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廖纤熙:在AI协作时代,重新设计人与智能系统的关系
2026-05-15 13:42:24
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人工智能--

人工智能(885728)席卷办公、设计、教育、内容创作与商业决策全场景,AI已然突破效率工具的浅层价值,进阶为重塑工作范式、深度参与业务流程的核心力量。

廖纤熙敏锐洞察到,AI浪潮下真正值得深思的命题,不在于技术能产出何种内容,而在于人类如何认知、规制智能系统,并与之构建稳健、高效的共生协作模式。她判断,未来AI产品的竞争内核,早已脱离单纯模型算力的比拼,转而聚焦用户认知、产品信任与沉浸式使用体验的深层角逐。

秉持这样的前沿理念,她以核心主创身份参与研发的CollabAgents项目,荣膺伦敦设计奖London Design Awards用户体验设计类——最佳人工智能(885728)与机器学习应用金奖。

作为全球极具公信力的国际设计大奖,伦敦设计奖囊括UX/UI、产品、建筑、空间、包装、品牌传播等全品类设计领域,汇聚全球顶尖设计师与创意机构同台竞技,赛事曾征集超35个国家和地区共计2300余件参赛作品。CollabAgents摘得金奖,体现了其在AI体验创新、技术应用与设计完成度上的专业认可。

CollabAgents是一个面向复杂工作流的多智能体协作系统。项目将不同AI agents设定为具有不同功能角色的智能协作者,并通过结构化任务节点,让用户清晰看到任务如何被拆解、推进与调整。相较于传统AI产品“用户输入指令,AI输出结果”的单向模式,CollabAgents更强调human-in-the-loop的协作机制:用户不再只是等待最终答案,而是可以在过程中查看进展、介入关键节点、调整方向,并重新组织任务。在廖纤熙看来,未来的AI产品不应只追求更快的生成速度,而应帮助用户在复杂任务中保持理解力、判断力和主动权。她认为,AI不应被设计成一个不可见的自动化机器,而应成为一个能够被用户理解、协调和监督的协作伙伴。

这种设计思路具有更广泛的行业意义和潜在经济价值。对企业和组织而言,AI的商业化落地不仅取决于模型能力,也取决于人是否能够信任、管理并高效使用这些系统。CollabAgents所探索的可视化任务结构、可介入工作机制和多智能体协作模式,有潜力应用于企业协作、复杂项目管理、教育培训、创意生产、知识管理和跨部门决策等场景,帮助组织降低沟通成本、减少重复劳动、提升执行效率,并降低因AI工作过程不透明带来的误判和信任风险。在AI快速进入各行业核心流程的当下,这类设计不仅能推动产品体验创新,也可能成为智能系统实现规模化应用与商业化落地的重要基础。廖纤熙判断,未来真正有商业价值的AI产品,不会只是更快地生成内容,而是能够真正进入组织流程、降低协作成本,并帮助人做出更高质量决策。

在这一合作项目中,团队成员根据各自专长推进设计:有成员重点支持UX流程与交互结构,有成员负责research、概念验证与AI工作流逻辑梳理,而廖纤熙则作为主攻UI方向的核心成员,承担了将复杂AI协作机制转化为清晰界面语言的关键工作。她的任务并非简单完成视觉呈现,而是通过视觉系统、信息层级与界面状态设计,让用户理解不同AI agents如何协作、任务如何推进,以及人可以在何处介入、判断和调整。面对多智能体系统中不同agents、任务阶段、协作状态和操作入口,她通过布局结构、组件设计、状态呈现与视觉引导,帮助用户快速判断任务进展、agent职责分工,以及下一步操作。

在视觉表达层面,廖纤熙也承担了将团队讨论成果转化为高保真界面的核心工作。她把UX和research方向提供的流程逻辑、用户需求与场景假设,转译为具体的界面结构和视觉方案,使CollabAgents不只是一个概念清晰的AI系统,也成为一个在视觉上可读、操作上清楚、体验上具有信任感的产品。她主攻的UI方向帮助项目建立了更强的系统可读性、产品完成度和用户接受度。纤熙认为,设计师在AI时代的价值,并不会因为AI能够生成内容而被削弱;相反,设计师更需要承担关键角色:定义人与智能系统之间的关系,让技术变得可理解、可使用、可被信任。对她而言,UI设计并不只是界面美化,而是建立用户理解AI的入口,帮助用户在自动化系统中保留判断力与主动权。

CollabAgents的核心价值,在于直面AI行业发展中的关键困惑:当AI能力不断提升、深度融入各类工作流程,如何让人类始终保持对任务的理解与掌控力,实现人机高效协同。

作为项目UI方向的核心成员,廖纤熙的设计工作,正是破解这一困惑的关键一环。她立足专业,将复杂的多智能体协作逻辑转化为清晰易懂的界面语言,推动CollabAgents跳出传统AI的单向输出模式,构建起透明、可控、以人为核心的协作体系,让技术更易被理解、被使用。

这种探索,既体现了她在项目中的不可替代——用UI设计打通技术与用户的壁垒,也让CollabAgents为整个AI行业提供了可借鉴的人机协作范本,其可视化、可介入的设计思路,将为AI产品的体验升级、规模化落地,以及行业的规范化发展,提供切实的参考与助力。(供稿:张栩)

【责任编辑:王旭泉】

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