[好書選讀] Agentic AI 的 UX 設計:從三大挑戰到 AIPET 系統化策略
Agentic AI UX: From Trials to Triumphs with AIPET's Tactical Tips
以下是這三本書的簡要介紹和作者背景:
1. AI for UX Designers: Using Artificial Intelligence to Supercharge Your Workflow and Build AI-Powered Products
簡要摘要: 這本書旨在幫助UX設計師利用人工智慧來提升他們的工作流程,並建立由AI驅動的產品。它涵蓋了如何將AI融入設計過程,以及如何解決與AI設計相關的倫理考量,幫助設計師掌握AI驅動的方法和技術,以在快速發展的科技領域保持領先。
作者背景: Lise Pilot 是一位作者,她的作品主要圍繞人工智慧和設計。她還有其他關於AI的書籍,例如《AI for Law Firms》和《Designing AI Experiences》。
2. UX for AI: A Framework for Designing AI-Driven Products
簡要摘要: 這本書為設計AI驅動產品提供了實用的框架。它針對UX設計師和設計學生,旨在幫助他們在AI時代保持競爭力。書中內容基於35個真實世界的AI專案案例,並提供了實用的設計技術、用戶研究方法、AI模式和最佳實踐,例如針對大型語言模型(LLMs)和協同工作者(copilots)的設計策略。它還包括實踐練習,幫助讀者將所學應用於自己的AI專案。
作者背景:
Greg Nudelman 是一位經驗豐富的UX設計師和AI策略師。他致力於幫助設計師應對AI帶來的挑戰和機會。他從事過許多AI專案,並開發了專為AI驅動產品設計的框架。
3. Designing AI Interfaces: Design Principles for Creative and Autonomous AI (2026 出版)
簡要摘要: 這本書探討了設計AI介面的原則,特別是針對創意型和自主型AI。它可能深入探討如何創建直觀、人性化且能夠有效協作的AI系統介面,強調在技術限制下實現以人為本的設計。
作者背景: Louise Macfadyen 是Microsoft的資深產品設計師,在Microsoft的Fluent AI團隊工作。她擁有超過八年的用戶體驗和策略設計框架經驗。在此之前,她曾在Google的Material Design團隊工作,專長於發現並轉化技術限制,以開發以人為本的設計解決方案。她的方法側重於創建可訪問、有效且以用戶為中心的解決方案。
隨著 AI 從單純的工具進化為能獨立執行任務的自主代理(Agentic AI),傳統的 UX 設計原則正受到根本性的挑戰。AI 不再只是被動地回應指令,而是能主動發起操作、管理長期目標,這為我們帶來了前所未有的機遇,也帶來了更複雜的設計難題。
其中《設計 AI 介面》一書精闢地指出了三大核心挑戰:錯誤處理、上下文管理與延遲管理。然而,若我們僅僅將它們視為孤立問題來解決,將會錯失良機。本文旨在提出一個更宏觀的視角:透過 AIPET 實踐框架,將這三大挑戰轉化為一套系統性的設計策略,從而打造出真正值得信賴且高效的 Agentic AI 體驗。
AIPET 框架包含五個維度:代理能力(Agent Capabilities)、互動模式(Interaction Patterns)、隱私增強(Privacy Enhancement)、體驗連續性(Experience Continuity)與信任建立(Trust Building)。接下來,我們將逐一剖析,並展示它如何系統性地解決前述挑戰。
A (Agent Capabilities) - 代理能力:誠實界定,主動溝通
系統性策略的起點,是誠實地界定並溝通代理的能力邊界。這不僅是為了預防錯誤,更是建立信任的基石。
主動揭示邊界:與其讓用戶在反覆試錯中摸索代理的極限,不如從一開始就「明確告知系統的能力邊界」。例如,誠實說明其知識截止於特定日期,或無法處理即時資訊。這直接應對了錯誤預防的挑戰,將用戶的期望校準到一個合理的範圍。
溝通自主行為:對於能「獨立執行任務」的自主代理,其行為必須被清晰地溝通。在管理延遲時,單純的進度條已不足夠。我們需要讓用戶理解代理正在「思考」什麼、打算執行哪些步驟,這能將被動的等待轉化為對代理能力的理解與監督。
I (Interaction Patterns) - 互動模式:從指令到協作
Agentic AI 的 UX 設計,需要從根本上改變人機互動的模式,將其從單向的「指令-執行」升級為雙向的「協作-演進」。
建立協作式對話:面對 AI 必然會犯的無聲錯誤,互動模式應轉向協作。用「我們換個方式試試」取代冷冰冰的錯誤訊息,並提供「編輯後重試」而非單純的「重做」,這將單次的互動失敗,轉化為一個持續演進、可共同修正的對話。
共同管理有限記憶:上下文視窗是 AI 的記憶限制,與其對用戶隱藏這個技術細節,不如透過「視覺化的 Token 計數器」等介面將其透明化。這賦予用戶共同管理對話記憶的能力,將他們從被動的資訊提供者,轉變為主動的對話參與者。
將被動等待轉為主動參與:在處理延遲時,「漸進式顯示結果(串流)」或「非同步互動」等模式,允許用戶在代理生成內容的同時就開始閱讀、評估甚至進行下一步操作。這將無謂的等待時間,巧妙地轉化為有價值的互動環節。
P (Privacy Enhancement) - 隱私增強:將控制權融入互動
系統性的隱私設計,不是在設定頁面增加一堆勾選框,而是將數據控制權無縫地嵌入到用戶的自然互動之中。
將上下文管理視為數據控制:對上下文視窗的管理,本質上就是一種即時的數據暴露控制。當系統提醒用戶記憶容量將滿,並提供「刪減早期訊息」的選項時,實際上是賦予用戶權力,讓他們動態決定哪些對話歷史應該從 AI 的當前記憶中移除。這實現了情境式的數據最小化,是一種極為強大的隱私增強模式。
E (Experience Continuity) - 體驗連續性:保障用戶心流不中斷
面對 AI 產出的不確定性,設計的首要任務之一就是保障用戶的任務流程與心流不被輕易打斷。
設計優雅降級的路徑:AI 的失敗往往是「軟性的」,例如輸出內容中斷或離題。系統性的解決方案是實踐「讓系統優雅地降級」原則。即便在錯誤發生時,也應「保存有用的部分,讓用戶可以接續編輯」,確保用戶的智力投入不會因系統的局部失敗而付諸東流。
維持對話的連貫感:對上下文的有效管理,其最終目標是維持體驗的連續性,避免 AI 給出「隨機、僵硬或脫節」的回應。這確保了整個對話旅程是流暢且合乎邏輯的,保護了用戶的認知連貫性。
T (Trust Building) - 信任建立:在不完美中建立信賴
對於 Agentic AI 而言,信任並非來自一個宣稱完美的系統,而是來自於一個透明、可控且可預測的系統。信任是其他所有設計原則的最終目標。
極致透明化:系統性地擁抱並展示不確定性。無論是「誠實地呈現系統狀態」、標註「需要核實的資訊」來處理錯誤,還是解釋延遲原因、提供清晰的進度回報,都是為了拆除黑箱,幫助用戶校準他們的信任度。
保障用戶的最終控制權:信任的基石是控制權。提供「可供用戶介入的節點」、允許用戶「基於 AI 的輸出繼續修改」,這些設計將最終決策權牢牢地交還給用戶。
將可靠性建立在可恢復性之上:既然 AI 的錯誤無法完全避免,那麼系統的可靠性就體現在其恢復能力上。一個能讓用戶輕鬆從錯誤中恢復的系統,遠比一個試圖掩蓋自身缺陷的系統,更能贏得長期的信賴。
結論:設計協同的互動節奏
總結來說,在設計 Agentic AI 時,我們面臨的錯誤、上下文和延遲等挑戰,並非獨立的技術問題,而是彼此關聯的 UX 機會。
透過 AIPET 框架,我們可以將這些挑戰系統性地轉化為設計策略。其核心目標始終如一:幫助用戶在一個必然不完美的系統面前,依然感覺到自信、被支持和有能力。好的設計不是要創造一個完美的 AI 幻象,而是要精心編排一種讓用戶感覺流暢、清晰且協同的互動節奏。為了更具體地理解這一點,讓我們以醫療領域為例,看看 AIPET 框架在真實世界中的應用。
應用案例:AIPET 框架在醫療領域的實踐
醫療是一個對專業性、安全性、隱私和信任要求極高的領域,使其成為檢驗 Agentic UX 設計原則的最佳試金石。
A (代理能力) & I (互動模式) 的體現:重新定義醫療服務入口
文章指出,醫療 Agent 正在成為新的「流量入口」,這正是互動模式 (I) 的根本轉變:用戶透過自然對話,而非傳統應用程式來獲取服務。
同時,其價值不僅在於取代醫生進行複雜診斷,更在於將醫護人員從繁重的行政任務中解放出來。這體現了對代理能力 (A) 的清晰界定與務實應用——專注於高頻、低風險但耗時的任務,從而快速展現價值並校準用戶期望。
P (隱私增強) & T (信任建立) 的核心挑戰:應對高風險場景
醫療場景將隱私增強 (P) 和信任建立 (T) 推到了設計的核心。文章強調,如何在提供個人化服務的同時,嚴格保護患者的敏感隱私數據,是技術與倫理的雙重考量。
信任的建立,則直接源於系統的專業可靠性、決策過程的透明度以及清晰的責任邊界劃分。當 AI 的建議可能影響生命健康時,用戶(包括醫生和患者)必須能理解其決策邏輯,並清楚在出現問題時由誰負責。這正是「信任建立」原則的極致體現——它不是抽象的情感,而是建立在可靠、可解釋和可追溯的基礎之上。
E (體驗連續性) 的願景:貫穿全週期的智慧醫療
文章提到的 Agent能夠滲透「預防-診斷-治療-康復」的每一個環節,這正是體驗連續性 (E) 的宏大願景。一個能夠在用戶健康的整個生命週期中,提供連貫、無縫支持的 AI 代理,將徹底改變醫療服務的體驗,實現真正的個人化與預防性健康管理。
總而言之,醫療領域的案例深刻地印證了:成功的 Agentic UX 設計,絕非單點功能的優化,而是需要一個如 AIPET 般的系統性框架,全面地應對能力、互動、隱私、連貫性與信任這五大維度的挑戰,才能在複雜的現實世界中,真正釋放 AI 代理的潛力。
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關於本刊作者
Gainshin Hsiao 是 Agentic UX(代理式使用者體驗)的先驅,在人工智能與使用者體驗設計領域擁有超過 15 年的開創性實踐。他率先提出將用戶隱私保護視為 AI 產品設計的核心理念,於 2022 年創立 Privacyux Consulting Ltd. 並擔任首席顧問,積極推動隱私導向的醫療 AI 產品革新。此前,他亦擔任社交 AI 首席策略官(2022-2024),專注於設計注重隱私的情感識別系統及用戶數據自主權管理機制。
Agentic UX 理論建構與實踐
AI 隱私保護設計準則
負責任 AI 體驗設計
在 Cyphant Group 設計研究院負責人任內(2021-2023),他探索了 AI 系統隱私保護準則,為行業標準做出貢獻。更早於 2015 至 2018 年,帶領阿里巴巴集團數位營銷平台體驗設計團隊(杭州、北京、上海、廣州)、淘寶用戶研究中心並創立設計大學,從零開始負責大學的運營與發展,不僅規劃了全面的課程體系,更確立了創新設計教育理念,旨在為阿里巴巴集團培育具備前瞻視野與實戰能力的設計人才。其課程體系涵蓋使用者中心設計、使用者體驗研究、數據驅動設計、生成設計等多個面向應用。
活躍於國際設計社群,在全球分享 Agentic UX 和 AI 隱私保護的創新理念。他的工作為建立更負責任的 AI 生態系統提供了重要的理論基礎和實踐指導。
學術背景
Mcgill - Infomation study/HCI -Agentic UX, Canada
Aalto Executive MBA-策略品牌與服務設計, Singapore
台灣科技大學:資訊設計碩士- HCI, Taiwan
中原大學:商業設計學士- Media and marketing design, Taiwan