Agent产品的交互设计实践

前段时间，我们聊过「AI 项目为什么常常落地不佳」。很多伙伴说深有同感——技术能力强不强是一回事，但让用户愿意长期使用、让业务真正受益，又是另一件更难的事。

这篇文章将结合AI 落地中的实际观察与案例，来聊聊：

什么样的 Agent 才叫“好”？
企业里做 Agent 产品时，有哪些必备的体验设计原则？
一个 Agent 的使用过程分成哪三个关键阶段？每个阶段的交互挑战是什么？
结合Datadog、Atlassian Rovo、v0.app 等10多个实际产品案例，看看这些挑战如何应对。

1 Agent产品的交互设计原则和挑战

在 Software 3.0 的语境下，有了强大的模型和技术，并不等于就有了最好的 Agent。一个“好 Agent”的核心，是让人愿意相信、愿意用、愿意留。

我们将 Agent 产品的体验设计原则总结为三大基石：透明可释、认知减负、人在环路。

👉 原则 1：透明可释

用户最大的恐惧在于“黑盒”。Agent 在做什么？为什么这么做？依据是什么？好的交互必须让 Agent 的思考过程外显。如果 Agent 得出一个结论，用户必须能看到背后的证据链和推导逻辑。只有看得懂，才能建立信任。

👉 原则 2：认知减负

AI 的价值在于提效，如果它让用户增加了记忆负担或操作复杂度，那就是本末倒置。好的 Agent 懂得“自动建议”和“环境适配”。它应该自动读取上下文，不让用户重复输入；它应该无缝嵌入用户原本的工具链中，而不是强迫用户在多个窗口间来回切换。

👉 原则 3：人在环路

企业级 Agent 不追求“全自动驾驶”，而要追求“可控的自主”。
用户必须始终掌握控制权。任务执行中，人可以随时暂停、修改、确认，或者仅仅是看着它跑。智能不是越自动越好，而是越可控越好。

优秀的Agent 产品快速迭代演进。从这些快速演进的产品中，我们看到了 8 个常用的交互设计模式：注意力引导、就地澄清、自动建议、思考外显、上下文/知识匹配、暂停-反馈-继续、环境/工作流适配、自主性滑竿。

下面来结合案例对这些设计模式进行拆解。

2 Agent 产品案例及设计模式应用拆解

一个 Agent 的完整使用过程，其实可以分为“三段式旅程”：

1.任务启动（Start）：唤起 Agent + 让它理解你的任务
2.过程执行（Execute）：规划、推理、调用工具、反思
3.结果交付（Deliver）：输出结果、修改、复用、版本管理

我们发现，每一个阶段都有其独特的“劝退点”。接下来，我们将逐一拆解这些阶段面临的核心挑战，并结合行业标杆案例，看看它们是如何通过特定的“交互设计模式”被解决的。

2.1 任务启动阶段

在这个阶段，用户最常见的心态是迷茫：不知道 Agent 能干什么，也不知道该怎么下指令。

🚩 核心挑战：

上手门槛：如何让用户轻松上手，解决“空白框焦虑”？
信任建立：如何让用户快速建立信任，产生尝试的意愿？
唤起便捷性：如何让用户想起来就能直接唤起 Agent，而不用专门切换入口？
意图理解：如何清晰、准确地理解用户的模糊目标或复杂指令？

✅ 应对策略与案例：

挑战1 针对上手与信任：统一入口与“示例生态”

案例：GenSpark & v0.app 为了解决“不知道问什么”的问题，这些产品不仅提供简洁的统一入口，更重要的是展示了丰富的“参考示例生态”和“可见的能力范围”。比如 v0.app 会展示社区生成的 UI 组件，暗示用户“你也能做出这样的东西”。这种自动建议（Auto-Suggestion）的模式激发了用户的尝试欲，降低了首次使用的心理门槛。

挑战2针对唤起便捷性：环境适配与无缝融入

案例：Atlassian Rovo Rovo 采用了环境适配（Environment Adaptability）模式。它不仅仅是一个网页，而是化身为 Jira/Confluence 右下角的常驻悬浮按钮、IDE 中的内联指令、以及覆盖任意页面的浏览器插件。这意味着 Agent 就在手边，用户无需离开当前工作流，极大地减少了切换成本。

挑战3.针对意图理解：就地澄清模式

案例：Gemini / ChatGPT / Unifunc DeepResearch 当用户指令模糊（如“调研代码审查工具”）时，比如 Gemini 和 ChatGPT Agent 不会盲目执行，而是采用就地澄清（In-Place Clarification）模式。它会生成一个“研究方案”或提出具体问题（“关注哪种语言？预算多少？”），请求用户确认。这种交互确保了 Agent 在开跑前与用户达成共识，避免了“做多错多”。而另外一个 Unifuncs DeepResearch 则会直接执行，当用户发现错了就只能强行停止。

2.2 过程执行阶段

任务开始后，最怕的是 AI 进入“黑盒模式”，用户不知道它在瞎忙什么，也不敢信它的结果。

🚩 核心挑战：

透明度与负载的平衡：面对复杂的任务规划，如何既透明化展示思考过程，又不给用户带来额外的信息负载？
上下文填充：如何主动、自动地填充上下文，既不增加用户操作负担，又能保证依据可回溯？
安全边界：如何让用户明确知道 Agent 拥有哪些权限，会进行哪些操作？
可控性：如何让用户能自主地暂停、修正、继续或重启 Agent？

✅ 应对策略与案例：

挑战4针对透明度与上下文：思考外显与可视化路径

案例：Datadog Bits AI 在处理“运维告警调查”这种高认知负载任务时，Datadog 没有扔出一堆日志，而是应用了思考外显（Think-Aloud）模式。它展示了一个图形化的“假设树”：从资源枯竭、依赖瓶颈等角度生成假设，并实时展示每一条假设的验证状态。这种树形结构让用户一眼就能看懂 AI 的推理逻辑，实现了透明度与信息密度的完美平衡。

案例：CICDAgent / Augment Augment 会在执行中自动匹配上下文（Context Match），并可视化展示它正在读取哪些文件或文档。用户如果发现它读错了文件，可以立即干预修正，确保推理的准确性。我们自己设计的一个 CICD Agent 也参考类类似的设计。

挑战5针对安全边界：权限确认机制

案例：Kubiya AI Kubiya 在执行敏感操作（如创建 AWS 资源）前，会弹出一个清晰的权限确认面板。它明确列出：Agent 将执行什么操作、涉及哪些资源、以及（最关键的）“不包含哪些操作”。只有用户点击 Approve 后，Agent 才会获得临时的、一次性的执行权。这解决了用户对“黑盒操作”的恐惧。

挑战6针对可控性：暂停-反馈-继续

案例：GitLab Duo Workflow 和 Augment 该产品支持暂停-反馈-继续（Pause-Feedback-Continue）模式。Agent 会先列出执行计划，用户可以在执行前增加新步骤或删除多余步骤，或者在执行中途暂停 Agent，查看生成的中间代码。如果发现跑偏，用户可以修改指令后让 Agent 从当前节点“重启”或“继续”，而无需从头再来。

2.3 结果交付阶段

Agent 给出的结果往往不是终点，而是用户下一步工作的起点。

🚩 核心挑战：

质量自检：如何确认任务是否按规划完成？如何自检质量及发现改进点？
无缝衔接：如何让用户方便地修改结果，并轻松应用到下一步工作流中？
版本管理：面对多次迭代，如何做好版本管理，支持多版本对比分析及回滚？

✅ 应对策略与案例：

挑战7针对质量自检：置信度标注与引用溯源

案例：Unifunc DeepResearch Agent 生成的报告或代码，必须经过自检。Unifunc 会在报告中标注每一处引用的来源，甚至对潜在的幻觉（如人物名称混淆、时间错误）进行高亮预警，提示用户“此处置信度低，请人工核验”。这种坦诚展示不确定性的设计，反而增加了产品的可信度。

挑战8针对无缝衔接：工作流集成

案例：Kubiya AI / Product Storymap 对话框不应该是工作的终点。Kubiya 在排查完问题后，会主动建议：“需要我为此创建一个 Jira Ticket 吗？”并直接生成链接。Product Storymap 生成的用户故事地图可以一键导出为 MVP 迭代计划。这体现了环境/工作流适配模式，让结果自然流转。