AI Agent 产品交互设计：设计模式与案例分析

本文将从体验设计视角，来看看当下热门的 AI Agent 产品，如 Manus、Flowith、Gemini Deep Research、Cursor、Devin 等，分析 Agent 产品面临的设计挑战，探讨有效的交互设计模式，以及如何打造高效、易用、友好的 Agent 交互体验。

或许你还记得 ChatGPT 问世时的轰动，第一次使用 DeepSeek R1 的兴奋和激动也历历在目。AI Agent 发展一日千里，今年以来，几乎每个月都有新的 AI Agent 产品发布，现有产品也不断更新换代，让人目不暇接。

本文将从体验设计视角，来看看当下热门的 AI Agent 产品，如 Manus、Flowith、Gemini Deep Research、Cursor、Devin 等，分析 Agent 产品面临的设计挑战，探讨有效的交互设计模式，以及如何打造高效、易用、友好的 Agent 交互体验。

一、 从“工具”到“伙伴”的 AI Agent 产品

回顾 AI Agent 的发展历程，可以看到一条从“工具”到“伙伴”的演进路径。几年前的AI产品多以聊天机器人（chatbot）、AI助手（AI Assistant）的形式存在，提供简单的搜索和问答服务。2022年11月，ChatGPT 发布，刷新了普罗大众对 AI Agent 的认知。此后，AI 智能体跨越式发展，由“我问你答”进阶为“我说你做”。一两句指示，AI Agent 就可以自己生成代码、绘制图像、制作PPT演示文件，甚至处理更复杂的任务——今年3月“横空出世”的 Manus，就具备简历筛选、股票分析、旅行规划等多场景应用能力。

当下，AI Agent 正朝着更高阶的 AGI 形态迈进，已经开启 General AI Agent（通用型AI智能体）或 Agentic AI 的阶段。这意味着，AI 不再仅仅是被动响应用户指令的工具，而是能够主动分解任务、调用外部工具、制定执行计划，并在执行过程中进行自我修正的"数字劳动力"。

正是这种能力进阶，使得 AI Agent 的交互设计变得越来越重要。当 AI 从单纯的"工具"转变为"伙伴"，用户与 AI 之间的互动方式也需要相应改变。良好的人机交互设计不仅能让用户更容易上手和使用 AI Agent，还能增强用户对 AI 执行过程的理解和信任，从而最大化 AI Agent 的价值。

二、AI Agent 产品交互设计难点

AI Agent 产品的工作流程大体上包括：用户输入需求开启任务、AI Agent 进行任务分解与规划、调用工具/模型执行各步骤，以及生成并展示结果。

以 Manus 的简历筛选案例为例，在收到用户请求后，Manus 自动解压简历压缩包、逐一浏览十几份简历并记录关键信息，最终生成结构化的候选人筛选报告，过程代码和结果报告可供用户浏览、导出。

围绕这一工作流程，要打造流畅的 AI Agent 交互体验，设计师需要解决贯穿其中的多个难点。从用户与 AI Agent 的交互过程来看，我们可以将这些难点划分在启动、过程和结果三个阶段：

1. 启动阶段设计难点

当用户开始使用 AI Agent 时，首先面临的是如何清晰高效地表达需求和进行初始设置：<