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一、前言
在人工智能技术的不断演进中，我们目睹了它如何一次又一次地刷新我们对技术可能性的认知。随着ChatGPT等先进AI工具的涌现，它们不仅拓展了我们的视野，也引领了人机交互的新潮流。本文将探讨AI技术如何与现有产品融合，以及这种融合如何催生出全新的用户体验。
二、多元场景下的主流 AI 形态
目前，主流的 AI 产品主要有三种形式：沉浸式的 AI 智能体（Agent）、伴随式的 AI 副驾驶（Co-pilot）和嵌入式的 AI 场景化嵌入（Embedding）。这三种形态在功能、用户界面、操作体验以及适用场景等方面存在显著的区别。
1.沉浸式AI形态
AI智能体（Agent）—全能的AI伙伴
「对话智能体」：通过连续的对话流程来呈现信息，允许用户在当前对话的上下文中进一步提问，以获得所需的最终答案。
「目标智能体」：在用户输入指令后，直接提供一个可靠的结果，并配备侧边栏，以便用户进行额外的辅助操作。
对话智能体案例—Gemini
①形象化的启动提示
与2023年初相比，Gemini在最近的更新中，其启动页面的提示变得更加形象化，这种趋势也在其他智能体产品中得到了体现。
② 多模态内容生成
Gemini能够理解用户的文本意图，并根据这些意图自主生成包含多种媒介形式的内容卡片。这一特性不仅丰富了AI的反馈形式，也提高了信息传递的效率。
③信息索引的可选展示
信息索引的展示对于提高AI回答的权威性和透明度至关重要。Gemini的设计允许用户在卡片下方手动选择是否展示索引信息，这种设计在保证信息可信度的同时，也考虑到了用户的阅读体验。在大多数日常使用场景中，这种灵活性是一个优势。然而，在一些对信息准确性要求极高的领域，如金融或医学，索引的可见性对于建立用户信任至关重要。对于需要深入研究或扩展阅读的用户，能够即时查看索引可以更有效地获取信息来源。在涉及多方面信息传播的业务场景中，清晰的索引展示有助于减少误解并提高工作效率。在这些情况下，索引的默认展示不仅增强了内容的可靠性，也更好地满足了用户的深入探索需求。
目标智能体案例—Perplexity
Perplexity是一款近期备受赞誉的AI搜索工具，它与Gemini等产品不同，更侧重于为用户提供精确的答案。利用RAG技术，Perplexity为用户带来了一种新的“确定性”体验，这种特性使得Perplexity采用了双面板设计，允许用户对确定性信息进行更深入的处理。
①直接输出结果
与需要用户多次追问以获得答案的对话智能体不同，Perplexity在用户输入查询后，直接提供一次性的、可靠的答案，减少了对话的需要。
② 侧边栏辅助
由于Perplexity能够一次性提供准确的信息，用户可能不需要进一步追问，但仍可能希望对当前的问答进行更深入的探索。为此，Perplexity设计了侧边栏，这个GUI（图形用户界面）分栏为用户提供了辅助搜索的功能，以支持用户进行更深层次的信息检索。
思考：追求最佳答案的AI形态
在用户体验方面，尽管Gemini和Perplexity代表了两种不同的AI搜索方法，但它们共同的目标是为用户提供最佳的搜索体验。Gemini类似于一个充满创意的对话伙伴，通过与用户的连续互动，逐步引导用户获得他们寻求的答案。而Perplexity则更像是一个AI驱动的知识库，它遵循“用户总是正确的”这一理念，以冷静和客观的方式，直接为用户提供精确的答案。
2. 伴随式形态
AI 副驾驶（Co-pilot）— 被动性的 AI 助手这种形态的 AI 主要充当“副驾驶”的角色，旨在为用户提供建议和支持。它依赖于用户的明确指令来操作当前内容窗口，通常以侧边栏的形式呈现。目前，许多 Office 文档类产品都采用了这种设计。
① AI 副驾驶产品示例—Office
在近年来的开发者大会上，微软频繁提到“Copilot”一词，积极推动 AI 技术在旗下应用中的快速整合。Office 软件就是基于 AI 副驾驶理念的一项应用，旨在为用户提供创作辅助、信息查询和总结等功能。
当前场景下的 AI 助手
此形态的 AI 能力被限制在特定场景中，以满足用户的问询、信息检索和创作支持等需求。
被动性 AI 助手
AI 副驾驶不能自动更改页面内容，必须经过用户确认后才能执行操作。用户完成操作后，会在侧边栏中显示操作记录及撤销选项。
辅助提示
由于 AI 副驾驶的特性，通常需要用户提供准确的提示（Prompt）才能执行预期操作。这对许多用户来说可能存在一定的技术门槛，因此在使用过程中，需要及时提供合理的提示，以帮助用户做出决策。
② 思考：提升用户工作效率的 AI 助手
作为被动性的 AI 助手，用户即使不主动使用 AI，也不会影响整体页面的操作。AI 更多是作为提升用户工作效率的辅助工具。
3. 嵌入式形态
AI 场景化嵌入(Embedding)
三、未来的 AI 设计
随着人工智能技术的不断进步，我们看到了多种AI形态在各种应用场景中的出现，包括我们之前讨论的沉浸式、伴随式和嵌入式设计。无论是具有强烈主动性的智能体、提供辅助的副驾驶，还是注重简洁的嵌入式解决方案，每一种设计都具有其独特的优势。
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本期编辑 | 蒋欣怡
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