在人类与AI之间：新的设计困境。
AI正在以惊人的速度颠覆的不仅仅是软件行业。不久前，设计师们还深陷于Figma变量和像素级完美的效果图中。如今，像v0、Lovable和Cursor这样的工具正在实现基于感觉（vibe）的即时原型制作，这让旧方法显得几乎过时。
越来越清晰的焦点不是保真度，而是前瞻性。当今产品设计工作的一部分是概念性的：感知趋势、构建面向未来的系统以及进行超前数年的思考。但除了当前的势头，我们仍然必须专注于解决当下能带来真正价值的实际问题。这种平衡有时具有挑战性，但也创造了改革我们思维和方法的机会。
随着AI智能体（AI agents）成为我们系统中嵌入式协作者，设计师面临着一个有力而紧迫的问题：我们现在为谁设计？突然间，我们发现自己处于一个新的体验困境之中：同时为人 和 程序进行设计。这意味着需要探索新的用户画像（personas），并调和不同的方法：情感直觉、逻辑执行以及两者的连贯性。
让我们来看看这一困境的陷阱，并探讨在为人类和机器同时设计时我们必须考虑什么。
AI智能体是用户，但不是人类。为它们设计需要新的UX抽象。
产品设计101（基础）完全是关于理解人类体验的：某物的感觉如何、是否直观、如何带来愉悦。但智能体没有感觉。它们解析（parse）。它们标记化（tokenize）。它们基于模式识别、上下文、概率和严格解释来操作。
为智能体设计意味着构建易于访问且直观，但能与非人类读者清晰交流的界面。想想结构化数据、语义HTML、可访问角色（accessible roles）、可预测的元数据和上下文。如果你的界面对人类像诗歌，但对LLM（大语言模型）却像胡言乱语，那么对于未来交织的人机交互来说，你可能就有麻烦了。机器需要知道它在哪里。
对AI友好的用户体验（UX）是关于构建具有一致语法、机器可读提示以及某种会让程序员喜极而泣的语义严格性的界面。它更关乎契约（contracts）而非美学。如果机器自己能使用你的用户界面（UI），那么它对人类和机器来说都是面向未来的。
即使是为无情感的AI智能体设计，共情（Empathy）仍然至关重要。
这听起来像是一个矛盾修辞法。你如何对一个没有任何感觉的事物产生共情？但请听我说完。
这里的共情不是去想象AI在情感上正在“经历”什么，而是去想象它需要我们提供什么才能避免出错（breaking）。当它遇到意外输入时会做什么？会产生幻觉（hallucinate）吗？会原地打转吗？
为智能体设计更像是在为一个有点“自作聪明”（smartass）的小家伙设计：它们会完全按照你要求的去做，但不一定是你想要的意思。所以我们需要非常字面化，并且需要一种系统共情（systems empathy）： 预测故障模式、防范歧义并确保后备计划（fallback plans）。
我喜欢把它看作像无障碍设计（accessibility design）一样。你不是在同情某人的情绪，而是在考虑他们截然不同的能力集。一个AI智能体可能会因为上下文太少或太多而出错。找到正确的平衡至关重要。
同时为人类和AI智能体设计会创造张力与机遇。
人类喜欢新颖、富有表现力的界面。智能体喜欢无聊、一致的界面。作为产品设计师，我们现在必须让两者都满意。
你UI的语义层（semantic layer）意味着标签（labels）、角色（roles）、标记（markup）和结构（structure）。这现在成了我们的双重职责（double-double duty）。它帮助人类导航和理解上下文，但也提供了AI智能体可靠运行所需的钩子（hooks）和线索（clues）。由于这些东西需要经过恰当思考以满足无障碍标准，我们必须思考如何能让它们更好，但这次是为了机器。
大多数UI在构建时并未考虑语义。我们擅长构建光鲜亮丽的东西，但不一定是可读性强的东西。而现在，AI智能体正迫使我们去回溯并为我们的界面重新注入意义（retrofit meaning）。你的语义层越好，AI智能体就越能使用和导航它。
UX用户画像必须进化。智能体现在是利益相关者（stakeholders），而不仅仅是工具。
你传统的用户画像可能是：Jill，一位有10年经验的内容编辑，有过度使用感叹号的倾向。
现在你还需要：Bot-1，一个翻译智能体，优先考虑准确性，基于API触发运行，不擅长处理习语（idioms），并且需要尽可能多的语义上下文。
AI智能体有能力、局限性、目标，甚至偏好（尽管说实话：这只是提示工程/prompt engineering）。它们需要特定格式的输入。它们期望一致的反馈循环。它们不会感到无聊，但它们会感到困惑。更糟的是，如果没有足够或太多的数据来执行任务，它们会变得怪异（weird）。
所以，是的，构建机器人用户画像（bot personas）。定义它们的优势和约束。定义它们的工具集和目标。然后考虑它们如何与你的人类用户画像互动。它们在何处协作？在何处冲突？Jill何时会覆盖（override）Bot-1？Bot-1何时需要Jill来清理（clean up）她的文案？
UX的未来是多智能体系统（multi-agent systems）。为协作而设计，而不仅仅是控制。
我们正在从单人界面（solo interfaces）转向 ensemble casts（群像戏）：人类、AI智能体、工作流和决策链。少想想“工具”，多想想“生态系统”。
这意味着我们需要为以下方面设计：
可见性（Visibility）：谁做了什么？是智能体还是人？
协调（Coordination）：智能体应该在什么时候接管，什么时候应该等待批准？
信任信号（Trust signals）：你如何帮助人类信任AI的决策？你如何帮助AI信任人类的输入？
上下文（Context）：AI工作需要什么信息？什么信息必须循环（looped）给人类？
我喜欢为智能体设计渐进式披露（progressive disclosure）的想法。它们不需要人类需要的所有花哨内容（fluff），只需要相关的元数据、标记（tokens）和上下文。
然后还有相当于团队白板（team whiteboard）的UI：仪表板（dashboards）、活动日志（activity logs）、注释（annotations）和语义面包屑（semantic breadcrumbs），这些都能帮助智能体和人类理解共享工作区。
那么……我们现在为谁设计？
诚实的答案？我们为所有人设计：为人类，也为AI智能体。人类似乎是情感化和凭直觉行事的混乱体，而AI智能体乍一看似乎是始终如一且严格逻辑的。但事实往往与你想的相反：人类也喜欢逻辑路径和一致性。如果为AI智能体定义了太多工具、太多上下文或过于复杂的任务，它们也会出错。我们现在必须以一种适应新用户画像需求的方式同时考虑两者。
实现这两者将使人类能够更轻松、更富创造性地完成工作，并使AI智能体能够产生可靠的输出并在该帮忙的地方帮助人类。一个由两种用户画像组成的协作生态系统是关键。
我们的职业正在发生变化。AI的兴起并不意味着我们不再关心人类需求，但这确实意味着我们扩展了对“用户”真正是谁的理解。它不再仅仅是监督那个你故意放在右上角的醒目大按钮的Jill。它也是那个试图总结Jill意图的隐形智能体，或许还会将其输入另一个完全不同的系统。
被称为用户体验设计师（User Experience Designer）或用户界面设计师（User Interface Designer）的美好旧时光已经逝去。我们需要一个新的标签。也许是一个能反映这拓宽视野的标签。如果你喜欢，可以称之为AI/UX/UI设计师。因为在这个新时代，我们的工作必须全面地考虑到协作中用户和机器的整个生态系统（constellation）。
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