人工智能产品正在打破增长纪录，一些产品的年度经常性收入（ARR）突破 1 亿美元的速度甚至超越了历史上所有软件。

以 Bolt 为例，该产品在短短两个月内就飙升至 2000 万美元的 ARR，并吸引了 200 万以上的用户。这背后的秘诀是什么？不仅仅是强大的 AI，更关键的是它极致流畅、直观的用户体验（UX），让复杂的开发流程变得轻而易举。此外， Cursor、Replit、Lovable 和 PhotoRoom 等公司都展示类似的爆炸式增长。

然而，许多 AI 产品只是昙花一现。它们吸引了一批“AI 观光客”——这些用户注册后很快就离开了。原因何在？他们要么搞不清如何使用，要么不信任 AI 的决策，或者觉得自己是在“与 AI 斗争”，而不是与 AI 协作。

那些能持续增长的 AI 原生产品和迅速被市场淘汰的产品之间，最大的区别就在于用户体验。

与传统软件不同，AI 驱动的产品是动态的、不可预测的。它们会生成独特的输出，随用户输入不断调整，而如果设计不佳，就可能让人感到沮丧、困惑，甚至不可信赖。

最成功的 AI 原生产品不仅仅是提供强大的自动化能力，更重要的是，它们能为用户打造流畅、直觉化、值得信赖的体验——让 AI 成为真正的智能助手，而不是一个让人摸不着头脑的“黑箱”。

本文将深入解析 AI 原生产品面临的五大 UX 挑战，以及最优秀的公司是如何解决这些问题的。

挑战 1：AI 像一个黑箱，难以让人信任

当用户无法理解 AI 的运作方式时，他们往往不愿完全依赖它。如果 AI 只是“神秘地”给出结果而没有解释，人们会质疑其准确性。这在 金融、医疗、开发者工具 等对透明度要求极高的行业尤为严重。

解决方案

• Bolt 采用 实时可视化流程，逐步展示 AI 生成代码或自动化任务的过程，让用户清楚地看到每一步发生了什么，从而增强信任感。

• Cursor 不仅仅是直接“修复”代码，而是 解释每个修改背后的原因，帮助用户理解 AI 的决策逻辑，避免“盲目接受”。

• PhotoRoom 在 AI 进行图片编辑时 添加详细解释，告诉用户它为何做出特定调整，使 AI 的决策过程更加透明。

UX 设计

• 提供逐步可视化反馈，让用户看到 AI 的推理过程，而不仅仅是最终结果。

• 允许用户询问 AI 的决策逻辑，比如“AI 为什么这样做？”或“这个修改基于什么规则？”

• 使用直观的视觉解释（例如标注、图示或对比示例）来增强用户对 AI 结果的理解和信任。

透明度是 AI 可信赖体验的基础。让 AI 变得“可解释”，是产品成功的关键之一。

挑战 2：AI 依赖输入，但并非人人擅长

AI 的表现取决于它收到的输入（prompt），但问题在于——大多数用户并不是提示工程师（Prompt Engineer），他们很难用合适的方式表达自己的需求。输入不清晰，输出自然也会偏离预期，最终导致用户沮丧甚至放弃使用。

解决方案

• PhotoRoom 提供了 三种 AI 编辑模式，适应不同类型的用户：

• 辅助模式（Assisted mode）：引导用户逐步完成编辑，适合小白用户。

• 图像模式（Image mode）：提供类似图片推荐，帮助用户激发灵感。

• 手动模式（Manual mode）：让高级用户拥有完全的编辑自由。

• Bolt & Replit 通过 一键优化提示词，帮助用户改进输入内容，在执行 AI 任务前提高请求的精准度，从而获得更优质的结果。

UX 设计

• 提供预设模板，让用户从现有示例中选择或调整，而不是从零开始构思输入。

• 支持多种交互模式，既能手把手引导初学者，也能给进阶用户足够的自由度。

• 让 AI 主动优化用户输入，在执行任务前提供改进建议，避免因不佳的输入导致失败体验。

好的 AI 体验，不只是让 AI 更强大，而是让用户更容易与 AI 对话。

挑战 3：AI 过于被动，缺少互动性

许多 AI 工具给人的感觉是单向交易式的——用户输入需求，AI 直接输出结果，缺乏互动性和迭代空间。然而，最优秀的 AI 体验是动态、可交互的，让用户能与 AI 一起探索、优化，而不是被动接受答案。

解决方案

• Replit 采用 双模式 AI 助手：

• 代理模式（Agent Mode）：可以自动执行完整的代码构建任务。

• 助手模式（Assistant Mode）：专注于小规模的代码优化，帮助用户逐步改进。

• Cursor 融合 AI 聊天与代码执行，允许用户在探索性对话和直接 AI 代码协助之间自由切换，增强交互性。

• Fathom 的 Ask Fathom 功能，让 AI 会议摘要变成可交互体验，用户可以与转录结果互动，而不是只收到一份静态报告。

UX 设计

• 让 AI 工具具备互动性，而不仅仅是提供静态输出。比如 AI 生成结果后，用户可以修改、追问、细化需求。

• 提供不同模式，满足不同用户的协作需求，如全自动模式 vs. 手动优化模式。

• 允许用户轻松调整 AI 结果，提供简单直观的方式进行微调和迭代，而不是让用户被迫接受 AI 的初始输出。

真正优秀的 AI 体验，不是冷冰冰的回答，而是可以“对话”、可以协作的智能助手。

挑战 4：在使用 AI 前，无法预见结果

如果用户无法预知 AI 的执行结果，他们会犹豫是否使用该功能。特别是在无法撤销的操作（如代码修改、数据处理、图片编辑等）中，用户更容易感到不安，害怕出错，进而影响 AI 采用率。

解决方案

• Fathom 设计了 互动式 AI 体验引导，允许用户在 沙盒环境 中测试 AI 会议摘要功能（比如进行两分钟的模拟测试通话），在正式会议中启用 AI 录音助手之前先建立信任感。

• Bolt 提供 预设 AI 提示，让用户可以在正式使用前进行试验，甚至在注册之前就能测试 AI 功能，降低心理门槛。

• Replit 采用 确认 & 回滚检查点，让用户在执行 AI 生成的代码前先预览结果，避免因不确定性而产生风险和焦虑。

UX 设计

• 允许用户先测试 AI 功能，如提供试玩模式、免费体验、或者 AI 结果的样本预览，让用户在使用前消除疑虑。

• 提供预览 & 撤销选项，在 AI 进行改动前给予确认机会，并让用户可以随时回滚或撤销更改，以增强安全感。

• 设计探索式新手引导，在正式使用 AI 之前，让用户在低风险环境下熟悉 AI 的运作方式，逐步建立信任。

让用户放心地尝试 AI，比让 AI 更强大更重要。

挑战 5：AI 可能打断用户的工作流

如果 AI 设计得不好，它可能会成为额外的步骤，而不是提升效率的工具。AI 应该减少摩擦，而不是制造新的障碍。用户不希望 AI 变成“任务的额外负担”，而是希望它能自然融入自己的操作节奏。

解决方案

• Granola 自动整合零散笔记，生成上下文相关的总结，让用户在会议中无需额外操作，即可捕捉关键内容，而不会影响思考节奏。

• Cursor 允许用户 即时接受/拒绝 AI 建议，无缝衔接 AI 代码辅助，让用户始终掌控工作流。

• Grammarly 根据具体场景提供上下文优化建议，让 AI 直接生成符合用户需求的内容，而不是让用户每次都输入类似“请帮我写一封回复邮件”这样的冗余提示词。

• Bolt 让用户可以 无缝切换 AI 生成的代码和实时预览，避免 AI 成为“额外的工作”，而是让它直接增强用户的开发体验。

UX 设计

• 提供简洁的接受/拒绝机制，让用户可以快速决定是否采用 AI 建议，而不是被迫按照 AI 设定的路径执行。

• 设计流畅的 AI 交互方式，确保 AI 的介入是自然的，不会让用户感到突兀或被打断。

• 始终尊重用户的工作节奏，AI 应该理解用户的当前上下文，避免让用户为了使用 AI 而改变自己的操作方式。

最好的 AI 体验，不是“额外的功能”，而是“无缝的增强”！

在今天的市场上，AI 本身已经不再是核心差异点，优秀的用户体验（UX）才是。 如果你想让 AI 产品取得成功，就必须确保它是清晰、可信赖、无缝衔接的，否则用户会毫不犹豫地流失。

我们探讨的 UX 关键原则——透明度、引导式输入、交互性、可预测性和无缝集成——正是推动 AI 产品实现真正用户增长和留存的关键。

成功的 AI 体验，不是让用户去适应 AI，而是让 AI 适应用户。