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AI Agent正在重塑人机交互方式，从被动响应到主动理解用户意图，开启智能服务新纪元。

核心内容：
1. AI Agent的核心特性与概念解析
2. 交互方式从应用中心到意图中心的范式转变
3. 产品形态从单一对话到混合模式的演进路径

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

什么是 AI Agent

AI Agent 就是一个能够理解环境、进行思考决策、并采取行动以完成特定目标的智能实体（通常是软件程序）。它们旨在自动化任务、提供智能化的服务，并与环境（包括人类用户和其他 Agent）进行交互。

核心概念：

• 智能性 (Intelligence): AI Agent 具备一定的学习、推理、决策和问题解决能力。它能根据接收到的信息（输入、数据、指令）进行分析，并采取相应的行动。

• 自主性 (Autonomy): AI Agent 在一定的范围内能够独立地工作，不需要每一步都由人类直接控制。它可以根据预设的目标和规则，自主地规划和执行任务。

• 感知环境 (Perception): AI Agent 能够通过各种方式“感知”它所处的环境，例如接收用户的指令、读取数据、监测传感器信息等。

• 采取行动 (Action): 基于对环境的感知和自身的智能，AI Agent 能够采取相应的行动，例如发送邮件、控制设备、生成文本、推荐商品等。

• 目标导向 (Goal-Oriented): AI Agent 通常被设计用来完成特定的目标或任务。它的所有行为都旨在朝着这些目标前进。

简单理解：AI agent 就像一个能“自己动脑子”的智能助手，不光听指令，还能根据情况自己决定做什么、怎么做。

举个例子：你对智能助手说“我晚上请客吃饭”，它会自动帮你开空调、查食材、点外卖、调灯光，整个过程你不用操心。这就是AI agent的智能和自主性。

厘清几个概念

Function Call 是 AI 的“工具手”，Workflow 是它的“流程安排”，Single/Multi-Agent 是“人手配置”，而 MCP 是让一个 AI 一人多职的“多才多艺大脑”。

• Function call 适合单一功能的多个复合能力整合，如AI 海报

• Workflow 适合一个工具的全流程走到底，如电商app

• agent适合做成单一助手，既能给决策又能帮执行，如chat gpt正在发展的样子

• MCP适合调用其他已有app，如Claude

  
  

AGI 交互方式的转变

交互方式的转变主要是 AI 技术使得人机交互从应用为中心（APP-Centric）的模式到以意图为中心（Intension-Centric），而对于产品形态来说 AI Agent 的竞争已从单纯的算法能力转向用户行为理解和长期价值沉淀。

从 AI as tool 到 AI as agent：交互需求从「对话式响应」到「任务流闭环」

随着人工智能从“工具型助手”向“自主型代理”演进，用户的交互需求也正经历从“对话式响应”到“任务流闭环”的质变。在 AI as Tool 阶段，用户更关注单轮响应的准确性；而在 AI as Agent 阶段，用户期望 AI 能够理解复杂目标、持续执行任务，并在过程中与人协同配合，实现完整闭环。

要支撑这种“任务型 AI”的新交互范式，系统需要具备以下关键能力：

多模态输入与输出能力：AI 不再仅仅接受文字指令，而是需要同时处理音视频、语音、图像、文本等多模态信息，支持从任意感知通道理解用户意图，并以丰富形式输出结果。这为 AI 理解复杂任务背景提供了必要的感知基础。

任务流的可视化与可控性：要真正实现任务流闭环，系统不仅要“能完成”，还要“能看懂、能修改”。这包括：

• 流程可视化：以任务面板或类甘特图方式呈现多阶段任务拆解。

• 逻辑可追溯：展示 Agent 的推理路径与中间决策过程，增强用户信任感。

• 节点可干预：支持用户对关键环节进行修改或微调，实现“半自动+半手动”的灵活控制。

  
  

明确的人机协作权责分配：在 Agent 模式下，人和 AI 的职责边界必须清晰可控：用户负责：目标输入、关键决策干预、结果审阅与后编辑；AI 负责：任务拆解、执行调度、结果生成与反馈闭环。这种结构下，人类保留创意与价值判断的主导地位，AI 则释放在执行与连接环节的效率红利。

“从 Tool 到 Agent”，不仅仅是功能的升级，更是交互模式、任务观和人机关系的根本重构。构建“任务流闭环”的 AI，不是让 AI 更像人，而是让 AI 更像高效协作伙伴：能理解复杂目标，能自我管理流程，也能在关键时刻让人接管。

Manus

Lovart

这就说明了，为什么大多数产品都在做输入框

输入框是最简单直接的接口：输入框是人类和文本类 AI（尤其是大语言模型）最自然的交互方式。它天然适合问答、写作、搜索、指令、创作等所有需要文字表达的任务。? 比按钮多样、比图形灵活、比语音稳定。

输入框最大限度释放了 AI 的能力：LLM（大语言模型）擅长处理自然语言。只要你“能说出来”，它就“能试着做出来”。输入框没有限制用户表达什么，带来了无限可能性，哪怕暂时不完美，也比“点击按钮”式的交互更有想象力。

产品还在探索阶段，输入框便于快速迭代：设计复杂 UI 的前提是理解用户真实需求。但生成式 AI 本身还是一个正在被探索的“平台能力”，所以大家先用输入框收集大量真实数据和使用习惯，再逐步优化出任务型 UI。

输入框成本低、通用性强：对初创公司或大厂的快速试验团队来说，“先做一个 prompt 窗口”是最低成本的上线方式。一个输入框+LLM 后端可以覆盖几十种功能（写作、翻译、总结、规划、写代码…）

那为什么感觉“大家都在卷输入框”？

这是因为：生成式 AI 技术的原子能力就是“从文本生成结果”；所有的产品都在用同样的模型（如 GPT、Claude、Gemini）；所以前期大家做出来的形态高度趋同，核心差异在背后的 prompt、理解和微调上。那下一阶段呢？未来 AI 工具会逐渐从“输入框”转向：结构化任务 UI（像 Notion AI 那样内嵌在工作流）、多模态交互（文字+语音+图像+拖拽）、自动执行链（agent）、可视化 prompt 设计器或场景模板。

从 AI as tool 到 AI as agent：交互形态从「对话式界面」到「对话+GUI混合模式」

随着 AI 的发展，给到人类对于人机交互的想象从过去的点击按键的GUI，转向对话 (CUI) 为核心的交互界面转变，但又由于目前 AI 及 Gen-AI 的技术限制，暂时没能通过对话解决所有用户诉求及工作流，结合GUI+CUI的交互方式出现，从而出现了不同产品形态下，AI 介入产品形态的不同（这里不区分是否是 AI native的产品形态）

混合模式下的 AI 介入交互形态

⬆️引用自小红书Woohoo

目前 AI agent 的三种交互方式

AI 对话式：chatgpt 4o：「原生设计」 替代 「事后修正」

AI + 独立编辑器（包括原生编辑、MCP）

AI + 自由画布：Lovart、flowith、flora、cove

这张图用一个简单但深刻的二维坐标，描绘了人和 AI 在创作与任务中的不同协作关系。横轴是人是否知道，纵轴是 AI 是否知道。于是我们得到了四种典型的人机互动形态。

当人和 AI 都知道该做什么时，协作最直接，就是执行。比如我们让 AI 做个视频、修张图、生成一份报告，这时候人设定目标，AI就像一个熟练的助手，高效完成任务。它不需要和我们反复沟通，只要明确输入，就能交付结果。

而当人不知道，但 AI 知道时，AI扮演的就是“顾问”的角色。我们向它提问，希望它能给出答案、建议或灵感，帮助我们填补知识空白。它不是替我们做，而是告诉我们该怎么做，比如推荐哪个工具、解释某个概念、判断哪个方案更好。

而最有意思的，是当人和 AI 都不知道的时候。这个时候，协作就不再是简单的提问与回答，而是“共创”。人和 AI 一起在一个未知的方向上摸索，比如一起写一本从未存在过的小说、设计一个实验性的装置、生成一套有点荒诞但新奇的概念图。这个过程没有对错，只有灵感碰撞，是 AI 真正参与到创造的瞬间。

最后，当人知道但 AI 不知道，就成了训练或教学的关系。人通过反馈、改写、提供数据，让 AI 变得更聪明。这是我们日常给模型纠错、标注、指导它的过程，是 AI 从不会到会的关键路径。

所以你看，AI 和人的协作关系，其实远不止“工具”这么简单。它可以是执行者、建议者、学习者，甚至是共同创作者。真正智能的 AI，不是替代我们的一切，而是在不同情境中，成为我们不同维度的伙伴。

人和 AI 的关系正在从“人发号施令、AI被动响应”的单向互动，走向一种更具弹性、理解力和共创性的伙伴关系。AI 不再只是一个按键即用的工具，而正在成为一个真正意义上的 Agent——它能理解目标、感知上下文、持续学习，并在必要时主动反馈、调整路径、协同执行。

这种 Agent 化的演进，改变的不只是技术形态，更是在重新定义“人机交互”的边界。在未来的创作、工作、生活场景中，我们不会总是站在“操作者”的位置上，而是更像在和另一个智能体协作：我们输入想法，它帮助推进；我们修正方向，它重新规划；我们不确定的时候，它能提议、试错、甚至陪我们一起探索。

这是一种更自然的交互方式，也是一种更有温度、更有张力的技术想象。AI 不只是做事的工具，它正在成为我们思考的延伸、创意的共谋者、行动的合作者。Agent 不是 AI 的终点，而是人类与技术共生的新起点。