AI 产品与体验
AI 产品体验的难点不是“界面像不像 AI”,而是用户能否判断系统正在做什么、依据是什么、下一步由谁确认。W2 用这篇文章检查产品 UI;RAG、Agent、Memory 的实现留到后续周。
先画清一次 AI 交互
用户输入
→ 系统确认范围与可用资料
→ 模型生成候选结果
→ 用户查看依据、修改或拒绝
→ 系统保存已确认版本
→ 失败时重试、改用手动流程或升级人工
候选输出与已确认事实必须是两个状态。漂亮的生成动画不能代替状态、来源和责任边界。
五个界面问题
| 问题 | UI 必须回答 | 常见误导 |
|---|---|---|
| 系统在做什么 | 当前步骤、输入范围、是否仍在运行 | 只显示无限旋转图标 |
| 使用了什么 | 文件、数据范围、来源版本 | 让用户以为系统知道全部资料 |
| 结果是什么状态 | Draft、Review、Confirmed 或 Failed | 把模型草稿显示成已保存事实 |
| 用户能做什么 | 编辑、确认、拒绝、重试、转人工 | 只有“重新生成” |
| 出错后怎么办 | 已完成部分、失败原因、恢复入口 | 假装成功或清空用户输入 |
状态名应与实际业务契约一致。表中的英文是课程讨论词汇,不要求产品界面原样显示。
场景一:生成文档草稿
输入状态:Recording → Transcribing → Editable Transcript
确认状态:Human Confirmed Transcript
生成状态:Draft Generated
业务状态:Under Review → Confirmed
“Human Confirmed Transcript”只表示用户确认了转写文字,不表示生成文档已经批准。界面要分别呈现原输入、修改记录、生成草稿与最终确认动作。
检查三个问题:
- 用户能否在确认前修改文字?
- 生成失败是否保留已确认输入?
- 最终记录能否追溯到使用的输入版本?
场景二:有政策依据的回答
有 Citation 不等于回答正确。界面至少应允许用户看到:
- 引用的文档名称与版本;
- 支持结论的具体片段;
- 哪一句回答对应哪个来源;
- 来源缺失或互相冲突时的提示。
若系统没找到足够资料,诚实显示“没有足够依据”,不要用 Confidence 百分比装成科学结论。Confidence 需要明确计算和校准方法,否则只是另一段模型输出。
场景三:Agent 准备执行动作
在“发送、写入、删除、改变状态”等动作前,Approval 应绑定具体 Tool、参数、目标资源与有效时间。
准备执行:创建交接草稿
目标:Resident demo-017
来源:已确认 transcript v3
影响:新增 Draft,不覆盖 Confirmed 记录
操作:[检查详情] [批准一次] [拒绝]
“批准 Agent”太宽泛。参数、目标或版本改变后,应重新确认。暂停不等于已经发生的副作用会自动回滚。
Empty、Loading、Partial、Error 不是装饰状态
| 状态 | 应显示什么 |
|---|---|
| Empty | 为什么为空、下一步可做什么 |
| Loading | 当前阶段、取消或超时入口 |
| Partial | 哪部分成功、哪部分失败、能否安全重试 |
| Error | 用户可理解的原因、保留的输入、恢复路径 |
| Escalated | 已移交给谁、后续如何追踪 |
Streaming 只是传输方式。文本逐步出现不代表更准确,也不代表任务已经完成。
Refine Loop 要保留用户已做的工作
“重新生成全部”会丢掉用户确认过的内容。更好的修正动作应限定范围:
- 只修改结构,不改变已确认事实;
- 标记某段依据不足;
- 补充一个缺失字段;
- 回到 transcript 修改后重新生成;
- 撤销本次草稿,保留此前 Confirmed 版本。
每个动作都要说明会影响什么,尤其是会不会覆盖已确认内容。
Memory 与 Personalization
Memory 不能只做成“系统更懂你”。用户需要看到记住了什么、来自哪里、作用范围、保留多久,以及如何纠正或删除。共享设备、团队空间和个人账户的边界必须可见。
课程 W2 只预留 Memory 状态和入口;数据模型、写入策略与 poisoning 防御在后续课程实现。
W2 Product Design Review
用同一条完整流程检查桌面与移动端:
- 从输入开始,经过 Draft、Review、Confirmed 和 Failed。
- 键盘能否到达主要操作,焦点是否可见。
- Loading、Empty、Error、Partial 是否有真实内容。
- 文字和关键控件是否达到可读对比度。
- Reduced Motion 下是否仍能理解状态。
- 模型结果、来源和人工确认是否清楚分层。
- 截图里是否有真实个人资料;课程只用 synthetic data。
可复用的体验验收模板
用户目标:
输入与来源:
模型输出状态:
人工确认点:
允许修改的范围:
失败后保留什么:
重试是否安全:
来源如何查看:
最终状态由谁写入:
可访问性检查:
常见错误
| 错误 | 为什么危险 | 修改方向 |
|---|---|---|
| AI 草稿直接进入正式记录 | 模型输出被误当事实 | 分离 Draft 与 Confirmed |
| 一个“同意”按钮批准所有后续动作 | 授权范围不明确 | 绑定具体动作和参数 |
| Error 后清空输入 | 用户无法恢复 | 保留安全的已完成状态 |
| 用动画掩盖长延迟 | 用户无法判断是否卡住 | 显示阶段、取消与超时 |
| 只看使用次数 | 无法知道任务是否完成 | 结合成功、修正、放弃和人工升级 |
自检
- 我能从输入追到最终确认版本。
- 我能指出模型输出和业务事实的分界。
- 每个失败状态都有下一步,不伪装成功。
- 高风险动作的 Approval 绑定具体内容。
- UI 没有用 Confidence 或动画代替证据。
- 我能用模板完成一次 W2 Product Design Review。
完成本节的成果是可复核的界面状态与评审记录,不是提前实现 RAG、Agent 或 Memory。
小结
- AI UX 的核心是可判断、可修正和责任边界。
- Draft、Confirmed 与执行动作必须分开。
- Citation、Approval 和 Memory 都要展示来源与范围。
- 失败恢复和可访问性属于产品能力,不是收尾装饰。
📚 相关资源
❓ 常见问题
点击问题,查看本章对应的实践答案。
AI 产品 UX 跟传统产品 UX 最大的区别是什么?
输出从确定变成概率性 — 用户容易高估或低估能力,错误可能"看起来像对的",流程从线性变成 refine / retry / review。所以不能套传统 form thinking。AI UX 的核心不是 novelty 是 trust:用户知不知道功能边界、能不能看懂输出、能不能修正、出错时是否诚实。
为什么单纯一个 regenerate 按钮还不够?
Regenerate 让用户每次重抽盲盒,控制感差。更好的 refine loop 给低摩擦修正路径:shorter / longer 控篇幅、more formal / more casual 调 tone、fix structure 保留内容只改组织、ask follow-up 补上下文。这种局部调整比全部重来明显提升用户控制感和留存。
AI 产品的 error UX 最忌讳什么?
把失败伪装成成功 — 比 provider down 更伤 trust。规范四条:provider fail 就明确提示别假装思考中、source 不足就承认不确定、partial success 展示 partial result、高风险场景给人工升级路径。AI UX 的失败不只是体验问题,是 trust 问题,一次伪装成功流失的用户拉不回来。
AI memory 功能要给用户哪些控制权?
四个必须可见:(1) 记住了什么 — 一份 visible preference summary;(2) 保留多久 — retention 与 privacy 说明;(3) 能不能清除 — clear / reset 按钮;(4) 个人还是共享上下文 — visible context boundary。记忆能力越强,边界越要画清楚,否则用户感觉是黑盒,trust 反而降。
AI feature 该追的指标除了使用量还有什么?
本章列了五个:task success rate(任务真完成率)、refine rate(用户在积极修正还是被迫重试)、abandonment rate(中途放弃)、feedback score(主观体验)、source click / review rate(用户在不在验证结果)。只看 DAU / 调用次数会被 retry 掩盖真实体验,refine 和 abandonment 更能暴露问题。