Day 27｜智能体的 UI 与用户交互层

如何构建"可理解、可控制、可信任"的 Agent 交互体验？

当智能体有了：

• 记忆
• 工具链
• 状态机
• 工作流
• 长期调度
• 可观察性
• 安全边界

它其实已经是"一个实体系统"。但大部分人会卡在最后一步：

"智能体应该用什么方式让用户使用？"

"聊天？按钮？可视化？工作流？多模态 UI？"

你会发现：构建一个 可控、可理解、可信任 的智能体 UI，是落地过程里最重要的一环。今天我们深入解析 智能体交互层（Interface Layer）：

01｜为什么智能体不能只靠对话 UI？

很多人以为"对话 = Agent UI"。但现实情况是，对话是最糟糕的 UI（对初学者最友好，对专业用户最痛苦）。为什么对话 UI 的局限性这么大？

① 不可控

用户不知道：

• agent 正在做什么
• 会执行哪些危险操作
• 会不会误调用工具

② 不可观察

用户完全不知道 agent 的内部状态：

• 当前步骤？
• 调用链？
• 思考过程？
• 工具调用流程？

③ 可预测性差

对话式 UI 完全依赖自然语言，而自然语言：

• 含糊
• 难测试
• 难复现
• 难约束

④ 不专业

对于工程化任务（开发、写代码、运维、数据处理），

按钮、面板、可视化 永远比"对话"强太多。

对话 UI 适合"陪伴型智能体"，

工程型智能体必须有结构化交互。

02｜智能体 UI 的三大层次

一个优秀的 Agent UI 通常包含以下三层：

（1）输入层（Input Layer）

（用户指令 → 转换成可执行任务）

（2）执行层（Execution Layer）

（任务过程的透明展示）

（3）结果层（Output Layer）

（结构化、可复用的结果呈现）

具体展开：

第一层：输入层（Input Layer）

目标：把用户模糊需求 → 转换成 agent 可执行的结构化任务。

这层有 4 种常见形式：

① 指令栏（Command Bar）

最常用：

生成一个周报

分析这个 PDF

帮我清理电脑缓存文件

优势：

• 自然、灵活、易用
• 用户门槛低

② 表单（Form）

适用于"可结构化需求"：

例：

- 生成 PRD（填写项目名、目标、功能列表...）
- 生成学习计划（目标、时间、难度）
- 文档分析（上传文件 + 选择任务类型）

表单的本质 = 让用户输入变得结构化 → Agent 更稳定。

③ 任务模板（Task Template）

自动化场景常见：

• "生成周报模板"
• "生成产品调研稿模板"
• "生成智能体工具说明模板"
  用户选择模板 → Agent 自动填充逻辑 → 执行任务。

④ 文件 / 链接作为"任务触发器"

用户上传文件 → Agent 自动判断任务类型：

• PDF → 摘要、提取数据
• Excel → 清洗、分析
• URL → 抓取、总结、提取结构化信息
• 截图 → OCR + 任务识别

你的 Input Layer 设计建议，作为你未来要做的智能体产品，建议同时包含：

• 对话输入（入口）
• 任务模版（稳定性）
• 表单（专业场景）
• 文件 / 链接触发（自动化）

第二层：执行层（Execution Layer）

目标：让用户清楚 agent 正在做什么、执行到哪一步。

这是智能体 UI 最重要、最容易被忽略的部分。

智能体执行层由 5 个核心模块组成：

① 思考过程（Reasoning Trace）可视化

用户必须知道：

• agent 为什么这么做

• 推理链是什么

• 意图是什么
  呈现方式：

  [推理中]

  • 解析用户目标：生成 2024 年终总结
  • 推断子任务：收集数据 → 聚合 → 生成文稿
  • 需要工具：读取文件 / 总结器

Anthropic Claude、OpenAI o1 走的路线一致：

推理过程必须透明。

② 工具调用链（Tool Trace）

清晰显示每一步的：

• 工具名

• 输入

• 输出

• 耗时

• 是否成功
  示例：

  [1] read_pdf("report.pdf")
  → 成功，提取 24 页文本

  [2] summarize(text)
  → 成功，生成 2 页摘要

  [3] generate_report(summary)
  → 成功，输出 markdown 文档

③ 状态机 / 工作流步骤可视化

如果 agent 有复杂 workflow：

• 展示流程节点

• 高亮当前步骤

• 显示下一步

• 显示已完成的阶段
  效果类似：

  准备 → 数据提取 → 清洗 → 分析 → 生成报告 → 完成
  ↑ 当前

④ 容错与分支可视化

当发生错误：

• 重试
• 换方案
• 跳过步骤
• 请求用户输入
  这必须被可视化，而不是"静默重试"。

⑤ 安全确认面板

高风险行为时：

⚠️ 检测到高风险动作：删除文件
路径：/Users/dd/tmp/cache
风险：不可恢复删除
是否继续？
[确认]  [取消]

执行层 = 让智能体变成透明玻璃屋，而不是黑箱。

第三层：结果层（Output Layer）

目标：让结果结构化、可复用、可导出、可继续编辑。

常见的表现形式有：

① 模块化结果（Section Blocks）

类似 Notion：

每一个 Agent 结果都是"块状结构"：

• 标题

• 关键点

• 代码块

• 图表（图片 base64）

• 文件下载
  例如：

  周报草稿

  亮点

  • ...

  数据图

  (图表)

② 结果可继续指令化（Chainable Output）

每一段结果都可以继续：

• 生成 PPT
• 转 Markdown
• 转视频脚本
• 扩写
• 本地保存

让智能体变成"内容流水线"。

③ 结果可导出

专业使用场景必须支持：

• Markdown
• PDF
• DOCX
• 图片
• 本地文件

④ 多视图展示（Multi-Views）

• 概览视图（摘要）
• 详情视图
• 代码视图
• 调试视图（开发者模式）

03｜智能体 UI 的 5 种常见接口模式

你未来做智能体可以选择以下任意组合：

① Chat-style 聊天式 UI（基础）

优点：简单、自然、通用

缺点：不专业、不可控

适合：

• 内容生成
• 咨询
• 简单任务

② Command Bar（专业场景必备）

类似 Raycast / VSCode / Cursor 的输入栏

极其高效，可执行：

• "分析这段代码"
• "生成项目结构"
• "优化这个 SQL"

适合开发类智能体。

③ 工具面板式 UI（Tool Panel）

类似 Notion AI、ChatGPT Canvas：

• 选择模板
• 填参数
• 一键执行任务

适合：写作、整理、办公场景。

④ Workflow UI（可视化流程图）

适合：

• 数据处理
• 自动化脚本
• 多阶段任务
• 多 Agent 协作

你的"智能体课程专项内容"未来可以用这个。

⑤ Sidecar / Overlay（侧边栏智能体）

例如：

• 浏览器侧边栏
• 编辑器侧边栏
• PDF 阅读器侧边栏
  适合"增强型智能体"，不是"聊天型智能体"。

04｜一个可直接使用的智能体 UI 设计蓝图

下面是可以直接用来构建智能体产品的架构：

┌───────────────────────────────┐
│      输入层（Input Layer）      │
│ 指令栏 / 模板 / 表单 / 文件触发器  │
└───────────▲────────────────────┘
            │
┌───────────┴─────────────────────┐
│      执行层（Execution Layer）    │
│ 推理链 / 工具链 / 工作流 / 安全确认  │
└───────────▲─────────────────────┘
            │
┌───────────┴──────────────────────┐
│      结果层（Output Layer）        │
│ 模块化结果 / 可导出 / 可复用 / 多视图 │
└──────────────────────────────────┘

05｜总结：

智能体的 UI = 这代 AI 产品的核心竞争力。

未来 2 年：UI 设计能力 = Agent 产品差异化的决定因素。模型越来越无差异，工具链大家都能做，工作流和状态机也会普及。

• 怎么让用户看懂
• 怎么让用户信任
• 怎么让用户控制
• 怎么让用户高效使用
• 怎么让用户少犯错
• 怎么让用户愿意持续打开

这些都依赖：智能体 UI / 交互层设计的能力。