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探索卓越 AI 产品体验 —— RICH 设计范式（02 意图）

发布日期：2025-01-24 19:22:47 浏览次数： 1888 作者：蚂蚁集团设计

意图设计简介

在简介篇中我们提到在蚂蚁内部 AI 产品实践中，经常冒出诸多的体验困惑，其中最关键的都聚焦在设计的「模糊前期」，比如：什么时候应该使用会话的方式？如何让 AI 理解用户的意图等？意图这一体验要素，在 AI 时代变得更加举足轻重，除了技术的努力，设计能在意图方面做些什么呢？

What 什么是意图设计

在人工智能领域，意图通常被定义为用户希望达成的目标，如查询天气情况、办理银行业务、预约服务等。这些意图并不总是直接表达出来，而是隐含在用户的言行之中。

在不同的领域和维度，意图也有不同的分类，如按照用户意图清晰度可分成意图清晰与意图模糊；按照用户与系统的交互目的可分为咨询信息类与执行任务类。

Why 为什么要做意图设计

用户的意图常常隐含在言行之中，用户倾向于以自然方式表达需求，而非直接说明意图。因此，准确识别这些隐含意图至关重要。它能帮助 AI 更准确回应用户需求，更高效完成用户目标。

换句话说用户目标的实现已从 GUI 时代的繁琐界面操作转变为 AGI 时代 AI 对复杂意图的理解。这大大降低了用户的学习成本，提升了产品体验。然而我们在蚂蚁内部的 AI 实践中发现，并非所有意图都适合会话式交互，有时传统界面的简单点击交互，在某些场景下比多轮对话更为高效。

除了传统界面交互与会话式等交互界面范式的问题，通过调研我们还发现：大部分用户对于 AI 产品存在认知盲区，即不清楚 AI 能帮我实现哪些意图，以及往往没有能力准确表达意图，这在一定程度上阻碍了 AI 的有效应用。因此，如何提升用户对 AI 能力的认知，并设计出让用户能轻松准确表达意图的界面，成为当前 AI 设计领域待解决的重要课题。

How 如何应用意图设计

那么该如何应用意图设计策略解决 AI 产品的体验设计问题呢？概览如下图，具体细节内容请往下查看。

明确意图类型

在意图设计的概览中，我们提及了意图可依据不同领域与维度进行分类。

从用户意图清晰度，可分为意图清晰与意图模糊。通常来说意图模糊的用户，通过对话的方式，能更加高效洞察与满足意图；而意图清晰的用户，通过简单的操作即可完成用户的目标，例如点击按钮或者图标等。
从用户与系统的交互目的，可分为咨询信息类与执行任务类。咨询信息类意图主要关联用户的查看与搜索行为，体现了用户对于信息的获取意图；执行任务类意图主要关联用户的操作与管理行为，体现了用户希望系统执行特定任务或操作的意图。

我们发现意图分类与用户行为存在着紧密的关联性。以上信息有助于我们更加了解用户意图，从而设计出更加符合用户期望的界面交互模式。

在意图类型与用户行为象限图的基础上，如果我们把目前主流的 AI 产品已有的介入方式做一个叠加的话，我们会发现意图类型+用户行为与 AI 介入方式存在着如下的关系。

Do 适合内嵌式： 以界面操作为主，偶尔唤起AI快捷指令，更适合意图上清晰与行为上做管为主的场景。
Chat 适合独立式： 以自然语言为主，几乎没有界面操作，更适合意图上模糊与行为上查看搜索为主的场景。
Chat+Do 适合助手式： 自然语言和界面操作均衡配合使用，较强通用性更加适合以上 2 种交叉的场景。

这并不意味着每种意图都只能对应一种交互介入方式。在实际应用中，产品设计者需要根据具体的场景和需求来选择最合适的 AI 介入形式。

最佳案例

独立式

助手式

内嵌式

提供意图预期

在用户与 AI 的交互过程中，一个普遍存在的挑战是用户对 AI 所具备的能力缺乏了解，这往往导致用户在提问时感到迷茫，既不清楚如何开启对话，也不确定提问的合理范围。鉴于这一现状，对用户的意图进行有效引导显得尤为重要，旨在帮助用户明确 AI 的能力边界，从而建立符合 AI 可实现范围的意图预期。

最佳案例

当用户首次踏入 AI 产品的世界时，可通过提供 AI 可实现意图预期的方式了解 AI 的强大能力以及具体用法。

引导意图表达

用户意图表达常倾向于口语化的方式，导致 AI 无法高效识别与理解，并反过来影响了用户体验。为了引导 AI 与用户双方意图的准确匹配，我们在设计侧引入了「槽位设计」这一概念。

什么是槽位呢？槽位可以理解为预定义的参数或变量，用于匹配用户表达的关键信息，如：日期、时间、地点等。这些信息对理解用户意图和提供准确响应至关重要，共同构成对用户需求的完整理解。例如，在智能助手应用中，用户说“提醒我明天下午 2 点开会”，其中“明天下午 2 点”就是一个时间槽位。为了准确的引导用户将这些关键信息表达清楚，我们需要在交互过程中有意识的、自然的引导用户进行对应信息的表达。