别再给产品硬塞聊天框：真正有用的AI应该先行动

这是一篇关于“反聊天机器人思维”的AI产品设计文章。作者结合自己在AI问题追踪工具中的一线实践，提出一种更主动、更贴合工作流的AI设计范式：不等用户提问，而是在关键时刻自动介入、给出高质量建议，真正提升效率。

为什么“到处都是聊天框”的AI，正在失去意义

这几年，几乎所有软件都在做同一件事：接入一个聊天机器人。无论是项目管理、设计工具还是企业内部系统，只要加上一个“和AI聊聊”的入口，仿佛就完成了AI升级。但演讲者Arthur一开场就泼了冷水——“everyone's racing to add chat bots to their products， just slapping on a chat interface and calling it a day”。

问题不在于聊天技术本身，而在于这种设计真的在帮用户吗？在真实工作中，用户往往并不知道该怎么问、什么时候问，甚至不知道“可以问什么”。聊天界面把认知负担重新甩回给了人类：你得停下手头的事，切换上下文，组织语言，再等待回应。

Arthur分享了他在开发AI问题追踪工具Tigon时的一个关键决定：他选择“做完全相反的事”。不再让AI被动等待指令，而是思考——如果AI能像一个一直在旁边观察的同事，主动提醒你接下来该做什么，会不会更有用？这个反直觉的选择，最终成了产品真正奏效的原因。

为了说明这个思路，他甚至提到了一个“大家都爱恨交加”的老角色：Clippy。Arthur的评价很直接——“Clippy had the right idea， just terrible execution and terrible timing”。主动帮助本身没有错，错的是当年的技术还不够成熟，而今天，这个条件已经发生了根本变化。

Suggestion Mode：不等你问，AI先问对的问题

真正的转折点出现在Arthur展示的第一个现场案例中。用户在系统里填写一个涉及法律问题的缺陷报告时，AI并没有弹出一个“我能帮你什么？”的通用对话框，而是立刻提出了几个高度相关的问题。

这些问题并非模板化，而是基于用户正在输入的内容实时生成。Arthur把这种模式称为“Suggestion Mode”。其核心不是聊天，而是持续的上下文理解：AI在后台跟踪用户输入，判断当前任务的性质，并在“刚刚好”的时机介入。

这背后隐含着一个重要判断：在很多专业场景中，用户真正需要的不是答案，而是被引导去补齐关键信息。与其让用户自己想“我还漏了什么”，不如由AI直接指出下一步。

更重要的是，这一切发生在原本的工作界面里，没有新窗口，也没有对话切换。Arthur强调，这种设计的目标只有一个——“actually move the work forward”。AI不再是一个需要你去取用的工具，而是嵌入流程中的一部分。

Action Mode：当AI开始理解“结构”和“历史经验”

如果说Suggestion Mode解决的是“问什么”，那接下来的Action Mode，则开始触及更难的层面：怎么做。

在第二个演示中，用户创建了一个明显过于复杂的问题。传统AI助手往往只会等待指令，而Tigon的AI却主动识别出这个问题应该被拆分成多个子问题，并直接给出了拆分建议。

关键在于，这并不是机械切分。Arthur特别指出，AI并不是“randomly splitting things”。它利用了系统中已有的历史数据，知道类似问题过去是如何被组织的，同时也具备对项目结构的整体理解。这意味着，AI已经在某种程度上理解了“什么是更好的工作方式”。

再往前一步，AI甚至开始考虑时间线和资源分配。Arthur形容它“像一个一直在旁边、永远专注的项目经理”。而所有这些智能行为，都没有破坏用户的操作节奏——没有聊天，没有命令输入，只有在合适位置出现的行动建议。

三条原则与一个判断标准：什么样的AI才值得做

在展示完具体能力后，Arthur给出了他们内部遵循的三条设计原则。第一，AI应该增强用户的主导权，而不是取代它；第二，AI只能提供建议，不能强制执行；第三，AI必须融入自然工作流，而不是打断它。

这也是为什么在Tigon中，所有AI操作都可以一键撤销。控制权始终在用户手中，AI只是“站在你这边的顾问”。

随后，他把这种模式推广到更广泛的产品想象中：代码编辑器可以在你写代码时主动指出常见陷阱；设计工具可以在你设计过程中实时提示无障碍问题；沟通工具甚至可以在会议开始前，自动准备好相关背景资料。

最后，Arthur给了一个极具操作性的判断标准：去找那些“用户必须停下来求助”的摩擦点。凡是需要中断流程、切换心智的地方，都是主动式AI最有价值的切入点。他的结论也很明确——“simply copying and pasting chat interfaces isn't the answer”。AI界面设计还在早期，现在正是挑战默认选项的最好时机。

总结

这场分享的真正价值，不在于展示了一个更聪明的AI，而在于提出了一种更成熟的AI产品观：智能不该体现在“会不会聊天”，而应该体现在“是否理解你的工作”。当AI开始基于上下文主动行动、尊重用户控制权，并无缝融入流程时，它才真正成为生产力的一部分。对所有正在做AI产品的人来说，这或许比再加一个聊天框更值得深思。

关键词： 主动式AI， AI产品设计， AI Agent， 对话AI， 工作流智能

事实核查备注： 视频作者：Arthur（产品设计师）；工具名称：Tigon（AI issue tracker）；提出的模式名称：Suggestion Mode、Action Mode、Question plus Action Mode；引用角色：Clippy；核心原则三条：增强用户主导权、只提供建议、不打断工作流；发布时间：2025-02-22；频道：AI Engineer