一 、交计全文速览图

二、总结前言

2025 是超全智能体的元年，2026 年将更加成熟和普及 ，何提互设应用程序的交计体验方式因为智能体而逐步发生改变。

马斯克和扎克伯格曾预言“在未来 5-6 年内
，力篇传统的总结手机和应用程序（App）的形态将因为 AI 发生根本性变革” 。

三、超全设计师已经迎来了「AI 交互设计」窗口期

以前的何提互设体验设计经验，已经跟不上如今 AI 能力逐渐普及的交计应用端设计开发趋势 。

如今，力篇各产品研发团队基于 AI 能力用户体验设计需求将会大幅增加。总结

即将到来的超全 2026 年金三银四求职季，产品和开发设计岗的招聘必然会对求职者结合 AI 的能力提出更高要求。

率先掌握 AI 体验设计能力的设计师，在求职时更有竞争力，在职场团队 AI 设计这一块也更有知识话语权。

换个角度看，AI 体验设计对于交互设计师在一定程度上也是一次洗牌的机会。

四、从 UX 到 AI Experience，具体有哪些转变

1. AI 将重塑以往的交互方式

当 AI 能够理解自然语言并主动完成任务时，许多传统的 UI 组件：信息架构、导航设计
、表单流程  、数据筛选等交互方式将会逐渐被重构。

用户与应用交互的过程将会改变
。比如：

用户发起交互 ，由原来的用户主动操作+操作的路径 ，变成了用户的一句意图表达+AI 直接推送入口。

再比如对于用户输入错误的处理方式，由原来的表单验证与提示 ，变成了与 AI 的自然语言澄清 ，然后多轮对话修正 。

再比如帮助决策上，用户由原来的面对多选项，变成了 AI 根据情境理解目标 ，并直接推荐最优路径 。

3. 基于 AI 的场景设计与思考

根据尼尔森诺曼设计机构（简称 NN/g）在 2024 年的 AX 设计研究 ，优秀的 AI 体验设计要有具备以下几个素质：

1. 用户能够容易地使用提示词
   ：这意味着需要设计引导用户有效输入的界面元素
2. 划清 AI 主导 与 用户主导 的边界：当不应该让 AI 做决定时，在合适的时机让用户介入
3. 多模态交互设计：语音、文本、控件输入的设计结合
4. 渐进式建立信任 AI  ：顺滑地让用户从发现、尝试到依赖 AI 功能
5. 品牌下的 AI 人格化：AI 人设、开场白风格 、拟人化、专有音效设计

五、如何提升 AI 体验设计能力

1. AI 交互设计知识

① 来自大厂的 AX 设计原则与模式

来自 Google、Microsoft  、Ant 公司的 AI 设计规范与原则
 。

理解设计原则背后的原因、场景 ，就像以往我们接触过刚在技术窗口爆发期的「新颖」交互，比如 PC 时代的鼠标输入 、移动互联网的触屏输入、虚拟现实时代等...交互模态各有差异 。

1. https://design.google/library/people-ai-research
2. https://pair.withgoogle.com/guidebook/
3. https://www.microsoft.com/en-us/haxtoolkit/ai-guidelines/
4. https://ant-design-x.antgroup.com/docs/spec/introduce-cn

② 建立 AI 交互设计基本认知框架

AI 的软件分为 ：AI 能力应用软件、各行业场景应用软件的 AI 赋能。

AI 的交互形态：

1. Chat 对话式（对话式交互为主）
2. Assist 助手式（隐藏为主，需要协助时唤醒）
3. Spread 散布式（隐藏为主 ，固定节点出现相关的 AI 功能）

AI 交互组件  ：Think 思考过程 、ThoughtChain 思维链、Prompts 提示集 、Conversations 管理对话、Suggestion 快捷指令......

Ant-design-x

③ 积累 AI 交互设计经验

1. 体验优秀的 AI 功能 ，并搜集到案例夹。
2. 建议按场景分类收集：内容创作类、数据分析类、任务自动化类 、客户服务类、等等。
3. 大致的框架可以像产品体验日记一样，记录设计细节，比如：产品名称与截图 、核心交互流程描述、AI 介入的具体方式、优秀设计细节(如何处理加载 、错误  、歧义的)。

④ 尝试理解 AI 大模型底层的技术原理

这是偏技术的知识 
，对于非专业人群来说
，比较难啃 ，但回报是最高的。

因为它是我们认识 AI 的原理性起点 ，一旦掌握
，做许多 AI 项目都能受益，比如 ：快速判断 AI 能力边界 、规划大模型训练等 。

而对于设计师来说 ，也包括能有效指导 AI 领域的设计。

就像以往我们落地自己的设计方案，最好提前摸清前端框架、组件、数据交互，才不容易在开发环节被卡脖子 ，更顺利地实现设计方案。

了解方式：查阅关于 LLM 工作原理的科普类文章；相关大模型的官方网站查找文档 。

2. Ai 交互设计思维

在现有设计项目中，多一层关于「AI 交互辅助」的思考

在做设计项目中 ，在传统交互设计思路上 ，有意识地思考「假设现在有 AI 智能体的帮助，这个功能可以是什么样的更好用法？」 。

如果你想更好地验证 Ai 设计模式的成果 ，可以做一些进阶的学习研究 ：

首先像以往的项目一样 ，拆解用户操作；

然后针对每个环节思考“如果这里有 AI 能力 ，能否提效或者减负
？

再将 传统方案 vs AI 加持方案的可视化，并进行对比 ，量化提升的效率

基于上图
 ，我们把有 AI 协助退货整个过程
，背后的动作和实现原理拆解分析 ：

1. 用户与系统的交互是通过「多轮对话」 ，
2. 然后 AI 在对话中「识别意图」，与用户确认需求，
3. AI「搜集关键信息与用户资料」提交，
4. AI 发起退货申请，并对接商家「退货系统」，
5. AI 推荐「最优」的退货方式(上门取件)，
6. 只把最少的操作「确认」留给用户。

而以上这些动作，都需要设计师具备了理解前后台的交互链路(前端如何自然地与用户交流、后端对接哪些接口) 、Ai 工具调用的能力、等等知识经验，才能顺利地完成 Ai 的交互设计方案 ，并落地 。

3. 争取实战机会，让自己新学习的能力在落地中验证

战略性参与有 AI 的项目：

如果你的团队项目正好有 AI 智能体对业务场景赋能的规划，那么对你来说
，参与进来将是一个转型的好机会。

其中
，从 redesign 小的功能点中 加入 AI 的交互方案开始，比如：搜索功能智能化、表单自动填充、智能推荐卡片 。这类功能点改造见效明显，往往投入产出比高 ，易于快速验证和迭代 。

当然得在方案支撑足够有理的前提下 。比如
：准备传统交互 vs AI 加持的交互这两套方案对比，用预期收益、技术可行性和数据说话。

主动创造机会和环境  ：

定期向产品团队分享竞品的优秀 AX 设计案例 ，进行团队设计扫盲，同时也能提升队内影响力
，后面参与项目设计更有话语权 。

4. 大胆点，用 AI 颠覆玩法

进阶到挖掘大的场景中 ，能够利用 AI 重塑体验方式的机会
。

比如：

传统的进度条，用户需要拖动查看逐个视频帧寻找他想看的目标片段。

而 AI 播放器中，可以把识别到的字幕 ，加入到进度条中作为锚点，让用户根据具体的字幕内容，就可以精准定位并直达该进度点，找片段的效率大大提升，直接使体验升维。

最后

预计 2-3 年之后，AI 交互设计将普及为交互设计师的基本能力 。那些率先掌握的设计师
，将在 AI 重塑产品形态的浪潮中，找到属于自己的新位置 。

现在就是最好的开始时机。

你，做好准备了吗
。

作者：米糕Micheal