信息，帮用户减少干扰、减轻记忆负担？如何高效地互动沟通，让用户轻松理解 Agent 的工作状态、及时发现和预防偏差？
3.人在环路（Human-in-the-loop）：如何保证 Agent 工作过程可控、支持用户灵活介入？如何平衡 Agent 自主性和用户控制权？
基于这些原则，我们总结了七个关键设计模式，也可以作为日后 AI Agent 产品的设计策略：
七大关键设计模式
模式 1：注意力引导（Attention Guidance）
核心理念：引导用户将注意力放在正在发生的、最关键的或需要协作处理的信息区域，减少无关信息或干扰用户理解 AI 工作的元素。
设计要点：渐进式展示而非一次性呈现所有信息；非高频/重要窗口隐藏折叠；信息分层及视觉效果区分，如高亮正在执行重要操作的模块；同类元素的交互和视觉样式保持一致。
模式 2：就地澄清（In-Place Clarification）
核心理念：允许用户在任务执行的环境中直接提供反馈和修正，而不会脱离上下文。
设计要点：提供灵活、定位准确的编辑入口，避免多个窗口或操作位置之间的转换；保持编辑区域与结果预览的一致性；用户修改完成后，提供明确的保存/更新反馈。
模式 3：自动建议（Auto-Suggestion）
核心理念：用选择代替输入，少用开放式提问，邀请用户协作而非依赖人工。
设计要点：在关键决策点、需要用户意见时，提供范围适当的选项数量；指出错误的同时给出解决方案选项；允许用户在选项之外自由输入；根据使用历史、用户偏好推荐最优选项。
模式 4：思考外显（Think-Aloud）
核心理念：让 AI 外显其思考过程、计划和决策依据，增强透明度和可解释性。
设计要点：AI 工作状态和进度始终清晰可见；使用自然语言与用户互动；允许用户调整推理、执行过程展示的详细程度；使用适当的可视化手段（如思维导图、流程图）解释工作过程。
模式 5：上下文/知识匹配（Context/Knowledge Match）
核心理念：主动识别相似问题，自动调取历史信息和知识资源，减轻用户记忆负荷，避免重复输入。
设计要点：记录用户选择或决策以简化未来任务执行；标注正在记忆或使用的上下文/知识；提供修改或移除自动引用上下文的选项；隐私敏感场景下的调用需向用户确认。
模式 6：暂停-反馈-继续（Pause-Feedback-Continue Flexibility）
核心理念：任务执行过程中允许用户暂停、提供反馈并决定后续操作，始终保证用户控制权。
设计要点：提供明显的暂停按钮；允许中止并保存已完成内容；设置关键决策点的自动暂停；提供操作简便的继续/重启/放弃选项；用户操作可撤销/可逆。
模式 7：环境/工作流适配（Environment/Workflow Adaptability）
核心理念：AI Agent 可以与现有工作环境或工作流程适配融合，帮用户减少腾挪的麻烦。
设计要点：任务启动位置和方式灵活；为用户提供多种结果使用方式，贴合实际工作习惯；工作环境中，支持跨平台同步，向用户清晰展示同步结果。
模式应用场景举例
AI Agent 产品设计模式并非孤立存在，而是在 AI Agent 工作的不同使用阶段相互配合、综合应用，共同提升用户体验。让我们进一步探讨这些设计模式如何在已有的 AI Agent 产品中得到应用，或者未来有哪些应用机会，以解决特定的交互难题。
入口设计和任务开启阶段
在用户开始使用 AI Agent 的阶段，重点是降低上手门槛，帮助用户高效表达需求：
就地澄清 & 自动建议应用：在用户下达任务后，ChatGPT Deep Research 会就模糊的地方提问确认，Gemini Deep Research 则根据用户指令先进行任务拆解规划，再提供“修改方案”按钮，允许用户较早参与协作，但二者都需要用户在对话框中输入文本。更优的设计是提供选项加快决策，或允许用户“就地”在方案计划上直接编辑。
环境/工作流适配应用：Gemini 针对 Google Workspace 设计了一整套解决方案，可以嵌入用户工作环境中，适时主动出现。当用户使用 Google Docs 时，Gemini 会提供与当前文档相关的 AI 使用建议；此外，用户打开 Gemini 首页后，可以选择上传 Google Drive 里的文件资料，再基于文件提出任务指令。
上下文/知识匹配应用：目前一些 AI Agent 产品允许用户建立和管理自己的知识库，比如 flowith 的“知识花园”、Devin 的“Knowledge”，目的是把短期记忆转化为长期记忆，以储存固定规则、用户偏好等，加强未来行动决策的效率和准确性。另外一个案例是 Thoughtworks 为客户搭建的一个 DevOps 领域的 AI Agent，当用户开启新任务时，AI Agent 产品可以自动搜寻和关联相关“知识”，以标签形式呈现并允许用户增删编辑。
过程呈现与人机协作阶段
在任务执行过程中，设计重点是增强透明度、支持用户灵活介入，以及避免认知超载：
注意力引导应用：AI Agent 界面通常由以下核心元素构成：1）用户输入与对话框；2）对话记录和 AI Agent 工作过程展示区域；3）任务步骤与进度指示；4）结果预览/代码脚本窗口。像 Manus、Gemini Deep Research 等 AI Agent 产品，将对话记录、任务进度、代码和结果多个模块整合在一个界面，并会通过窗口缩小、折叠等方式弱化非核心信息，但多模块间的对应关系不甚清晰，而 Cursor 和 Devin 这类编程助手的设计可圈可点。Cursor 采用高亮的形式，将对话记录中的分解步骤与具体代码对应上，绿色代表新加或延用，红色代表删除的代码；Devin 则提供”Follow Devin”窗口，用户可通过下方进度调定位到任意步骤查看详情。
思考外显应用：目前 AI Agent 产品都很重视思考、行动过程的透明化，信息源标注已相当多元，包括注释、超链接、悬停浮窗等设计样式，网页读取过程也做到实时透明化；此外，同一界面内多模块之间的对应关系开始被关注，比如 Grok 用纵向进度条展示分解步骤，它同时起到锚点或导航菜单的功能，用户点击其中一个步骤可以在右侧打开查看详情；GenSpark 在文字样式上把对话内容和执行情况进行区分，用户可点击“View”按钮在右侧预览窗口查看工具调用、引用信息等详情。
暂停-反馈-继续应用：用户通过对话框下达指令后，Genspark 提供暂停按钮，用户可随时中止、继续任务，用户输入修改意见后，任务会从头重新运行；Devin 在编程过程中时遇到需要共同决策的关卡时，比如 API 调用、数据存放方式等，会暂停询问用户意见，也会主动建议用户添加为“知识”下次使用；Cursor 则在关键节点提供“Accept”和“Reject”按钮，让用户知悉和确认代码改动情况。
结果展示与结果迭代阶段
任务完成后，关键是让结果易于浏览、使用和改进：
就地澄清应用：如果利用 v0 和 Cursor 等代码生成类 AI Agent 搭建网页、手机APP等产品，通常可以实时预览效果和源代码，而无需打开或跳转到新标签页，提高了用户协作的效率和准确度。在 Cursor 中，用户可以在主窗口直接编辑AI生成的代码，无需通过对话框输入修改意见，也不必重启整个任务。v0 甚至支持用户选中界面上某一局部（比如一个图表或卡片）进行修改或局部重新运行。借鉴这一设计，对于 AI Agent 产出的文档、报告等成果，都可以允许用户在原地编辑，或选中某一行打开对话浮窗进行编辑修改。
环境/工作流适配应用：AI Agent 生成的结果，往往并不是用户工作的终点，后面多半要将代码、报告、图标数据等成果集成到日常工作流中，或需要根据其他平台工具中的反馈，回到 AI Agent 进一步修改成果。上文提到，Gemini 已融入 Google Workspace 之中，如 AI 基于 Google Doc 生成的内容，可以直接保存到 Google Drive 或插入打开的文档中，不必费时费力地手动迁移。再比如，Devin 支持跨平台对话能力，当有人在 GitHub 中针对某一段代码留言后，Devin 一方面会在 GitHub 显示已收到反馈，同时会在 Devin 环境中知会用户，并提供链接供点击查看。
4. 结语
随着 AI Agent 从简单的问答工具向协作伙伴、数字生产力转变，技术逐步走向成熟，设计获得更大的发挥空间，正成为这类产品的差异化竞争点，以及用户群能否扩大的制胜关键。
通过对 Manus，Cursor，Gemini 等产品进行分析，可以看到，AI Agent 的交互设计在遵循以下原则的基础上仍在进行演变：
透明化和可解释性：让用户看到 AI Agent 的工作过程、信息来源和决策依据，降低 AI 幻觉、算法偏见以及数据滥用等隐私风险，从而提升用户信任；认知减负：通过合理的信息架构、界面布局和视觉引导，让产品易懂易用，减轻用户认知负担；人在环路（Human in the Loop）：在自主高效与用户可控之间寻找平衡点，支持用户协作和持续迭代；
未来，随着技术的发展，我们期待看到更多创新的交互模式，如多模态融合（融合语音、文本、视觉等多感官交互）、情境感知（根据使用场景自动调整内容元素）、个性化适应（根据用户习惯定制交互流程，提供情感化和个性化体验）等。这些设计将进一步模糊 AI 与人之间的界限，让 AI Agent 真正成为用户的合作伙伴。
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