2025QECon全球软件质量效能大会：面向 Software 3.0 Agent 产品交互设计

面向Software3.0Agent产品交互设计亢江妹（KK）｜Thoughtworks总监咨询顾问亢江妹（KK）ThoughtworksAI创新服务总监咨询顾问AI2.0产品经理网站/产品经理AI搭子作者多个大会多个大会AI主题演讲嘉宾AIAI+BizDevOps实践者01以Agent为核心的Softwar03Agent产品交互设计实际案例以Agent为核心的Software3.0工具平台以Agent为核心的Software3.0工具平台构建/测试PromptedExperience“CanyoucreatenewcodefortheautoloandelinquencychangesdescribedinJIRAPromptedExperience“CanyoucreatenewcodefortheautoloandelinquencychangesdescribedinJIRA_1234ˮ“IneedtoexecutethetestsbeingranonJIRA_1234andvalidatetheresultsˮ“IneedtoexecutethefullpipelineforchangesassociatedwithJIRA_1234ˮ“CanwedeploychangesforJIRA_1234intoproduction?ˮ“IneedtocreateauserstoryJIRA_1234basedonautoloandelinquencychangesˮAI输出:“IhaveAI输出:“IhavegeneratedaPRthathasthenewautoloanchanges.ThePRisingithubAI输出:“Ihaveexecutedthefullpipelineandhavecreatedthedeliveryartifacts.ˮAIOutput:“Ihavecheckedthedeploymentandmovedforwardtodeploy.ˮAI输出:“Ihaveexecutedallintegration,E2E,andlivedependencytestsandreturnedtheresults.ˮandlinkedtoJIRA_1234.ˮAI输出:“IhavecreatedanewuserstoryinJira,andhavecreatedacceptancecriteriaandsampletestsforyoutoreview.ˮMulti-AIAgentSolutionTestReports,Multi-AIAgentSolutionTestReports,Tests,Dependencies,ErrormessagesandwhotocontactforsupportListofanexampleAPImockingtestsandhowtoexecutethetest.ListofData,andGuides/DocsandGeneralDataListofrefineduserstories,technicalspecifications,andrequirements.JiraConfluenceLLMs且ArchitectureDocsDeveloperExperienceLayerAgentLayerDeveloperExperienceDeveloperExperienceLayerAgentLayerDeveloperExperienceLayerAgentLayerAI&ModelLayerKnowledgeLayerAI&ModelLayerKnowledgeLayer•上下文感知的提示建议智能应用层-基于开发者使用场景的单体与多体智能体编排层•智能体工作流管理•质量与安全智能体•发布决策智能体AI模型层-面向开发者场景的基础模型、专用模型与检索增强生成（RAG）层•通用大模型•领域专用模型•业务逻辑提取知识层-支撑底层连接与知识统一的工程数据与平台层•历史上下文存储•安全与信任框架Agent交互设计的原则和模式让人始终“让人始终“在环路”，任务过程可暂停、可修改、可确认。让用户看得懂Agent的思人在环路减负透明可解释认知减负进化持续学习偏好与上下文，带来长期价值。视视化，增强交互的透明度与可解释性。In-PlaceClarification允许用户在任务执行的当下直接进行反放式提问，让用户以更自然的方式与AI在任务执行过程中支持用户随时暂停、权。环境/工作流适配AIAgent能够与现有的工作环境或流程无缝融合，帮助用户减少切换和操作上生、最关键或需要协作处理的信息区域,减少无关信息与干扰元素。上下文/知识匹配Context/KnowledgeMatch识资源，减轻用户记忆负担，避免重复输Agent产品交互设计的案例Agent产品的工作过程用户接收结果用用户接收结果重新规划任务规划工具调用任务规划工具调用分解目标为可执行任务自主选择并调用工具自我反思或接受人工反馈综合生成最终结果任务启动阶段过程执行阶段交付结果阶段I任务启动阶段用户输入目标指令112222v0.app1Agent指令入口设计-轻松上手●引导式提示：通过示例提示、推荐任务或语气轻松的引导语，降低首次使用焦虑。2Agent入口-用户信任及吸引用户尝试●可见的能力范围：在指令输入框下展示能力范围（BuildUI/WriteTes,点击即可直接开始Rovo浏览Rovo浏览器插件Atlassian右上角RovoChat入口Atlassian平台内常驻的Rovo悬浮按钮RovoRovoDevCLIAtlassianRovoAtlassianRovoAgents3Agent唤起-融入到现有工作平台的多种UI交互唤起→在Jira、Confluence等Web应用的右下角提供一个常驻的Rovo悬浮按钮。→在顶部导航栏提供统一的Chat聊天入口。→在IDE中通过快捷指令（如/ai或/Rovo）内联调用，用于生成和修改内容。→通过浏览器插件将Rovo的能力扩展到任何网页。→提供团队IMChat应用Slack，支持在团队沟通工具中进行ChatOps式交互。→为开发者提供专用的命令行工具（RovoDevCLI）RovoDevAgent4444GeminiDeepResearchGPTDeepResearch4Agent接收目标任务-复杂任务需要先进行澄清●自动澄清复杂目标：在执行前主动识别并澄清模糊或复合目标，让用户理解Agent如何解读任务意图。●支持就地修改：允许用户直接在生成的任务计划中调整和确认细节，保持过程可控与灵活协作。●可见计划与确认节点：在执行前展示清晰的行动计划与确认步骤，让用户清楚Agent将做什么、为何这样做。UnifuncDeepResearch→减少错误执行风险任务规划重新规划任务规划工具工具调用分解目标为可执行任务自主选择并调用工具自我反思或接受人工反馈II任务执行阶段11DatadogBitsAISREAgent：运维告警/事故自动调查1复杂任务-思考规划路径可视化当Agent执行如性能异常调查、问题诊断、架构优化的复杂任务时，其思考与优先级。传统线性“步骤清单”式就不够了，需要考虑更加可视化的树形/Mindmap结构来可视化推理逻辑路径。●思考可视化路径：用图形化结构展示Agent的推理过程，让证据关系一目了然。●动态状态同步：让可视化图与对话实时联动，用户能随时看到思状态变化。●分阶段总结：在每轮推理或验证后生成阶段性结论，帮助用户快速把握22CI/CDAgent：自动运维修复流水线2执行过程中自动补充上下文，并可视化展示及解释析）时，Agent能自动识别缺失的信息并动态补充以可视化方式展示所用的知识、数据与来源，让用户化呈现，让用户直观看到Agent的“思考依据”。它”，帮助用户理解决策逻辑，提升透明度。●用户可控编辑：允许用户直接添加、删除或替换上下文内计、可回溯。333Agent执行任务前-明确操作权限及授权确认3当Agent具备系统级或生产级操作权限（如创建云资源、修改数据库、触发部署）用户往往担心其权限范围与潜在影响。系统在执行任务前，弹出清晰的任务描述与权限确认面板，展示操作内容、涉及资源与安全边界，让用户在理解和确认后再授权执行。●操作可见化：在执行前以自然语言和结构化列表，清晰展示Agent将执行的具体操作、影响对象与作用范围；明确列出当前授权仅限的动作与资源，显示“不包含的操作”，让用户对边界心中有数。●双重确认机制：提供“确认/拒绝”选项，并附带操作时效（如4小时内有效），降低误触与持久风险。●可回溯授权记录：所有授权操作自动记录，支持后续查看执行日志与权限使用明细，形成安全闭环。），风险。4444并实时展现每个细节步骤并实时展现每个细节步骤计划会暂停444444上：GitlabDUO下：Augment4执行过程中自主暂停/继续/恢复/重启在长周期、复杂或高风险任务（如代码修改、报告生成、任务编排）中，用户希望能实时理解Agent进展、保留控Agent需支持任务分解、执行监控、人工介入与重启等环节的平滑衔接。●支持中途暂停与人工审阅：任务在关键用户先review再决定是否继续执行与结果，让用户对进展与决策依据一目了然。●可视化任务状态面板：通过任务列表与进度条直观展示执行情况，让用户随时掌握Agent行为与控制点。1.如何进行结果质量自检：是否按1.如何进行结果质量自检：是否按规划完成，质量及改进点？2.如何让用户能更方便直接修改结果且轻松应用到下步工作中？3.用户要多次迭代才能得到满意结果，如何做好版本管理，且提供让用户I交付结果阶段用户接收结果综合生成最终结果111111UnifuncDeepResearch1Agent完成任务后-可以进行Preview应用效果，及质量自检当Agent完成复杂研究或生成任务后，用户需要成、内容可信、质量可改进。Agent自动进行质量注，帮助用户高效验证与修正。●结果预览与问题标注：任务完成后自动展示结果预览，对潜在错误或不一致之处进行高亮标注。●事实与引用校验：标明每条引用或数据来源，区分可靠●自动置信度提示：通过颜色或标签提示模型置信度，帮助用户聚焦高风险或●一键复查与改进建议：允许用户触发再验证或重新生成，Agent给出改进方向并支持持续优化。2222KubiyaAI