2025年智能体体验设计白皮书

4.1.1智能体体验评估指标内容4.1.2用户主观评价4.1.3专家走查4.1.4行为数据埋点4.1.5智能体体验数据基线建立4.2.1定量评估方法4.2.2定性评估方法4.2.3大数据分析2022年ChatGPT的爆发性普及，标志着人工智能进入全新阶段：大语言模型（LLM）不再局限于特定任务的执行，而是通过自然语言理解、动态规划与多模态融合，展现出接近人类水平的开放式问题解决能力。这种技术突破催生了一个关键概念——智能体（AIAgent）。智能体（AIAgent）是一种能够自主感知环境、做出决策并采取行动的智能程序或实体。它具备自主性、适应性和交互性，能够通过推理、规划和执行任务来达成预设目标。智能体正在加速渗透至办公、生活、医疗、教育、人文创作等社会生产生活的关键场景，成为推动企业数字化转型和提升用户价值的核心引擎。作为全球领先科技企业，联想坚持前沿探索与实践落地并重，在智能体领域开展了一系列卓有成效的布局。针对多样化的需求和场景，联想推出了“联想天禧”和“联想乐享”两大超级智能体，前者聚焦个人用户的智能生活与高效学习需求，后者则致力于为企业用户提供全方位的智能服务支持；与此同时，联想还深耕垂直场景，针对智能销售、智能运营、智能办公等具体领域，开发了一系列专业化的领域类智能体。在此过程中，联想总结出一套从前期战略规划到中期设计开发再到后期运营优化的端到端工作流程，其中体验设计赋能贯穿全程，构建意图驱动与多模态融合的交互新范式，并提炼出可量化的体验评估指标与闭环改进机制，通过技术创新与场景融合，持续推动智能体技术在多维度的落地应用。智能体的蓬勃发展，其背后既有算法与算力的革新，也离不开以用户为中心的体验设计方法创新。本书聚焦于L3级别数字智能体的体验设计实践，以需求驱动与数据支撑为双重线索，系统阐释构建智能体从“能力体验”到“情感共鸣”再到“共生协作”的完整体验体系：如何从传统的页面或流程设计，改变为以对话驱动和意图感知为核心的闭环创新流程；如何在界面、语义、人格等维度创新交互范式；以及如何通过用户评价、专家走查与行为数据埋点三管齐下，持续优化智能体性能与用户信任度。全书既有对方法论的高度概括，也配以真实案例与可量化指标，帮助读者在复杂业务环境中快速定位设计难点、制定可执行方案，并在实践中迭代升级。渐从学术理论走向应用层面，并在2022年底迎体更是成为众人瞩目的焦点。ChatGPT展现出了前所未有的自然语言处理能力，它能够理解复杂的问题，并生成逻辑连贯、的回答，与用户进行流畅的对话。这一成果让人们看到了人工智能在语言交互方面的巨大潜力，也为智能体的发展注入了强大动力，环，突破了传统依赖API调用的局限性。某些智能体能够直接与网页进行交互，自主完成如填写在线表单、上网购物、创复杂任务。在购物场景中，用户只需给出购买特定商品的指令，智能体便能自行在购物网站中搜索商品、对比价格、选择合适的商品成度、服务对象以及是否具有物理载体等不同视角，智能体可被划分为多种类型，每类智能体在功能定位与技术路径上呈现出显著差具备跨领域问题解决能力，能通过自然语言交互处理多样化任务，不局限于IBMWatsonHealth、Mid源与硬件能力的权限，可直接访问设备底层功能，如相机、麦克风、传感器、联想营销/运营/销售智能体、ChatGPT面向普通消费者，旨在提升个人生活或工作联想天禧、Siri、GoogleAssis面向组织内部或商业客户，服务目标更侧重于提升业务效率、优化联想乐享、SalesforceEinstein智1.2智能体分级说明（L1-L5）智能体的分级（L1/L2/L3/L4/L5）通常用于描述智能体的自主性、决策能力以及对环境的适应能力。这种分级方式广泛应用于自能。这些功能虽然能够为提供驾驶员一定程度的帮助，但仍然需要人类驾驶员时刻保持对车辆的控制，并对环境做出主要的判断和决策。在通用智能体软件领域，早期版本的ChatGPT座位L1级别的智能体只提供基础的对话工具，能够根据预设的规则进行对话，但车速、保持车距等。然而，驾驶员仍然需要随时准备接管车辆的控制权，因为智能体在复杂路况或突发情况下的决策能力仍然有限。遇到恶劣天气、道路施工或其他特殊情况时，系统会提示驾驶员接管车辆。这种级别的智能体在感知和决策方面已经具备了一定的复杂性，能够处理多种环境因素。例如，它们可以通过高精度的地图和先进的传感器系统，实时感知车辆周围的交通状况，并做出合理“行动-反馈-再行动”的闭环机制优化任务执行。况。这些智能体通过先进的感知技术和复杂的人工智能算法，能够实时分析环境信息，并做出精准的决策。例如，它们可以识别交通标志、行人、其他车辆等，并根据交通规则和安全要求进行合理的行驶。青藤无相AI作为已具备全链路自动化追溯、精准预警研判和动态修正能力，能都独立完成从威胁监测到响应处置的全流程任务并实施执行数万步复杂操作，显著提升效率与正确性并超越人类专家增强辅助型：根据用户对确定性任务的描述，有限自主型：根据用户指定的任务，使用各种资具自主规划执行步骤，并根据中间反馈迭代计成L3+自主学习+泛化（0样智能体的L1至L5分级为智能体产品提供了一个清晰的框架，用于衡量智能体的智能化水自主智能体，每一级智能体在感知、决策、适应和自主性方面都有显著提升。这种分级方式不仅有助于理解智能体的能力范围，还为智能体的交互设计提供了明确目标。在设计智能体与人类或其他智能体的交互时，可以根据智能体所处的级别，制定相应的交互策略干预；而对于L3及更高级别的智能体，总之，智能体的分级（L1-L5）为产品设在L3级及更高级别，智能体之间的协作能力至关重要。通过多Agent系统的构建，智能体可以实现任务分解、资源共好地预测未来趋势，制定更优的长期策略。例如，能对用户历史输入的全量信息进行分析与洞察，为用户提供更符合用户个人特征的L3级及以上的智能体具备处理复杂的任务能力达数百步甚至数万步操作的能力，在该工作量的任务中，智能体需要优化人机协智能体在L3级及更高级别的能力提升机会点涉及多模态感知、多Agent协作、长期记忆、人机协作等多个方面自主性标志着智能体脱离对人工指令的绝对依赖，能体可以逐渐优化自身的决策和行动策略，以适应不同的环境和任务。这种适应性的要求使得智能体需要具备强大的学习能力和自我优化能力。例如，在智能推荐系统中，智能体需要合作。例如，在自动驾驶汽车中，智能体需要与交通信号灯、其他车辆和行人进行交互，以确保安全行驶。通过与其他实体的交互，智能体可以更好地理解环境，并做出更加明智的对底层操作（如表格的数据整理、格式调整）的关注，使其专注高层决策，帮助用户减少认知和操作负担；适应性要求智能体设计包交互性则体现在自然沟通和意图校准方面，统一语音、图像、文本的输入输出通道，降低用户认知门槛，当用户需求模糊时，提供可要理解智能体体验设计的内涵，需先回归“体验设计”的本质。体验设计是以用户研究为核心，覆盖用户与产品/服务/品牌互动全），任务到反馈结果的全流程体验优化。与传统的软件或产品设计不同，智能体作为具备自主决策能力的交互对象，其体验设计突破了工具属性的局限，转向构建类人格化的交互关系——用户不再将其视为冰冷的程序，而是逐渐形成“协作伙伴”的认知。可以说，智能体UI界面设计通过布局、色彩、图标等元素按照可复用、可量化的设计准则构成的视觉界面与交互用于度量智能体在用户真实使用场景中的满意度、易用性与智能化体验等细分维度指对用户在智能体内产生的行为数据（点击、停留、对话轮次等）进行采集、清洗、指在不同模态下的自然语言交互（CUI/VUI/TUI）的上下文管理与能体体验能构建起自然、高效的人机交互生态，让复杂技术以更人性化的方式触达用户；从技术发展角度，用户反馈与需求洞察又能反向驱动技术迭代，推动多模态交互、情感计算等前沿技术的落地实践，最终实现技术与体验的双向赋能。为此，联想中国区创新中升任务完成效率，又能以类人格化的交互方式降低使用门槛，同时通过安全可控的行为建立长期信任，最终实现技术赋能与用户体验以具体场景中的真实需求为出发点，避免技术功能堆砌。通过场景拆解（如“数据汇），）；助手、虚拟游戏陪玩等应用中，带来沉浸式、趣味化交互体验；个性化服务则让用户接触到更贴合兴趣的内容与功能，如智能阅读助手推送小众但精准匹配喜好的书籍，智能旅游助手能学习伙伴在用户备考时加油鼓劲、解答疑惑，提供心理支持。通过情感连接，智能体填补用户在情感陪伴、自我实现等层面的心理智能客服收集用户咨询高频问题，反推产品功能优化方向；智能零售助手分析用户购物偏好，指导新品研发与营销活动。以用户需求智能体可替代大量重复性人工服务，降低人力成本。智能客服7×24小时响应，减少人工客服排班压力与人力投入；智能生），择。优秀的智能体往往不仅具备高效执行力，更能通过个性化形象、情感化交互与持续优化，成为用户与品牌之间的“桥梁”，提升品1234核心是功能导向与标准化交付。而智能体软件则颠覆这件采用多模态界面，融合视觉、语音、手势等交互方式，打破图文限制，让用户能通过多样形式与产品交互，适配不同场景需求，提案设计则聚焦多模态界面设计，并增加对话设计，让产品具备语言交互能力，还进一步引入多智能体协同设计，借助智能体间的协作度量体系更遵循通用模板，常见指标为满意度、易用性等。而智能体软件产品独有且重要的产品特征即对话体验与智能化体验需采用互模态与载体变革，智能体的成熟更推动与之匹配的新交互范式诞生。精准把握这一范式的发展趋势与应用场景，是智能体体验设计交互范式是指对特定时期的交互实践进行的归纳，各个时期的交互实践都可统的连接[3]。雅各布·尼尔森将计算机诞生以来至现在人工智能技术蓬勃发展的今天，归纳出如下四种交互范式[4命令行交互（Command-line式要求用户具备一定的技术知识，能够准确地输入正确的代码命令。这种交互范式在当时虽能满足基本的人机计算需求，但极大地限图形界面交互（GraphicalUserInterfaces,GUI）一种以图形元素（式。用户通过点击、拖拽等操作来执行指令、获取信息。这种交互范式降低了操作门槛，让非专业用户也能轻松使用计算机。同时对对话式交互（Conversationa的语言提问、指令或对话，与系统完成信息交互、任务执行等操作。它打破了传统图形界面依赖点击操作的限制，让交互更贴近人类自然沟通习惯，降低使用门槛。无论是智能助手问答、客服咨询，还是设备控制，都能通过对话高效实现，大幅提升交互便捷性与自基于意图的交互范式（Intention度挖掘用户真实意图，无需用户逐一下达具体操作。它依托自然语言处理、机器学习等技术，通过用户习惯数据构建模型实现精准预3.1.2L3级智能体的交互新范式-基于显性与隐性意智能体在L2向L3进阶过程中，正经历着从“被动响应”到“主动理解”全维度捕捉：精准承接用户直接表达的显性意图，又通过深度感知与预判挖掘未用户的隐性意图同的交互范式。这种新范式不仅重构了人机协作的逻辑，更将智能体从“工具型助手”升级为“主动型伙伴显性意图是用户通过语言、动作等直接表达的需求，是交互的基础锚点。L3级智能体对显性意图的处理已超越简单指令执行，进入深度理解的精准透传阶段。隐性意图则隐藏在上下文、历史行为和用户偏好之中，需要智能体通过多维度感知与认知推理转化为L3级智能体凭借高度认知能力，能精准深入理解用户复杂多变的意图——无论是基于模糊描述的显性意图，还是依托上下文和环境的隐性意图，都能迅速捕捉并高效执行任务。这种基于意图的交互范式，彻底改变了传统交互中信息不对等、沟通不畅的局面，明决策逻辑、实时反馈决策依据以及建立有效的错误纠正机制等方式，增强用户对智能体的信任。从而实现高效协作，共同完成复杂从根本上消除”黑箱操作”的信任壁垒。对于可逆操作，系统会同步弹出决策依据浮窗。构成进用户与智能体交互时，及时有效的反馈至关重要，能让用户确认意图是否被准确理解、知晓任务进度、评估结果是否符合预期。而如何清晰、准确、易懂地呈现这些反馈，也是L3智能体在任务编排过程中有高度的自主性和适应性。在任务执行过程中增加“补充信息面自主弹出，这样不仅能够更及时的反馈信息，又能给予用户在决策时能够拥有更全面的信息支持。同时反馈信息不仅要及时，还要具有效性。在设计反馈机制时，要充分考虑用户在不同情境下的对信息的接受方式，以及用户对信息的理解能力。比如根据用户的任务的显性意图和隐性意图进行综合考虑，从而准确地把握用户的真实需求。所以，智能体不能一成不变地按照最初的意图理解去执行任务，而应实时监测用户的反馈以及周围环境的变化，根据这些动态信息灵活调整意图理解与执行策略。例如，在用户与智能体进行通锐地捕捉到用户情绪的变化和潜在的隐性需求。基于这些综合信息，及时调整对话的内容和方式，以更加贴合用户当前的心理状态和智能体的灵活性和人性化，增强用户对智能体的信任和满意度。用户会感受到智能体仿佛能够真正理解自己，像伙伴一样，随时准备成更高效的使用体验。这一过程的核心是双方的相互理解——人通过多通道表达意图，系统则同步通过多通道捕获信息、分析需求，并依托多通道呈现反馈。本文所指的多模态更侧重智能系统视角，强调其通过多通道感知人与环境、并输出信息的能力[5]。务的执行进度和结果，避免用户因信息过载而感到困惑。例如，在智能办公场景中，智能体可同时处理多个文档的编辑任务和邮件回复任务。交互设计可以通过分层显示、标签切换等方式，让用户能够方便地查看和管理各个任务的进度和结果。同时，智能体应能够智能体的交互设计规范是确保智能体在有限心理需求、操作习惯以及智能体的技术特性，旨在为软件产品的智能化改造提供明确、统一的设计指引。通过标准化的力提升产品智能化改造的效率，减少设计环节的重复工作与沟通成本；同时，保障产品在视觉呈现与交互体验上的高品质，增强用户设计策略是指导设计实践的基本准则，以确认知减负：在智能体设计中，认知减负原则强方式，如避免过多复杂信息同时展示、采用清晰简洁的界面设计、适时提供必要的提示和引导等，帮助用户更轻松地理解和操作智能安全可信赖：是联想AI设计的基石，交互设计从多个层面强化安全与隐私保护措施，确保用户数据的智能体在执行任务过程中，严格遵循相关法律法规和伦理准则，确保其决策与行为不会侵犯用户隐私或造成安全隐患。通过这些原则规范综合考虑了用户在特定场景与链路下的需求、行为模式以及智能体的能力范围，旨在优化交互体验，提升任务完成效率，并确保辅助提效，一种通过AI预先输入文本、数据或其他信息，提升输更高效完成交互任务。通过智能工具、预设模板或上下文感知技术，为用户的信息输入过程提供自动化支持的交互方式。其核心是在用户主动输入的基础上，通过预测补全、格式校验、内容推荐等手段，降低输入成本、提升准确性，并减少重复操作。辅助输入操作化投资决策的依据和风险评估结果。在设计中通过智能体的深度思考、加载过程、以及来源应用等组件的呈现以提高智能的信任。深内容的加载状态，提供必要的提示，避免用户的等待焦虑以及长久加载而产生的困惑。结果来源：指在智能体输出生成式答案的过程中，记录并返回支持性证据的模块。其核心功能是将智能体给出的自然语言回答与原始信息源建立可追溯的链接，从而提升答案的可户理解分析的组件。这种清晰、直观的方式呈现任务执行结果，确保用户能够快速理解。例如，在智能搜索场景中，智能体可以通过图表、列表等方式呈现搜索结果。降低认知成本，让用户快速捕捉关键信息，是连接数据/逻辑与人类视觉认知的“桥梁”。提供一系列的操作按钮或选项，让用户能够对智能体生成的内容及用户发送给智能体的指令内容进行应用、反馈或修改。例如，在智AI触发器是指唤醒AI能力的入口，其本身不具备AI能力，是承接各类AI场景的重要媒介。在AI触发器的设计中，需着重关注其易见性、易识别性和易操作性。可通过视视觉唤醒是一种通过视觉设计吸引用户注意力并引导与AI交互的方式。利用用户对视觉信息的高度敏感觉元素，如图标、按钮、动画等，激发用户的操作欲望，从而触发与智能体的交互。在联想智能体项目的设计时，充分考虑用户的使用习惯和心理预期。通过合理运用简洁明了的图标和柔和的色彩搭配的设计，不仅能够快速传达功能和用途，还能有效降低用户的视交互行为触发是用户通过特定动作或操作（如点击、语音指令、手势滑动等）激活AI系统预设功能或反馈的机智能体产品形态是指智能体与用户进行交互时所呈现的界面形式。当前主流智能体产品呈现出四种核心形态：沉浸式、助手式、产品多采用此类形态，更多承担的是提升用户工作效率过程中的辅助角色。作为被动性智能体助手，用户即使不使用也不会影响其在但是浮窗遮挡页面内容，不适合需要与主页面对照操作的页面，适合相对独立应用的场景。浮层抽屉则指需点击触发器后呼出，压缩原页面空间，容器占据页面中右/左侧一部分，形成两部分布局。内容无遮挡，适合需要与左侧主页面信息对照，或频繁交互的场景。沉浸式的特点是完全独立的界面或应用，提供高度完全独立的应用或界面形态，不依赖于其他应用或界面而存在。作为独立运行的应用架构，沉浸式布局以专属的页面框架为核心，深这种交互界面形态注重为用户提供丰富的交能体所构建的交互场景中，适合需要长时间深度交互的场景，让用户能够专注于与智能体的交互过程，享受沉浸式的体验，用户通过成。内嵌式AI辅助，聚焦特定场景，于局部精准增强AI能力，以便捷呼出方式，巧妙融入用户操作内嵌式布局打破功能调用边界，将AI工具自然融入现有界面。用户在保在多元化场景中，内嵌式AI设计更加灵活轻量，强调与用户的无缝衔接与高效互动。需对场景进行细致分伴随式的特点是以非侵入性方式在屏幕边缘或悬通过简单的操作即可一键触达所需功能与信息。在用户专注于推进主要任务的过程中，伴随式布局能够提供无缝衔接的高效支持，确伴随式布局不会破坏原有的信息结构与页面布局，用户依然可以按照熟悉的方式操作界面。这种布局方式使得A4.1.1智能体体验评估指标内容4.1.2用户主观评价4.1.3专家走查专家走查是一种由专业人员对产品进行评估的方法，通过4.1.4行为数据埋点l错误/异常发生情况：记录用户在使用过程中遇到的错误和异常情况，分析错误的原因和频率，为产品的稳定性改进提供数4.1.5智能体体验数据基线建立），4.2.1定量评估方法4.2.2定性评估方法邀请行业专家或用户体验专家对智能体产品进行评审，从专业的角度对产品的设计、功能、交互等方面进行评估。专家评审可以通过专家走查、评审会议等形式进行，专家可以依据自己的专业知识和经验，发现产品存在的问题和不足之处，并提出改进建议，为4.2.3大数据分析利用软件系统的行为数据埋点收集到的数据，通过数据分析工具进行分析，得出用户操作路径、停留时间、错误发生情况等定量4.3.1数据沉淀4.3.2价值挖掘联想天禧智能体是业内首个面向个人的智能体，构建覆盖学习、创作、生活全场景的人机协作生态。该系统通过感知与交互、认知与决策、自主与演进三大核心功能实现多模态交互、复杂意图理解及任务自主执行。天禧智能体支持多端平台适配，涵盖PC端、安全可信的全新交互模式）打造“AI随心窗”“AI玲珑台”“AI如影框”三大无感化智能界面，其五大黄金功能AI5.1.2体验设计创新点-从主动关怀天禧智能体的AUI伴随态是场景感知的主动关怀助手，能实时分析应用状态与用户行为，在内件即启动智能分析、编辑文档时提供AI润色功能，将服务从“被动响应”升级为“主动关怀”；同时，它实用户可在对话框中像日常对话一样输入设备操控指令，或直接点击AI操控页面的技能卡片完成软件设置、网联想乐享企业超级智能体承载了超级咨询、超级购物、超级会员管理三大核心场景，为客户、公众、媒体、合作伙伴与投资者等乐享智能体通过意图理解与任务规划