为什么传统
网页设计的加载模式如旋转器在代理式AI体验中失效，以及揭示系统流程、状态和决策的接口模式如何提升透明度并建立用户信任。我们绘制了人工智能系统的内部运作图，以精准定位它基于概率做出决策的具体时刻。这告诉我们系统何时需要对用户透明。现在，最大的问题是如何分享这些信息。
你的透明矩阵已经准备好了。你知道哪些幕后API调用需要可见的状态更新。你的工程师们也支持技术层面。下一步是设计这些更新的可视化容器。我们面临一个遗留问题。三十年来，接口设计师一直依赖单一模式来处理延迟：旋转器。旋转的轮子，跳动器，进度条。这些模式传达了特定的技术现实。它们告诉用户系统正在检索数据。延迟由带宽或文件大小引起。人工智能代理引入了一种新的等待时间。当客服暂停二十秒时，这不仅仅是下载东西;而是思考。关键是找出最佳步骤，权衡各种选择，并创作你要求的内容。
如果我们用一个简单的旋转图标来表示“思考时间”，用户会感到困惑和焦虑。他们看着循环播放的动画，无法判断系统是卡顿还是崩溃。他们不知道代理是否处理了非常复杂的任务，还是单纯失败了。为了建立用户信任，我们需要将等待时间转化为一个安心的时刻。我们需要用被动的方式表达“正在发生什么事”，而是要主动表达，“我正是在这里努力解决你的问题。”
我们常常把透明度看作是视觉设计的问题，但其实关键在于我们用的词。简单明了的解释（微缩版）才是建立信任、区分可靠AI与感觉破损的关键。我们需要退休像加载或工作这样的通用占位符。这些词汇是静态软件时代的遗留。相反，我们必须用一个特定的公式来构建状态更新，以反映系统的能动性。别再用“加载中”或“工作中”这样模糊的词了。这些术语属于过去，那时软件还很简单且静态。相反，我们应该创建状态更新，清楚告诉用户系统实际在做什么，并让系统行为透明。
举个例子，假设你部署了代理人工智能，帮助团队成员组织日历并在提示下安排定期会议。当AI显示“正在检查可用性”这样的信息时，用户常常感到迷茫，因为它没有提供足够的信息。虽然他们知道AI在看日历，但不知道是谁的日历，不知道还有哪些步骤（之前或之后），甚至不知道AI是否记得预约请求的人和目的。等待最终结果的过程可能让人紧张不安，就像期待一份你怀疑可能是恶作剧的礼物一样。
人工智能应该听起来像人，还是像机器人一样行动？正确答案取决于任务的重要性，我们可以通过决策节点审计中的影响/风险矩阵来确定。对于简单、低风险的任务，友好且对话式的语气效果最佳。例如，排班助理可以说正在查看你的日历，寻找最佳时间。这为用户创造了一个舒适、轻松的体验。然而，高风险任务需要清晰且机械的精确。如果AI正在处理一笔大额资金转账或复杂的数据库迁移，用户不需要一个有趣的界面;他们想要精准。屏幕上写着“我正在认真考虑你的钱”，可能会引起恐慌。界面应使用直接的语言，如“验证账户路由号”。通过调整AI的“个性”以匹配风险水平，我们为用户提供他们当下所需的体验。虽然影响/风险矩阵提供了一个必要的起点，但决定适合AI声音和语气的最终因素是严谨的用户调研。
