聊天框之外，AI 交互正在被哪些「新界面」重写？

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近期，「理想的 AI 交互形态」这一话题在社区引发了热议。现实中，目前业内最为流行的 AI 交互依旧是聊天对话框，其存在的局限在近年来不断被指出和改进，但也有一些无法适配不同工作场景的普适性问题尚未解决。一些产品也开始在特定场景中引入不同的交互设计，试图以更贴近用户需求的方式来承接复杂任务。

聊天框只是 AI 应用早期的权宜之计？

1、「生成式用户界面」的话题近期在 AI 社群引起热议。在讨论中，观点认为当前的模型能力应当足以塑造「可以根据用户的需求进行个性化调整的界面」，但在实际的应用环境里尚未出现此类设计。在此之上，相关帖子从不同维度梳理了当前大多数 AI 产品的界面依旧停留在基础的聊天框的原因。[1-1]

① 在技术原理层面，纯文本式的对话来提供指令对模型来说最自然，也最易于分词理解。

② 在产品参考层面，ChatGPT 作为 LLM 的第一个主要接口，对后来的 AI 产品界面设计产生了巨大的锚定效应。

③ 在运维层面，AI 出错情况的容错性也比较高。在实际操作中，如果 AI 理解错误或输出异常，在聊天对话中可以通过继续对话来纠正，不会中断整个工作流程。

④ 在设计层面，聊天框是一种阻力最小的方案。构建聊天机器人接口相对简单直接，可以复用现有的对话 API 和范式。

2、而将时间线拉长后，有观点认为聊天交互式的时期将会非常短暂，很快更成熟的交互范式就会出现。例如，最初的 Apple I 电脑只售卖裸机主板，需要用户自行配套键盘、显示器等，今天来看这是非常原始的方式。[1-1]

3、自（以 ChatGPT 为代表的）对话式 AI 开始流行，伴随用户量的增长，其以聊天窗口为交互载体的模式存在的局限在近年来不断被指出和改进。在此趋势下，聊天窗口仍是当前最为流行的 AI 交互模式，但这种模式无法解决的问题仍在被用户持续反馈中。

① 此前，有分析在 2024 年指出对话界面下需要来回多次问答确认，导致不必要的交互轮次和时间消耗。伴随 LLM 产品的模型能力和界面的迭代，许多 LLM 产品设计了针对专业场景的功能（如 deep research）和界面来缓解此类冗余沟通。[1-2]

② 相较于得以改善的问题，当前仍有许多声音认为聊天框界面存在用户学习成本高和上下文管理难的局限，其衍生的 Prompt 工程并不能完全改善用户的表达障碍，会把将近一半的潜在用户拒之门外。[1-4]

③ 在门槛之外，部分用户更加重视聊天框无法适配不同工作场景的普适性问题，如产品经理需要精确信息或数据汇总的任务场景与 AI 散文式回答存在冲突，部分可通过表单勾选的统计任务在聊天窗口中仍需要逐字回复等。[1-5]

聊天框之外，业内玩家如何探索特定场景下新的交互机会？

1、单一的聊天对话界面在用户体验上的「痛点」使得业界在近几年探索了不同形式的交互设计，尝试在具有代表性的工作场景下通过输入和输出模态、交互载体、交互流程等方面提供更符合用户偏好的 AI 产品...