AI + Design，大厂生成式AI产品设计范式之会话设计

用户的模糊意图通过会话的方式来逐步与 AI 对焦、拆解，而用户的各项操作指令通常也以交互式卡片的形式贯穿于会话流之中。会话风格与角色的一致性，也是 AI 体验的关键。此外，每一次良好人机的自然会话体验背后，其实都隐藏着一套隐含的、系统性的体验规则。

WHY 为什么要做对话设计

在明确用户的意图和 AI 角色定位之后，便可以着手设计对话流程了。这一过程既涉及了对用户意图的深入理解，根据用户意图，有助于设计出更加针对性和有效的对话；又涉及对 AI 角色的精确把握，根据 AI 角色性格，可以选择合适的语言风格，构建更加真实和有说服力的对话场景。

在人际交往的过程中，交流双方为了实现特定的沟通目标，往往会遵循一系列隐性或显性的规则。这些规则不仅涵盖了语言的语义层面，还包括行为和意图的表达，从而有效推进对话进程，实现预期的交际目的。

同样，在人机交互中，对话系统也需遵循一套规则，以确保语义的准确传达、行为的合理展现以及意图的清晰表达。这些规则对于促进用户目标的实现、提升交互体验具有至关重要的作用。通过精心设计的对话规则，可以优化人机对话系统的性能，使其更贴近自然语言交流的流畅性和效率，进而为用户提供更加优质的交互体验。

WHAT 什么是会话设计

对话交互组件是构建人机对话系统的核心内容，它们基于用户提出的问题，依据预设的规则生成响应。这些组件旨在准确传达语义、行为和意图，以促进用户目标的实现，构成了对话交互的基础单元。

使用不同的对话交互组件可以形成多样化的对话表达方式：

• 通过选择和组合不同的对话交互组件，可以构建出多种对话表达策略。这些策略不仅能够覆盖广泛的语言风格和语境，还能够适应用户的个性化需求和偏好。

对于同一个用户请求，可以通过不同的对话设计组件组合，形成同一语义，不同风格的对话：

• 语义一致性与风格多样性：即便面对相同的用户请求，通过灵活运用不同的对话设计组件，可以创造出在语义上保持一致，但在风格上各具特色的对话响应。这种设计允许AI在保持信息传递准确性的同时，也能够提供多样化的用户体验。

因此对话交互组件的设计和应用是实现高效、个性化人机对话的关键。通过精心构建和优化这些组件，可以显著提升对话系统的性能和用户的交互体验。

HOW 原则

在人机对话交互中，尽管对话交互组件具有自然性和操作路径简化等优势，但它们也面临着一些挑战，例如意图识别的不准确性可能导致错误回复，以及槽位信息的缺失可能需要多轮对话来补全信息。对话交互的核心目标是解决用户问题并提高效率，任何对话交互设计都应遵循这一原则。针对这些问题，我们制定了对话交互的通用性原则，旨在优化对话设计，发挥其优势同时规避劣势，以更有效地解决用户的实际问题。通过下述原则，可以构建出更加高效、准确且用户友好的对话交互系统。

信息充分且真实

在人机对话交互中，要确保提供给用户的是真实信息，建立用户和 AI 之间的信任，强调以用户为中心。

AI 需提供真实的信息

对话交互系统必须基于事实和数据提供信息，以确保用户能够依据真实、准确的信息做出决策。这要求 AI 在处理用户请求时，必须写明引用的数据源，并确保信息的时效性和准确性。

AI 需告知自己能力界限

AI 应明确告知用户其功能和限制，避免用户对 AI 能力产生误解。这包括在 AI 无法提供确切答案或执行特定任务时，诚实地向用户说明情况，并提供备选方案或建议。

针对性信息提供

对话主体应具备针对性，针对特定的决策问题和决策者提供专门的支持。这意味着 AI 需要能够根据用户的具体需求，提供定制化的信息和建议，以增强决策的相关性和有效性

话术要清晰易懂

在对话设计中，使用的话术要易于用户记忆、理解及清晰表意，从而实现更加有效的沟通。

任务相关性

对话内容应紧密围绕用户的任务和目标展开，确保信息的相关性，以提高用户对对话的关注度和记忆度。

词汇的普及性

选用普遍熟悉且易于理解的词汇，有助于降低用户的认知负荷，使得信息传递更加高效。

术语的一致性

在对话过程中，对特定术语或概念的使用应保持一致性，避免用户混淆。

句式的简洁性

避免复杂句式结构，转而使用简洁、直接的表述方式，以便用户快速把握信息要点。

清晰度

信息表述必须清晰明了，避免歧义，确保用户能够准确理解内容。

自然友好并且尊重用户

在 AI 与用户的互动中，需要尊重用户，认可用户的感受。

自然交流

应采用自然口语风格，使对话更加贴近日常交流，提高用户的交流体验，确保沟通的亲切感和易理解性。

尊重与认可

在所有交互中，AI 将始终保持对用户的尊重，认可并重视用户的感受和观点，以建立信任和积极的互动环境。

敏感话题回避

对于可能引起争议或不适的敏感话题，应予以回避，以免造成不必要的误解或冲突。

审慎处理内容

对于用户未主动请求的信息或内容，应保持谨慎态度，避免过度干预或提供不适当的信息。

开始

当用户第一次与 AI 交流时，AI 应该用热情的问候开始，并迅速展示其能力，以留下积极的第一印象。目标是让用户迅速感到自信，觉得自己能够掌控对话，同时帮助他们了解 AI 能为他们做些什么，而不是给他们一种正在接受教程的感觉。首要任务是迅速设定正确的期望，引导用户发现 AI 的功能，并将对话的主动权交还给用户。

HOW 如何操作在进行初次交流时，有三个核心目标需要通过问候语来实现：

1.热情迎接用户： 用一个友好的问候表达欢迎，建立积极的初步联系。例如，通过“你好”“欢迎”等亲切、简单的方式与用户打招呼。

2.明确设定预期： 清晰传达 AI 的功能和能力，使用户对 AI 的用途有准确的预期。可以简单列举 2-3 个高频功能，但避免详述细节。

3.赋予用户控制权： 确保用户感到他们主导着对话。通过提供选项或直接询问用户需求，让用户感受到对交流过程的掌控感。

追问

在 AI 对话交互过程中，若用户所提供的信息不足以支撑 AI 完成既定的任务目标，AI 必须采取主动措施，通过精心设计的询问来引导用户提供额外的槽位信息。这种策略不仅能够确保任务的顺利完成，还能够提升用户体验，避免因信息不足而导致的误解或错误。例如，如果用户在预订酒店时只提供了入住日期，而没有提供退房日期，AI 可以礼貌地询问：“您需要在这里住多久？”这样的询问既明确又具体，有助于获取所需信息，同时保持了对话的流畅性。

1.明确识别需求： AI 首先需要准确分析用户输入，以确定哪些信息是缺失的或不充分的。

2.构建有效询问： 基于识别出的信息缺口，AI 应构建清晰、具体的询问，直接引导用户补充所需信息。

3.保持对话连贯性： 在请求额外信息时，AI 应保持对话的自然流畅，避免突兀的提问，确保用户理解为何需要这些信息。

消歧场景

在对话中，语言往往存在多种解释，通常依赖上下文来消除歧义。当上下文信息不足以明确含义时，应主动向用户请求额外的信息以澄清问题。

错误处理

当对话遇到问题时，通过精确定位问题的核心，可以提供更加针对性的帮助，引导用户迅速恢复正确的操作流程。

二次确认

尽管这种情况较少，但在以下场景中，进行再次确认是至关重要的：当误解用户意图可能导致严重后果时（例如，涉及姓名、地址或用户授权分享的文本）；在执行不可逆操作之前（例如，删除用户数据或完成交易）。进行双重确认可以最大限度地减少错误和风险，确保用户得到准确无误的服务。

提示

在设计对话式 AI 界面时，应避免教导用户如何与 AI 进行交流。理想的交互方式是让 AI 适应用户的自然语言，而不是要求用户学习并使用特定的命令或短语。

会话式界面的核心优势在于其易用性，用户无需额外学习即可上手使用。AI 应利用自然语言处理的能力来理解用户的多样化表达，而不是限制用户必须使用特定的词汇或命令。用户可以更轻松、更自然地进行对话，而无需记忆特定的指令。这种方式不仅提高了用户体验的流畅性，也有助于建立用户对AI的信任和满意度。相反，如果用户必须说出精确的命令才能得到响应，这将限制他们的交互自由，降低界面的直观性，从而影响用户的整体体验。

不要让用户发出固定指令

在设计 AI 助手的对话体验时，重点应该放在用户能够通过 AI 实现的具体行动上，而不是限制用户必须如何表达这些需求。

例如，与其告诉用户“请说‘显示更多选项’来获取更多信息”，不如说“你想要了解更多信息吗？”

这种提问方式更自然，也更易于用户理解，因为它直接关联到用户可以采取的行动，而不是他们必须如何表达这一愿望。

给提示而不是命令

采用动词短语来明确指示用户可执行的动作，使用户更容易理解并跟随提示作出反应。在提供示例以阐释用户可以表达的内容时，应避免提倡使用生硬的关键词短语。允许用户按照自己的喜好自由表达指令。

未找到匹配项的建议

当出现“未找到匹配项”的错误时，可以向用户提供一些建议性的语句，指导他们在需要进一步协助时该如何表达。除此之外根据流程还有会话设计确认、提示、结束等设计范式，此为AntD 沉淀的一整套 AI 组件资产为：Ant Design X，会话设计文档贡献者为：YumoImer，会话设计更多详情在官网： https://x.ant.design/index-cn 可查看；

对话设计分类

接上篇中目前主流的 AI 产品框架基本上为：Do 适合内嵌式/嵌入式 Embedding、Chat 适合独立式/沉浸式 agent、Chat+Do 适合助手式/伴随式Co-pilot三大主流形态。对应大厂设计规范中也将对话设计进行了分类，对话设计主要分为任务导向型对话、查询导向型对话和开放式闲聊对话。

• 任务导向型对话明确的目标和需要参数化的关键信息
• 查询导向型对话一部分跟任务导向型相似，根据不同的关键信息给予不同的回答；另一部分则不需要把用户问话中的信息参数化，由AI回答给定答案。
• 开放式闲聊对话没有任何任务目标

总结

近期的报道也提到：字节管理层判断AI对话类产品可能只是AI产品的“中间态”，长期更理想的产品形式，大概率需要更视觉化的用户体验、更低的用户使用门槛；

诚然，对话交互虽然有高效、自然的优势，但由于技术限制，不是所有场景都适合使用对话交互，因此不是最佳交互方式。而对话交互的最终目的是为用户解决问题，提高效率，所以任何对话交互设计不能违背这一目的，这样才是合格的设计。因此设计师应该根据对话交互的优势，选择可以解决用户痛点的场景。

文章来自于微信公众号“AGI设计之路”，作者“Ant Design X”