Charles Chan ｜2025.09.07
随着大语言模型（LLM）的快速演进，AI Agent 已成为人机交互和任务执行的重要形态。从基于任务的垂直 Agent，到面向自然语言输入的通用 Agent，产业在工程路径和设计模式上出现了明显分化。本文在梳理技术背景与架构的基础上，调研代表性 Agent 产品，提出“泛化 Agent 四感知框架”（信任、劳动、记忆、通用），并以 Kimi K2 为例探讨其在未来设计中的应用潜力。研究旨在为交互设计师提供系统化的思考框架和实践指引。
关键词：LLM、AI Agent、RL、AI 产品设计、框架设计、设计范式、Kimi K2
AI Agent 的兴起代表了人机交互从“对话”走向“代理”的范式转变。任务型 Agent 倾向于通过逆向开发实现垂直任务整合，而模型方公司（如 OpenAI、Anthropic、月之暗面）则通过正向开发在模型训练中内嵌推理、工具调用与泛化能力，形成通用 Agent。前者落地速度快但泛化不足，后者具备更高能力上限，但在生态整合与用户信任上存在挑战。在此背景下，交互设计师需要新的设计范式来处理 Agent 的安全、透明、智能与通用性问题。 本文的研究结构如下：首先梳理 Agent 的技术背景与架构；其次进行产品调研，横向比较不同类型的 Agent；再提出未来范式预测与四感知框架；最后以 Kimi K2 为案例进行拓展，并总结对交互设计的启示。研究方法以文献综述 + 产品横向调研 + 框架提炼为主。
参考资料：