《AI帮你赢》作者少卿：设计AI与人的交互，从被动预设到主动生成｜Z Next AI 产品创造营

《AI帮你赢》作者少卿：设计AI与人的交互，从被动预设到主动生成｜Z Next AI 产品创造营 《AI帮你赢》作者少卿：设计AI与人的交互，从被动预设到主动生成｜Z Next AI 产品创造营 Modified September 15, 2025 4 . 未来形态：AI成为"超级OS" 随着AI技术的快速发展，供给极大丰富（类似互联网时代的信息爆炸），产品形态正在发生根本性变化。 如何把智能分发到用户的手里，以及用户如何释放自己的潜在需求，需要足够好的交互设计。 产品将从"App"进化为「服务载体」，而AI将扮演"操作系统"角色，实现全时、全局的情境感知和无所不在的服务。 整合GUI 与 CUI只是一种，最终一定是多模态的自然交互。 这一未来形态的核心特征包括： • 全局感知： 通过端云协同架构实现（手机/电脑/IoT设备联动），整合用户的所有数据。终端设备（手机、PC、车机、IoT等）被镜像到服务端，云端可以访问所有私人数据，全面构建和利用Profile、Preference和Context。AI在云端进行复杂计算和决策，结果返回到终端设备，以最适合的形式呈现给用户。 • 主动服务： AI不再只是被动响应用户请求，而是能够主动感知、推理、代理，提供"主动服务"。这需要更强大的三要素构建和运用能力。 以两个场景为例： 健康场景： 系统"健康服务"读取Profile（体重突增、久坐、高糖高脂外卖记录）+基因报告（糖代谢风险），主动告知二型糖尿病风险，询问是否体检。获许可后，自动依据日程（Context）挂号，查询当地对口医院以及科室，然后创建日程并同步到手机上。 出行场景： "天气服务"感知天气变化（Context）+Profile（健康状况）+Preference（穿衣风格、出行习惯）+事件（第二天出差地点与日程），主动提醒："监测到明天上海将降温至15度，而您出差的目的地北京气温相似。根据您的健康状况和穿衣习惯，建议添加一件抓绒内胆。 是否需要我帮您检查行李箱或提醒您出发前携带？"接到值机提醒事件（Context），自动读取Profile（身份信息）进行鉴权，根据Preference（靠窗/过道座位偏好）完成值机，并将包含座位号、登机口、二维码的电子登机牌界面推送至终端设备。 这种主动服务模式大大减轻了用户的认知负担，提高了生活效率，代表了AI产品交互的未来方向。AI不再只是一个工具，而是成为了一个懂你、帮你、服务你的"超级OS"。 最后想说， AI不是“取代交互”，而是重新定义交互的边界。 每种交互的模态都有特点，在特定的场景下，成为长处或者短板。所以不能傲慢地认为任何一种具体的交互方式能够秒杀一切。 这些话综合起来是“理解人、理解人的接口、理解模型、理解模型的接口，在特定的场景下以最适合的方式交互”这句话的原因。 而 理解“人、场景、技术”的接口，才能做出真正懂用户的AI产品。 感兴趣的读者，推荐阅读少卿原创文章： 浅谈 AI 产品的交互设计以及 Agent 演进路线 1. 报名参加下一次 Z Next AI产品创造营活动🙋 —end— 内容｜谭少卿 排版 | 埃玛 审阅｜邓瑞恒 本文不代表智谱公司必然认同以上任何观点。 浅谈 AI 产品的交互设计以及 Agent 演进路线 4 . 未来形态：AI成为"超级OS" 随着AI技术的快速发展，供给极大丰富（类似互联网时代的信息爆炸），产品形态正在发生根本性变化。 如何把智能分发到用户的手里，以及用户如何释放自己的潜在需求，需要足够好的交互设计。 产品将从"App"进化为「服务载体」，而AI将扮演"操作系统"角色，实现全时、全局的情境感知和无所不在的服务。 整合GUI 与 CUI只是一种，最终一定是多模态的自然交互。 这一未来形态的核心特征包括： • 全局感知： 通过端云协同架构实现（手机/电脑/IoT设备联动），整合用户的所有数据。终端设备（手机、PC、车机、IoT等）被镜像到服务端，云端可以访问所有私人数据，全面构建和利用Profile、Preference和Context。AI在云端进行复杂计算和决策，结果返回到终端设备，以最适合的形式呈现给用户。 • 主动服务： AI不再只是被动响应用户请求，而是能够主动感知、推理、代理，提供"主动服务"。这需要更强大的三要素构建和运用能力。 以两个场景为例： 健康场景： 系统"健康服务"读取Profile（体重突增、久坐、高糖高脂外卖记录）+基因报告（糖代谢风险），主动告知二型糖尿病风险，询问是否体检。获许可后，自动依据日程（Context）挂号，查询当地对口医院以及科室，然后创建日程并同步到手机上。 出行场景： "天气服务"感知天气变化（Context）+Profile（健康状况）+Preference（穿衣风格、出行习惯）+事件（第二天出差地点与日程），主动提醒："监测到明天上海将降温至15度，而您出差的目的地北京气温相似。根据您的健康状况和穿衣习惯，建议添加一件抓绒内胆。 是否需要我帮您检查行李箱或提醒您出发前携带？"接到值机提醒事件（Context），自动读取Profile（身份信息）进行鉴权，根据Preference（靠窗/过道座位偏好）完成值机，并将包含座位号、登机口、二维码的电子登机牌界面推送至终端设备。 这种主动服务模式大大减轻了用户的认知负担，提高了生活效率，代表了AI产品交互的未来方向。AI不再只是一个工具，而是成为了一个懂你、帮你、服务你的"超级OS"。 最后想说， AI不是“取代交互”，而是重新定义交互的边界。 每种交互的模态都有特点，在特定的场景下，成为长处或者短板。所以不能傲慢地认为任何一种具体的交互方式能够秒杀一切。 这些话综合起来是“理解人、理解人的接口、理解模型、理解模型的接口，在特定的场景下以最适合的方式交互”这句话的原因。 而 理解“人、场景、技术”的接口，才能做出真正懂用户的AI产品。 感兴趣的读者，推荐阅读少卿原创文章： 浅谈 AI 产品的交互设计以及 Agent 演进路线 浅谈 AI 产品的交互设计以及 Agent 演进路线 1. 报名参加下一次 Z Next AI产品创造营活动🙋 —end— 内容｜谭少卿 排版 | 埃玛 审阅｜邓瑞恒 本文不代表智谱公司必然认同以上任何观点。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/NoW r7df... https://mp.weixin.qq.com/s/NoW r7df... Z计划 Z计划支持大模型创业2025年09月14日 11:55 北京 「星连资本（Z基金）」 是专注于大模型生态的风险投资基金，侧重早期，管理规模 15 亿元人民币。 「Z计划」 是 面向 未上市初创企业与优秀独立开发者/团队，提供 Tokens 赞助、投资支持和技术支持等资源的创新加速计划， 由智谱与星连资本共同支持。 面向全球，持续招募中！🐋（点击报名） 面向全球，持续招募中！🐋（点击报名） 8月31日，在北京·中关村，由星连资本（Z基金） & 智谱Z计划打造的AI PM Meetup 暨 Z Next AI产品创造营 Opening（第 0 次活动）顺利举办！ 在本次开营仪式中， 泰迪熊移动/泰来科技联合创始人&产品副总裁谭少卿 与200+AI PM、算法工程师等伙伴们分 享了他如何用OS的视角来做一个AI Native的产品设计。 产品实现使用价值，商品实现交换价值，这里暂且聚焦讨论产品本身设计的问题。 🔥 关于 Z Next AI产品创造营 汇聚 最具创造力 产品经理和 AI 早期 创业者，让那些能打的产品、炸街的 idea 被更多人看到。 最好是第一轮能被我们投一下 ！（ jiushi ）😆 没有导师 ，谁也别想教人创业，只有在 AI 产品领域有实操经验（无论成功或失败）且乐于分享的先锋； 没有学员 ，只有自由交流、共同进步的“伙伴”。 🙋 关于 Z Next AI产品创造营先锋：谭少卿 连续创业者｜在 transformer 出来之前做 OS 级别的 AI 产品的人，专注于以人为本的产品经理。 偶尔的写作者｜不会写诗的产品人不是好的 AI哲学家。 非共识生产者｜不因现实的琐碎放弃形而上的思索，亦不因担忧暴露自己的无知而放弃表达 1 . 人机交互史：从“被动预设”到“主动生成” 人类与技术互动的路径，本质是「技术社会化」的过程。 回顾人机交互的演进历程，我们可以清晰地看到这一过程： 机械时代： 人机交互的起点是打孔纸带和批处理系统。用户通过在纸带上打孔来编写程序（如FORTRAN语言），然后提交给计算机批量处理。这一阶段完全是技术驱动，交互不直观，效率低下，仅限专业人员使用。 命令行时代： 随着分时操作系统（如UNIX）的诞生，人机交互进入命令行阶段。用户通过键盘输入特定指令（如cd、ls）与计算机交互。Lisp编程语言引入的REPL环境，允许用户直接输入表达式并即时看到结果，实现了早期的对话式交互。这一阶段虽然效率提升，但仍需记忆复杂命令，门槛较高，主要面向极客群体。 GUI时代： 个人计算机普及和鼠标、图形显示技术成熟，催生了图形用户界面（GUI）阶段。GUI通过隐喻设计，使用图标、窗口、菜单模拟现实办公环境（如"桌面"、"文件夹"、"回收站"），用户通过鼠标点击、拖拽等动作直观控制计算机。这一阶段通过视觉元素大大降低了使用门槛，使计算机走向大众化。 CUI时代： 近十年来，随着传感器技术、AI（自然语言处理、语音识别、计算机视觉）和物联网的发展，人机交互逐步趋于自然化。特别是ChatGPT的发布，将自然语言处理的诸多技术"一法破之"，使得人们通过自然语言与AI进行交互真正成为可能。这一阶段实现了人人可用，但交互效率仍存在瓶颈。 如今，技术正在突破"被动响应"，走向"主动服务"。 传统交互模式中，用户的行为被预设了有限种可能的路径，系统只能被动响应。而AI技术的发展，使系统能够主动理解用户需求，预测用户行为，提供主动服务，这是交互范式的根本性转变。 2 . GUI不会消失，CUI需要"约束" 在探讨AI交互设计时，一个核心问题是：GUI（图形界面）和CUI（自然语言交互）将如何共存？ 答案在于理解它们各自的核心价值，并找到整合的路径。 GUI的核心价值是「确定性」。 图形界面通过视觉元素（如按钮、窗口、菜单）压缩信息复杂度，符合人类直觉。人类视觉系统处理信息的效率极高（约70%的信息通过视觉摄入），GUI利用了这一特点，通过精心设计的视觉隐喻，将复杂的技术操作转化为直观的图形操作。GUI的确定性使用户能够明确知道可以执行哪些操作，以及操作会带来什么结果，大大降低了学习成本。 CUI的优势是「自由度」。 自然语言交互像聊天一样灵活，用户可以用多种方式表达同一个需求，系统也能理解并响应这些不同的表达方式。这种灵活性使得自然语言交互能够适应各种复杂场景和需求，大大降低了使用门槛，实现了"人人可用"。 然而， CUI存在一个根本性的问题：文本表达现实存在"维度差"。 现实世界是多维、复杂、动态的，而语言是线性、符号化、半结构化的。用语言表达现实是一个"降维"过程，而理解语言则需要"升维"操作，这导致了解读困难和交互效率问题。例如，要完全描述一个苹果的方方面面，需要涵盖物理属性、感官体验、成分结构等多个维度，几页纸都不够，但我们平时只会说"这是一个苹果"。 因此，未来交互的核心是「整合」：用GUI的确定性承接CUI的自由度，让AI既"听得懂"又"做得对"。 具体来说，就是利用AI的代码生成能力，在交互过程中临时生成最符合当前情境的交互界面。这不是否认图形界面和命令行的交互价值，而是说，系统可以在需要的时候，自己生产出图形界面或者命令行界面，实现两种交互方式的优势互补。 3 . 预见UI：AI主动生成的"智慧界面" 当AI学会"预判需求"，交互就进入新阶段——预见UI。预见UI，也称为主动生成式AI交互，其核心思想是利用AI的代码生成能力，在交互过程中临时生成最符合当前情境的交互界面。 预见UI的实现基于三大要素： • 用户档案（Profile）： 侧重客观属性，如身份信息、健康数据、设备信息、职业、语言等。 • 用户偏好（Preference）： 侧重主观选择和历史行为，如口味偏好（地中海/英式，碳水爱好者）、穿衣风格、常用工具设置、座位偏好等。 • 情境理解（Context）： 关注当前的具体环境和任务状态，如时间、地点、当前任务、可用资源、事件触发、对话历史等。 以「菜谱助手」为例，我们可以清晰看到传统AI与预见UI的区别： 传统AI只会输出大段文本菜谱。当用户提问"给我几道晚餐的菜谱"时，AI可能会返回一段Markdown格式的文本，列出几道菜的材料和制作步骤。这种交互方式缺乏对用户Profile、Preference、Context的深度利用，显得泛泛而谈，效率低下。 预见UI却能根据用户信息主动生成界面： 1. 理解用户是美国人(Profile)，喜欢地中海/英式菜谱(Preference)，现在是傍晚且冰箱有料(Context)，动态生成可视化卡片界面，展示3道高度相关的菜谱。 2. 当用户选择其中一道菜后，界面再次动态转换，展示具象化的菜谱详情。配料可以添加到待办清单（按需出现的组件，购物or备菜），步骤旁自动生成内联计时器按钮（情境化组件，理解到"炖煮15分钟"需要计时器）。 3. 动态工具栏仅在Todo List或计时器激活时自动显示在底部，提供全局概览和控制入口。点击工具栏项可滚动回界面中对应原始位置，保持上下文连贯。 这种交互方式不再是纯文本，而是结构化的、可视化的、更易交互的界面。界面随用户操作"生长"，像真人管家一样贴心，大大提升了用户体验和交互效率。 预见UI的实现依赖于AI强大的代码生成能力。当前的大语言模型已经能够根据自然语言描述生成前端代码，实现各种交互界面。这种能力使得AI能够为每个任务、每个用户、每个情境提供量身定制的交互体验，真正实现"千人千面"的个性化服务。