Agent 产品规划：打造会主动干活的智能体

对话引导

要防止让用户面对空白输入框。AI 打开时应依据场景供给选项，比方在报销页面显现 “查询报销进展”、”修改报销单” 等按钮；用户挑选后持续给出下一步主张，构成 “挑选 – 反应 – 再挑选” 的流畅体会。一起要主动补充用户省掉的信息，当用户说 “报销差旅费” 时，主动提示 “需求包含 7 月的上海差旅吗？”

Agent 产品规划：打造会主动干活的智能体

Agent 的中心才能：不止于对话的智能

优异的 Agent 产品必须具备四大才能：主动感知上下文（知道当时在处理什么使命）、使命规划（把大方针拆成小过程）、东西调用（会用计算器、查数据库）、自我反思（发现错误能批改）。就像一个合格的员工，不只要听话，还要会思考和举动。

与 AI CHAT 的实质区别在于：CHAT 是 “你问我答” 的被动方式，而 Agent 是 “你说方针，我来完成” 的主动方式。在规划时需明确这种定位差异，防止把 Agent 做成高级聊天机器人。

规划中的坑与解决方案

上手门槛高是常见问题。很多 Agent 产品像谷歌查找相同只有一个输入框，却让用户挑选模型类型、思考深度等技能参数 —— 这就像让用户自己调相机光圈和快门，反而添加使用难度。解决方案是隐藏技能细节，供给事务选项：比方只让用户挑选 “输出风格（简洁 / 具体）”、”剖析深度（根底 / 深入）” 等事务相关参数。

与工作流割裂会让 Agent 沦为摆设。用户用 Agent 生成竞品剖析陈述后，还得手动复制到 PPT、上传到共享盘 —— 这种断点会大幅降低功率。规划时应让 Agent 与现有东西无缝衔接，比方在理赔平台直接启动危险剖析 Agent，成果主动保存到客户档案，支撑一键引用到理赔陈述。

可干预性规划能防止 Agent”一根筋”。当 Agent 履行过程明显错误时，用户应能暂停并修改，而不是只能从头再来。能够规划 “过程回溯” 功用，答应用户回到错误节点重新规划；供给 “就地澄清” 界面，直接修改 Agent 的中心定论。就像指挥施工时，发现工人挖错方位能够及时叫停调整，而不是等大楼盖歪了再重建。

提高体会的规划原则

简化操作是企业级 Agent 的要害。内部东西应尽量 “傻瓜化”，比方市场部的竞品剖析 Agent，用户只需输入 “剖析 XX 竞品的 Q3 营销策略”，无需关怀用什么模型、调用什么东西 —— 就像点餐时说 “要一份牛排”，不用告诉厨师火候和调料。

思考外显能增强信任感。展示 Agent 的 “思考过程”，比方用时间线显现 “1. 调取竞品官网新闻 2. 剖析社交媒体活动 3. 对比促销政策”，让用户理解定论的由来。在要害决议计划点主动询问用户，比方 “发现两种或许的剖析方向，是否需求分别展开？”，防止盲目举动。

用户控制参与度可适应不同需求。学习 Cursor 东西的方式，供给三种交互方法：全主动的 Agent 方式（直接完成使命）、半主动的 Tab 方式（供给修改主张）、手动的 Ask 方式（问答交互）。用户能够依据使命杂乱度和自己的了解程度灵活切换，就像开车时可挑选主动驾驭、辅助驾驭或手动驾驭。

写在最终：AI 交互规划的实质是重新界说协作

从图形界面到 AI 交互，外表是规划方式的变化，深层是人机关系的重构。优异的 AI 交互规划，既不是让机器彻底替代人，也不是把 AI 当成简略东西，而是构建一种新型协作关系—— 就像优异的乐队指挥，让每个乐器（人和 AI）都在合适的方位发挥最大价值。

未来的交互规划，或许不再有明确的 “AI 功用” 标签，因为智能会像 electricity 相同融入产品的每个细节。但无论技能怎么进化，”让人的工作更高效、体会更愉悦” 这个中心方针，始终是交互规划的指南针。

当我们在规划 AI 交互时，不妨多问自己：这个智能功用真的能解决用户的痛点吗？它是否让协作变得更简略而非更杂乱？究竟，最好的 AI 交互规划，应该让用户感觉不到 AI 的存在，只觉得 “这个产品真懂我”。