随着人工智能应用加速落地，围绕 AI 产品的设计原则也在逐步成型。Cedric总结了一些区别于传统软件设计的新关键点，正在被越来越多优秀团队采纳。

原则一：减少认知负荷，让AI主动理解用户

最好的 AI 体验，应该像"与一个聪明的人自然对话"。这意味着，用户不需要反复点击、设置参数、思考指令结构，而是能将注意力集中在表达意图上，让 AI 自动处理上下文与细节。

例如 Recall AI 和 Granola 就很好地体现了这一点，它们能在无需用户预设的情况下，从对话中自动提取关键信息与洞察，真正实现"无感操作"。这种方法的本质是降低用户与系统交互的心理负担，让AI承担更多理解上下文和意图的工作。

原则二：接受非确定性，并优雅地处理"脱轨"

与传统软件不同，AI 系统的输出往往是开放性的、多路径的，可能出现不稳定或偏离意图的情况。好的设计不是避免这一特性，而是提供适当的"监督轨道"。

例如 OpenAI 通过 Temporal 支持长流程任务的中断重试，Cursor 和 V0 则引入"执行树"和"回退检查点"，允许用户在 AI 偏离预期时快速回溯并切换路径，避免"眼睁睁看着它跑错而无能为力"的挫败感。这一原则承认了AI系统内在的不确定性，并通过设计来管理这种不确定性带来的风险。

原则三：让AI显示它在"想什么"

虽然底层模型可能是黑盒，但交互逻辑和推理过程应尽可能透明。Perplexity 展示了极佳的引用机制，让用户知道信息从何而来；Deepseek 展示了多步骤推理路径；Anthropic 则在"思路链"可视化上持续推进。

这些做法不仅提升用户信任，也帮助他们更好地校准 AI 输出，从而实现"可控性"与"可解释性"的结合。通过展示AI的思考过程，系统能够建立用户信任，同时为用户提供干预和纠正的机会。

原则四：设计是为了监督，而不是操作

随着 AI 越来越具备代理性，用户将从"执行者"转变为"指挥者"。这要求设计围绕"协调多个智能体"展开，而不是传统的按钮加操作流。

早期的探索已经出现，比如 Perplexity 的"后台研究通知"、Codex 的多线程进度条提示、Comet 的生成式表单交互等。这些都在构建一种新的交互范式：用户不再逐步驱动，而是高层指令+智能反馈的闭环。

AI辅助代理式编程的加速作用

据DeepLearning.AI报道，Andrew Ng在Buildathon活动中总结了开发者利用AI辅助代理式编程在数小时内快速构建应用的实践，展示了快速工程如何彻底改变软件开发效率。

代理式编码涉及AI代理自主处理代码生成、调试和迭代，将开发时间从几天或几周缩短到几小时。这与OpenAI和Google等公司的进展一致。Gartner 2024年报告指出，到2025年，40%的企业应用将融入AI辅助编码，比2023年的10%大幅增长。