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- 设计资产：RICH - Sketch
在简介篇中提到，在蚂蚁内部 AI 产品实践中，经常出现许多体验困惑，其中最关键的都聚焦在设计的「模糊前期」。例如：什么时候应该使用会话方式？如何让 AI 理解用户的意图？这些问题使得意图这一体验要素在 AI 时代变得更加重要。除了技术上的努力，设计在意图方面又能做些什么呢？
在人工智能领域，意图通常被定义为用户希望达成的目标，例如查询天气、办理银行业务或预约服务等。这些意图并不总是直接表达出来，而是隐含在用户的言行中。
意图在不同领域和维度中有多种分类方式，例如：
- 按照用户意图清晰度：
- 意图清晰
- 意图模糊
- 按照用户与系统的交互目的：
- 咨询信息类
- 执行任务类
用户的意图常常隐含在自然的言行中，人们倾向于自然表达需求，而非直接说明意图。准确识别这些隐含意图至关重要，这能帮助 AI 更精准地回应用户需求，更高效地完成用户目标。
换句话说，用户目标的实现已经从 GUI 时代的繁琐界面操作，转变为 AGI 时代通过 AI 理解复杂意图。这不仅降低了用户的学习成本，还提升了产品体验。
然而，蚂蚁内部的 AI 实践发现：
- 并非所有意图都适合会话式交互：
在某些场景下，简单的点击操作比多轮对话更为高效。 - 用户对 AI 存在认知盲区：
很多用户不清楚 AI 能实现哪些意图，且往往缺乏能力准确表达意图。这种情况阻碍了 AI 的有效应用。
因此，如何提升用户对 AI 能力的认知，并设计出让用户轻松、准确表达意图的界面，成为当前 AI 设计领域亟待解决的重要课题。
那么，如何应用意图设计策略来解决 AI 产品的体验设计问题？以下是概览示意，具体细节请参见子篇章。
在意图设计的概览中，我们提及了意图可依据不同领域与维度进行分类：
- 从用户意图清晰度：
意图可分为 清晰意图 和 模糊意图。- 通常来说，模糊意图通过对话的方式，更高效地洞察与满足用户需求。
- 清晰意图的用户通过简单的操作即可完成目标，例如点击按钮或图标。
- 从用户与系统间交互目的：
可分为 咨询信息类 和 执行任务类。- 咨询信息类意图 主要关联用户的查看与搜索行为，体现了用户对于信息的获取意图。
- 执行任务类意图 主要关联用户的操作与管理行为，体现了用户希望系统执行特定任务或操作的意图。
我们发现意图分类与用户行为存在着紧密的关联性。以上信息有助于我们更了解用户意图，从而设计出更加符合用户期望的界面交互模式。
在意图类型与用户行为象限图的基础上，如果我们把目前主流的 AI 产品已有的介入方式做一个叠加的话，我们发现意图类型+用户行为与 AI 介入方式存在着一定的关系：
- Do 适合内嵌式：
以界面操作为主，偶尔唤起AI快捷指令，更适合意图上清晰与行为上做管为主的。 - Chat 适合独立式：
以自然语言为主，几乎没有界面操作。更适合意图上模糊与行为上查看搜索为主的。 - Chat+Do 适合助手式：
自然语言和界面操作均衡配合使用。较强通用性更加适合以上 2 种交叉的场景。
这并不意味着每种意图都只能对应一种交互介入方式。在实际应用中，产品设计者需要根据具体的场景和需求来选择最合适的 AI 介入形式。
在用户与 AI 的交互过程中，一个普遍存在的挑战是用户对 AI 所具备的能力缺乏了解。这往往导致用户在提问时感到迷茫，既不清楚如何开启对话，也不确定提问的合理范围。鉴于这一现状，对用户的意图进行有效引导显得尤为重要，旨在帮助用户明确 AI 的能力边界，从而建立符合 AI 可实现范围的意图预期。
当用户首次踏入 AI 产品的世界时，可以通过提供 AI 可实现意图预期的方式，让用户了解 AI 的强大能力以及具体用法。
用户意图表达常倾向于口语化的方式，导致 AI 无法高效识别与理解，并反过来影响用户体验。为了引导 AI 与用户双方意图的准确匹配，我们在设计侧引入了「槽位设计」这一概念。
什么是槽位呢？槽位可以理解为预定义的参数或变量，用于匹配用户表达的关键信息，如：日期、时间、地点等。这些信息对理解用户意图和提供准确响应至关重要，共同构成对用户需求的完整理解。例如，在智能助手应用中，用户说“提醒我明天下午2点开会”，其中“明天下午2点”就是一个时间槽位。为了准确引导用户将这些关键信息表达清楚，我们需要在交互过程中有意识且自然地引导用户进行对应信息的表达。
在蚂蚁实际业务的实践中我们发现，即便应用意图槽位匹配，仍然存在部分场景无法完全匹配的情况。针对此类场景，我们整理了应对策略，覆盖全量意图槽位匹配的场景。以下为意图槽位匹配策略：
- 意图与槽位精准匹配：
若用户意图的可靠度高且所有必填槽位均已成功填写，系统将直接发送指令到下游服务，执行用户请求。 - 意图匹配到多个类似槽位：
当用户意图或关键槽位的可靠度较低时，系统将回复意图或槽位确认信息，以请求用户进一步澄清或提供额外信息，确保信息准确无误。 - 意图未匹配到槽位：
当遇到无法直接处理的用户意图时，采用对话转移或回复兜底话术策略，确保用户得到合理引导或回应。
槽位设计的规则将在后续具体会话设计篇目中有详细应用说明，可按需查阅。