從語音、視覺到多模態(tài)交互，從靜態(tài)界面到動態(tài)自適應設計，AI 交互正在經(jīng)歷一場深刻的變革。本文將深入探討 AI 產(chǎn)品交互的新興趨勢，以及低代碼和無代碼 AI 集成的發(fā)展，供大家參考。

隨著ai 產(chǎn)品 增長和創(chuàng)新的井噴爆發(fā)，在新推出的ai 產(chǎn)品上，我們也看到了新的交互形態(tài)。ai 對交互的要求，技術和工具的賦能，使交互設計在個性化，多模態(tài) 和自適應擬真 等層面不斷更迭。許多ai 初創(chuàng)公司也在新型交互上呈現(xiàn)了新的探索和嘗試。

語音視覺多模態(tài)交互與情景自適應

多模態(tài)交互能力

下一代人工智能界面有望超越基于文本的交互更多實現(xiàn)多模態(tài)交互能力：

• 先進的語音和語音識別
• 具有增強情感智能的自然語言處理
• 視覺和手勢輸入集成
• 不同交互模式之間的無縫轉換

情境性和自適應界面

人工智能界面的未來正在超越靜態(tài)交互，走向更加動態(tài)和情境感知的體驗。許多ai 初創(chuàng)公司正在探索能夠：

• 根據(jù)用戶上下文和偏好動態(tài)調(diào)整
• 提供基于實時理解的個性化交互
• 跨多個平臺和設備無縫集成

Vapi (https://www.vapi.ai)

圖片來自voiceAI官網(wǎng)

對于復雜的工作流配置功能，以畫布形式呈現(xiàn)產(chǎn)品工作流，為用戶提供一目了然的畫面感，成為ai 交互產(chǎn)品中的一種主要交互模式。以ai 初創(chuàng)公司 vapi 為例，這是一款面向開發(fā)者的ai 工具，他們的使命是voice AI for developers,幫助開發(fā)者在短時間內(nèi)高效創(chuàng)建，測試和部署語音agent。這個產(chǎn)品面向的關鍵用戶是希望在自己的移動應用中集成語音助手(voice agent )的開發(fā)者。在與agent 對話過程中，ai 對提問者中斷的反應

考慮到在語音交互，信號接收以及反饋的過程中，用戶對語音交互的延遲感知非常敏感，對語音交互延遲的感知細化到了毫秒級別（millisecond），也就是對反應延遲的控制精度要求。

更近一步，在語音交互過程中，ai 可以通過實時學習對話內(nèi)容,自適應應答。例如,用戶a在跟ai 的對話中被用戶b打斷，那么ai 會自動識別對話者的切換并且在接下來的對話中進行調(diào)整。

Retell AI (https://www.retellai.com)

華人創(chuàng)始團隊的ai公司retall ai提供了ai 語音客服服務，并且能夠根據(jù)用戶所在場景自適應調(diào)整交互模式和對話內(nèi)容。官網(wǎng)目前支持的場景包含商機管理，前臺接待人員，調(diào)研，客服，催收等等。同時在交互中實時進行自適應，例如，在識別出對話對象處于休假狀態(tài)的時候，會根據(jù)休假場景自動作出回應。

無限畫布重構ai 交互

在新興ai初創(chuàng)中，我們同時也看到無限畫布的交互方式在不同ai 產(chǎn)品中被作為主流交互模式，例如to c 的新一代ai 創(chuàng)作工具flowith 和to b 工作流自動化產(chǎn)品。

Flowith.ai 作為新一代ai 創(chuàng)作工具，其愿景是Craft the ultimate vessel for super intelligence，致力于打造無縫的ai 集成產(chǎn)品。Flowith引入畫布借助于ai 完成了低延時的準實時交互，同時也體現(xiàn)了畫布設計的關鍵優(yōu)勢：

a.協(xié)助用戶完成多線程思維：用戶可以進行多個思考分支，實現(xiàn)并行設計，創(chuàng)作和思維拓展

b.視覺化組織：任何內(nèi)容和工作流設計通過視覺化呈現(xiàn)而非線性或者文本堆疊

c.上下文內(nèi)容追蹤：每個節(jié)點關系清晰可見，交互進度克追蹤，解決了傳統(tǒng)對話中上下文丟失的問題

Gumloop(https://www.gumloop.com)

公司愿景是10倍加速ai 工作流自動化，無代碼。作為一個工作流設計系統(tǒng)，cavas 畫布成為最核心的交互形式。其交互重點在于，通過視覺化的畫布更好呈現(xiàn)了agent 工作流。

Gumloop 同時提供多種主流數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式的對接，包括google 辦公軟件，主流筆記產(chǎn)品notion，slack等協(xié)作工具。

圖片來自gumloop 官網(wǎng)

AnswerGrid – answer at scale

在搜索和對話交互中提供用戶友好的提示語樣本

多模式和交互性表格設計- 為每一個表格提供獨立代理

對每一個動作按鈕進行明確清晰的定義

確保所有相關數(shù)據(jù)源呈現(xiàn)，這對打造用戶信任度非常重要。用戶可以信賴agent 通過數(shù)據(jù)源處理的結果，例如相關的引用和鏈接等等

在專業(yè)領域的ai 產(chǎn)品設計中，對話過程中友好的prompt 提示顯得非常重要

以初創(chuàng)公司AnswerGrid 為例，在大批量對話交互中，實時給用戶提供提示語（prompt模版）

通過自適應ui 調(diào)整來滿足個體用戶的個性化需求

表格化agent的交互界面，呈現(xiàn)給用戶的不僅有agent 結果，也有每一個結果的數(shù)據(jù)來源：

圖片來自Answer grid官網(wǎng)

專業(yè)領域界面

與通用解決方案不同，趨勢是走向高度專業(yè)化，增強智能化的人工智能界面，重點從替代轉向增強：醫(yī)療、金融、教育等行業(yè)特定界面，能夠增強人類能力的人工智能界面。

• 與人類并肩工作的協(xié)作系統(tǒng)
• 能夠理解特定領域詞匯和工作流程的定制體驗
• 可以快速適應特定專業(yè)或個人使用場景的
• 提供智能建議和決策支持的界面

ai 代理自主規(guī)劃于執(zhí)行：自主規(guī)劃，任務分解，無限工具調(diào)用，自我優(yōu)化

Hebbia.AI 是一家文檔處理公司，給不同行業(yè)（金融，法律，大企業(yè)）提供文檔分析和處理模版，在分析表格為主的界面上實現(xiàn)金融盡職調(diào)分析，法律文件分析，企業(yè)監(jiān)管文件分析、PDF 以及音頻和視頻剪輯，以幫助專業(yè)領域的客戶處理垂直行業(yè)場景的查詢和分析

Polymet.AI提供了行業(yè)ai 產(chǎn)品設計工具，例如醫(yī)療保險行業(yè)。在產(chǎn)品設計上考慮交互背后的邏輯，在生成提示的時候保持用戶交互持續(xù)性，例如在時長過久的時候提示用戶10分鐘后返回結果。產(chǎn)品生成prompt 的同時提供了不同的設計要素供用戶選擇。

圖片來自Polymet.AI官網(wǎng)

低代碼和無代碼人工智能集成

人工智能界面開發(fā)將越來越拉進技術與非技術用戶的距離，代碼生成的自動化將允許非技術用戶自定義創(chuàng)建人工智能界面。典型的交互方式有拖放的人工智能界面構建工具，提供模塊化的人工智能組件庫。

無代碼AI平臺通過降低人工智能實施的門檻提供了顯著的優(yōu)勢。它們使業(yè)務用戶、分析師和領域專家能夠創(chuàng)建AI驅動的解決方案，而無需深入的技術專業(yè)知識。這種民主化可以加速數(shù)字化轉型，惠及那些可能缺乏資源構建定制AI解決方案的組織和行業(yè)。

最好的無代碼AI產(chǎn)品在簡單性和能力之間取得平衡。它們通常提供直觀的可視化界面、預建模板和拖放功能，同時仍然提供訪問強大的AI模型和工作流的能力。這種組合允許快速原型設計和部署可以提供真正業(yè)務價值的AI解決方案。

非常典型的無代碼平臺有cursor，瑞典公司lovable等。無代碼開發(fā)平臺+ 底層大模型已經(jīng)成為許多非技術用戶快速開發(fā)產(chǎn)品原型和上線的王牌工具組合。

圖片來自lovable官網(wǎng)

總而言之，ai界面交互趨勢的推動要歸公于多項技術發(fā)展：

• 先進的機器學習模型
• 改進的自然語言處理
• 量子計算的進步
• 增強的神經(jīng)網(wǎng)絡架構
• 改進的傳感器和輸入技術

挑戰(zhàn)與考慮

盡管ai 交互成為主流并且不斷革新，但是在倫理和安全層面還有層層挑戰(zhàn)，如何緩解在人工智能系統(tǒng)中的偏見，保持以人為本的設計，最終在倫理合規(guī)，數(shù)據(jù)安全，技術能力和用戶體驗之間取得平衡是必須持續(xù)突破的課題。

預測展望

人工智能界面的未來不僅僅在于創(chuàng)造更智能的系統(tǒng)，而是創(chuàng)造更以人為本、更具適應性和情境感知的體驗。最成功的界面將是那些能夠無縫融入用戶生活、理解其獨特需求，并在不造成復雜性的情況下提供價值的界面。我們可以預期人工智能界面在下一個十年將實現(xiàn)高度個性化，跨領域和平臺的集成，關注增強人類的潛能而非替代。