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AI 应用构建“进化论”：从开发、使用体验到企业价值

在阿里云做AI Agent相关的产品设计，我过去两年主要关注AI应用的构建与使用体验。这期间最大的感受是：设计的核心命题在快速迁移。

最开始，我们要解决的是“如何让开发者能构建起来”——降低门槛、优化配置、减少挫败感；随着智能体技术成熟，问题变成了“如何让用户看懂AI在做什么”——该展示哪些信息？透明到什么程度？而现在，企业客户问得最多的是：“我的数据能安全调用吗？业务经验能沉淀下来吗？”

这三个阶段，对应着AI应用构建的三次进化——不是功能迭代，而是设计重心的范式跃迁。接下来，我想从开发者、用户、企业这三个视角，复盘这条演化路径。

01 让开发者“能构建”是第一步

大模型应用的构建方式可以归结为 Code、Flow、Form 到 Natural Language 这几种模式,本质上是可控性与易用性之间的权衡。在为阿里云 PAI 的大模型应用开发平台 LangStudio 做设计的过程中，我经历了从 1.0 到 1.5 再到 2.0 的几次迭代，恰好是这个光谱的缩影，反映了市场趋势和用户需求的快速变化。

这个过程中我们也踩了不少坑。最初我们假设 B 端开发者能够接受复杂度，愿意为了灵活性付出学习成本。但通过数据和用户访谈，我们发现许多用户在第一次构建时有很强的受挫感，知识格式难处理、表单校验频繁报错、配置项太多导致心智负担过重，这些都会造成用户流失。

我们意识到,构建平台的价值不在于提供多少能力,而在于让”第一次成功”尽快发生。因此在后续迭代中,我们重新设计了 Onboarding 流程，通过模型预置降低起步负担，通过表单校验优化减少挫败感，通过对话式构建提供线性指引。这些改进的核心目标只有一个——让开发者的”第一次成功”尽快发生,因为只有当用户体验到价值,后续的深度探索才有可能发生。

02 Agent 时代的关键，是让用户“能理解”

随着开发者构建体验的完善，我们开始更关注AI产品的使用体验，帮助开发者更容易打造体验好的产品。随着Agent技术的成熟，大量中间信息涌现，我们意识到全部展示会导致信息过载。Agent的执行包含规划、工具调用、多轮状态、中间结果等信息。如果全部展示，用户容易信息过载；如果隐藏过多，用户又会失去信任。

我们通过实验探索了在复杂任务中过程透明度对用户体验的影响，将Agent信息拆分为3大阶段10种类型进行实验。数据验证了我们对10种过程信息优先级的假设，并显示适度的过程透明度在复杂任务中能显著提升用户满意度、信任感与长期使用意愿。

同时，我们也获得了3点洞察：

1. 透明度偏好个体差异很大，应允许用户自主选择，并通过视图折叠等方式灵活呈现过程信息；
2. 应采取任务驱动的透明策略，复杂任务详细展示，简单任务直白呈现；
3. 中间结果非常重要，能够帮助用户尽早发现方向偏差，并可在其他场景复用。

最后，我们总结出一套更稳定的Agent信息架构，用来帮助用户”看懂”智能体。该架构根据任务复杂度匹配信息粒度，采用自适应呈现方式，智能收起已完成的次要信息。在Design Agent、Data Agent等产品设计中，我们都以这套架构作为界面与交互的基础，效果显著。

·上述研究成果已被CSCW 2025收录：Ailin Yu, Zehui Jin, Yan Zhu, Yue He, Tao Yang, and Luping Wang. 2025. Exploring the Impact of Process Transparency on User Experience in AI Design Agents. CSCW Companion ’25.

03 最终，我们希望智能“能沉淀价值”

技术更新越来越快，AI 工具生命周期越来越短：三个月一个版本、半年一个新方向。但企业更关心的不仅是工具本身，也是：

• 我们多年的数据资产能不能被安全调用？
• 业务经验能不能沉淀为下一代智能的能力？
• 我的业务需求能不能被 AI 理解并复用？

换句话说，企业要的不是一个“越来越聪明的 AI”，而是一个“越来越懂自己的 AI”。

围绕这个问题，我们开始构建企业级智能体的基础设施：

• Design Agent：让企业的设计语言、模板、组件库成为 AI 的“母语”
• Data Agent：让企业的数据变成“可调用、可审计、可复用”的能力
• 组件化 Agent 架构：任务面板、步骤时间线、证据区、调试区……让团队构建更稳、更可复用的智能链路

企业级 AI 的价值不在 demo，而在沉淀。留下价值，才是企业级智能的本质。

复盘这两年的设计经历，我发现每次进化都伴随着一次”放弃”：

第一阶段放弃复杂性，让开发者能上手； 第二阶段放弃全透明，让用户能理解； 第三阶段放弃标准化，让企业能定制。

在对的阶段做对的取舍，可能比追求完美更重要。

这是过去两年的一点感悟，技术还在迭代，演化还在继续。

原文：
https://mp.weixin.qq.com/s/aPAqDx6sMZnRGh2zLIGIuQ