用四大章节，总结AI智能体交互设计的高频问题

过去一年里我带领我的 UI 小伙伴深耕 AI agent 领域，在人机对话的细节里摸爬滚打，攒下了一些带实战温度的 EXP，趁着有更新的热情分享给大家。

和传统交互不同，AI 智能体的设计处处藏着 “反常识” 的坑：精心设计的表单，使用体验却很割裂；花心思做的图文混排卡片，反而让对话逻辑变得混乱；自以为贴心的预输入提示词，要么被用户忽略，要么限制了真实需求的表达……

今天我把这些踩过的坑拆解成具体场景 ，希望这些经验能帮 UI 小伙伴少走些弯路，毕竟让 AI 智能体真正 “懂用户、好用、不添乱”，需要在一次次的试错里摸索出更清晰的解决方案。

更多干货：

一、为什么有的 AI Agent 对话用文字直铺，有的要用气泡包起来？

在为 AI Agent 做界面设计时，你是否也遇到过这个问题：

1. 主流样式分为两种，气泡式和直铺式：

气泡包裹式（Bubble-style）

最常见于对话型产品，如：豆包、智谱清言、讯飞星火，视觉上接近微信、QQ 等“社交聊天”，一问一答排列，每条内容被圆角容器包裹，可加头像、动效、时间戳等

文本直铺式（Plain-text layout）

更常见于工具型产品，如：chatgpt、gemini、腾讯元宝，视觉上没有明显的聊天结构，直接展示回答；页面结构更接近文章/摘要/模块列表。

两种样式背后的「交互心智」

2. 到底什么时候选哪种？

我们来看看设计选型时常见的判断维度：

产品角色：工具型 vs 助理型

工具型（例如搜索总结/导购/智能填表） → 直铺式更合适

助理型（例如问诊机器人、写作助手） → 气泡更适合拟人感和语境延续

内容长度与结构性

长段落、图文混排、有标题层级 → 直铺更清晰

轻量问答、短句型内容 → 气泡更沉浸

多轮对话 vs 单轮回应

多轮交互需要保留上下文 → 气泡逻辑更自然

单轮提问或静态结果展示 → 直铺更高效

是否需拟人感

希望营造“陪伴感” → 拟人气泡配合动效最佳

强调“结果准确” → 工具页面、信息块式表达更稳妥

3. 设计细节建议

气泡建议最大宽度不超过屏宽的 80%-90%，避免读起来太“挤”；问和答的气泡从颜色和长度上都要有所区分；通常问的气泡极值宽度是答的气泡宽度的 90%，这是因为

1. 突出重点： 用户的提问是起点，但重点是AI的回答。窄气泡让用户快速浏览自己的问题，把注意力集中在更重要的回答上。
2. 便于阅读： AI的回答通常更长、信息量更大。用更宽的气泡可以减少文字换行，让用户读起来更顺畅，体验更好。
3. 视觉区分： 窄气泡和宽气泡的对比，能清晰地区分“用户输入”和“AI输出”，让整个对话界面更有条理、一目了然。

可适当加入“正在输入中”的过渡动画，增强沉浸感。这点可以借鉴微信，因为 AI 在进行长回复的时候，是需要等待时间的，这段时间就可以增加“回复中”的 lottie 动画来模拟对方正在回复的感觉，减少等待焦虑。

气泡顶部可添加头像/名称/身份标签，强化 Agent 形象（相对应的可能会降低屏效）

直铺式建议配合 emoji 表情、模块标题、分段逻辑，避免视觉疲劳。

目前主流的 AI 软件，如 ChatGPT、Gemini、Claude 等，在回复问题时普遍支持甚至优先使用 Markdown 格式。这样做有几个主要原因：

清晰的结构：Markdown 能轻松创建标题、列表、加粗、斜体等，让 AI 的回答结构化，更易于阅读和理解。

代码展示：对于技术类问题，Markdown 的代码块功能可以完美地展示代码，并进行高亮显示，避免格式混乱。

兼容性：Markdown 是一种轻量级标记语言，几乎所有平台和应用程序都支持它，确保 AI 的回复在不同设备上都能正确显示。

二、AI Agent 的预设提问与推荐机制设计

大多数用户在第一次和 AI Agent 对话时，都会卡在同一个问题：“我该问点啥？”为了避免用户“开不了口”，几乎所有对话产品都会提供一些「预设提问」或「推荐问题」来降低门槛。

1. 为什么要做预设提问？

降低认知门槛 —— 给用户一个“先开口”的理由

缩短冷启动时间 —— 避免用户盯着空白输入框

引导产品价值呈现 —— 推荐内容就是「产品能帮你做什么」的直观展现

维持对话节奏 —— 用推荐追问延续语境，避免对话突然断掉

2. 常见的预设输入机制样式

常见的预设输入样式有 快捷提问、智能追问、预填建议三种类型。

快捷提问（Quick Suggestion/ Quick Reply）

1. 样式：一个个可点击的圆角按钮或卡片
2. 使用场景：冷启动页、AI 首轮问答后
3. 特点：操作门槛低，固定的提示词，点击即发送

智能追问（Smart Follow-up）

1. 样式：根据 AI 的回答，生成“相关追问”选项
2. 使用场景：用户可能继续深挖上下文
3. 特点：让对话延续更自然，也能展示 AI 的“上下文理解能力”，交互方式也是点一下即可提交提示词进行下一轮对话。

预填建议（Suggestion Chip / Input Prefill）

1. 样式：紧贴输入框的轻量标签，横向滑动
2. 使用场景：需要多个相似选项让用户筛选
3. 特点：轻量、空间友好，常见于移动端。而且可以根据实际需求进行功能定制，比如支持多选；选中后填入输入框，并可二次编辑等。

3. 设计时的几个关键问题

推荐要显眼还是轻量？

冷启动场景：新用户刚进入时，推荐要足够「显眼」，避免出现“输入门槛高、不知道说什么”的尴尬。 设计策略：用卡片式、气泡式高亮推荐，给到一眼可点的操作感。

长对话场景：用户已经在连续对话，推荐则要「轻量」，避免打断思路。 设计策略：缩小到输入框上方的小贴士或轻量 Chip，不抢占对话主导。

推荐数量多少合适？

通常建议 3～5 个，控制在一屏以内，尽量避免左右滑动或堆叠滚动。 原因：手机输入框空间有限，过多会带来 UI 压迫感。但是对于需要有运营或抓眼球的冷启动场景下可以适当做些妥协让步。

推荐是强引导还是可忽略？

1. 强引导风险：会让用户觉得「被操控」，丧失自主输入的体验。
2. 最佳实践：保持“可点可忽略”，让推荐成为「助推器」而非「指挥棒」。
3. 设计策略：点击即可触发；不点击则完全不影响自由输入。

推荐与上下文的关系

目前主流的比较先进的 AI 并不是简单的“你问我答”模式，而是模型推理+主动追问的机制，也就是说一个长回答里，通常是由 LLM 推理 Prompt 生成一个自然语言答案，然后通过系统识别你的 Query 中是否包含特定意图，例如“帮我订机票”“帮我总结文档”等，如果识别到了意图系统会触发调用工具模块，来进行具体的工作。然后在前端 UI 展示上，往往也是不同模块拼接而成的。

1. 冷启动：推荐内容要覆盖典型任务，降低“空输入”焦虑。
2. 上下文中：推荐应与用户前文强相关（如用户输入“写周报”，AI 可推荐“要不要生成 PPT”）。
3. 连续对话：避免重复推荐，用动态策略替换（如同一问题只出现一次）。

三、如何把用户信息的提示词结构化收集

在 AI Agent 的实际使用中，用户常常带着模糊的需求进入对话。比如：“帮我写一份述职报告”、“我肚子疼应该吃什么药”。这些问题往往缺少关键信息，如果 Agent 直接回答，结果会失真或过于泛泛。

因此，如何把用户的自然语言提示词转化为结构化信息，就成了 UI/UX 设计里的一大挑战。

下面拆解 3 种常见的设计方式，并对比它们的适用场景。

1. 插入式表单

形式：表单和对话内容混排，像一条消息一样嵌入对话流。

插入式表单

1. 场景示例：孕妇问：“帮我进行饮食记录分析” 智能体在对话流里插入小表单，优先收集孕妇基础信息，如年龄、孕周、身高、体重等，然后收集餐别、用餐人数等信息
2. 优点：沉浸感强，像继续对话一样自然。
3. 缺点：字段一多，容易撑满对话区。
4. 适用场景：快速收集 1～3 个关键信息。

2. 弹层式表单（Bottom Sheet / Modal）

形式：触发关键问题时，弹出独立表单。

 弹层式表单

1. 场景示例：孕妇问：“我这次 B 超单看不懂，能帮我解释吗？” 智能体触发弹层，收集： 上传 B 超报告（文件上传），后续根据需要可再用表单补充症状等信息。
2. 优点：能承载复杂信息，逻辑清晰。
3. 缺点：会打断对话，需要用户切换注意力。
4. 适用场景：涉及多字段或需要文件上传时。

3. 引导式多轮对话

形式：AI 以问答方式逐步引导补全信息。

引导式多轮对话

1. 场景示例：用户问：“皮肤发红有点痒？” 智能体逐轮引导： “有没有脱屑、渗液或肿胀？” “有没有接触可能引起过敏的物质”
2. 优点：自然、贴合医疗咨询场景，用户不会觉得被要求填表。
3. 缺点：效率较低，如果问题多，会显得冗长。
4. 适用场景：敏感或高风险问题，医生思路式问诊。

4. 小结

结构化收集用户提示词的本质，是把「模糊的自然语言」转化为「清晰的机器可读输入」。

实际设计中，往往是组合使用：

作为设计师，我们需要根据 场景复杂度 + 用户心理负担，选择合适的方式，甚至进行组合，让 AI Agent 在既高效又自然的交互中完成任务。

四、智能体“拟人化”设计研究（视觉 + 行为 + 语言）

在垂类领域的专家 AI Agent 项目里，需要在“合规”与“营销”中不断拉扯，“理性”与“感性”反复 PK。法务要的是明确告知用户这是“智能体”，是 AI 生成，仅供参考，而在产品营销层面又要让用户感官上觉得自己聊天的对象就是专家本人。

在用户眼里，AI Agent 是“人”还是“工具”，很大程度取决于它的拟人化设计。

如果设计过于“冷冰冰”，用户会把它当工具，用完即走；如果设计过度“人设化”，又容易引发不适或不信任，再加上 AI 的幻觉问题，医疗场景用户对错误的容忍度为 0，Agent 的一次不专业的回复往往会让用户迁怒于专家本人。

因此，如何在视觉、行为、语言三个维度找到平衡，是智能体设计中的关键议题。

1. 视觉：给智能体一个“可信赖的外壳”

角色化设计：在医疗、教育、心理场景中，智能体常常借助「头像 / 卡片」传递角色感。 在信息结构上，一般是专家肖像+专家姓名+专家头衔+所在机构+擅长领域，有的还可以创建专家本人的百科卡片，来详细介绍专家的生平、成就、著作、社会荣誉等，强调专业与权威。

专家智能体主页

动态与反馈：轻量动画能让交互更自然，比如“正在思考”的打字动画，增强“在对话”的临场感。为增强临场感，基本上智能体都会加入专家本人声音训练的声音模型，营造一种和专家即时聊天的氛围感。那么如何让 chatbot 部分显得没那么工具化公式化，需要在样式上尽可能靠近即时聊天软件。

设计建议：保持「中性 + 专业」的视觉表达，让用户信赖，而不是过度亲密。

2. 行为：让智能体“像个体贴的人”

节奏控制： 医疗咨询 → 不要一股脑给出所有答案，而是像医生问诊一样，先收集信息再回答。 教育辅导 → 逐步提问，引导思考，而不是直接给结论。

收集基础信息把提示词结构化

交互模式： 提供多轮澄清：当信息不完整时，先确认而不是直接生成结果。 支持中断与切换：用户随时可以跳过、不回答，保持“用户掌控感”。

细节反馈： 比如孕妇提交了产检数据后，智能体先回应“我已收到您的 B 超报告”，再进入专业解读，提升可靠感（见 3.2）。

3. 语言：让 AI 像“会说话的专家”

1. 语气与身份匹配： 医疗类 → 语言应冷静、专业，同时带有安抚性。 例如：“根据您描述的症状，可能属于正常孕期反应，但建议结合产检结果进一步确认。” 心理类 → 温和、共情，避免下定论。 财经类 → 谨慎、基于数据，而不是情绪化鼓励。
2. 拟人化表达：适度使用自然语言增强亲和力，比如“让我帮您看看这份报告”，但避免过度人格化。
3. 透明性：当回答有不确定性时，要明确说明“此建议仅供参考，请结合医生面诊”，避免“AI 装作全知”。

4. 数字人的必要性与适用场景

Hi Echo、talk AI、智谱清言的数字人

数字人能带来的价值

1. 信任感增强：在医疗、教育、金融等高信任需求场景，数字人可以让用户更快建立“这是专家本人”的代入感。
2. 体验沉浸：在视频答疑、虚拟课堂或直播场景，数字人形象能增加陪伴感和临场感。
3. 品牌差异化：作为新技术展示，数字人有很强的营销和传播价值，帮助企业在产品初期吸引关注。

局限与风险

1. 成本高：建模、驱动和实时生成对算力和设计资源要求大，第三方的数字人 API 质量也是一言难尽。
2. 可能喧宾夺主：如果回答内容和交互体验不够好，用户可能只记得“这个数字人很假”，而不是“这个智能体很有用”。
3. 并非刚需：多数场景下，头像 + 文案 + 行为拟人化，就足够建立信任。

适用场景建议

1. 适合：宣传/发布会、新用户冷启动、需要展示品牌技术实力的场景。
2. 可选：高价值专家场景（如主任医师解答孕妇问题、知名教授讲课）。
3. 不建议：日常对话流（会拖慢体验）、信息密集型场景（用户只关心内容）。

小结

拟人化设计的本质，不是“让 AI 假装成人”，而是在关键交互点上用人性化的方式降低距离感。

1. 视觉：中性、可信赖，不喧宾夺主。
2. 行为：有节奏感，像人一样“懂得倾听”。
3. 语言：专业框架 + 适度温度感，保持透明和边界感。

当智能体既能传递专业，又能保持亲和，用户才会真正把它当成「可信赖的专家助手」。

好了，这四个小专题可以看作是 AI Agent 交互设计专题的第一辑。我尝试从几个具体的切口——对话形式、推荐机制、信息收集方式、拟人化体验——去拆解 AI Agent 在产品设计中的常见问题。

它们并不是最终答案，而是阶段性的探索：

有些经验来自实战复盘；

有些观点仍值得在更多项目里验证；

还有不少坑，未来可能还会遇到。

但这正是有意思的地方：AI Agent 的设计体系，还在快速成形，每一个产品团队都像是在摸着石头过河。

接下来，我会继续把实战中的思考整理出来，比如：

1. AI Agent 的冷启动体验设计
2. 如何在长对话中保持节奏与专注
3. AI Agent 与传统功能入口的融合方式

如果你对这些话题感兴趣，可以关注我，后续我会持续更新，也欢迎在评论区交流。

希望这条探索之路，不是我一个人的，而是我们共同的。