Агентные интерфейсы смещают традиционную роль дизайнера с управления пользовательским вводом на оркестровку поведения ИИ-систем. Исторически интерфейсы служили командными центрами для людей, дающих инструкции программному обеспечению. Однако теперь ИИ-агенты интерпретируют намерения и предпринимают действия без явных пошаговых команд. Это создает проблемы в понимании того, как система воспринимает информацию, какие действия предпринимает и какие изменения вносит.Проблема пустого запроса подчеркивает сложность ИИ-интерфейсов, когда возможности системы скрыты языком. Пользователи должны уже знать, что спрашивать, перекладывая на них бремя исследования. Принципы хорошего дизайна интерфейсов, такие как аффордансы и видимость состояния системы, снова становятся решающими для направления пользователей. Эвристики Нильсена предлагают основу для понимания новых человеко-машинных отношений.Агентные холсты, подобные Miro, агрегируют контекст из различных инструментов и позволяют ИИ действовать в этом пространстве. Дизайнеры теперь оркеструют рабочие процессы и решают, когда ИИ нуждается в человеческом вмешательстве. Подход Figma также интегрирует ИИ-агентов непосредственно на холст, что делает процессы проектирования более динамичными.Более того, агенты развиваются, чтобы активно искать необходимый контекст, как показывает понимание видео Gemini. Это означает, что система больше не пассивна, а может автономно извлекать релевантную информацию. Внимание становится ключевой проблемой дизайна, поскольку дизайнерам необходимо учитывать как внимание системы, так и то, на что система направляет внимание человека.Основной сдвиг заключается в проектировании распределения ответственности между людьми и системами. Дизайнеры теперь определяют политики и ограничения, которые управляют поведением ИИ, а не только пользовательские интерфейсы. Это включает в себя определение того, что агенты могут делать самостоятельно, когда им требуется подтверждение и какие решения остаются ориентированными на человека. Роль дизайнера расширяется до формирования основополагающих правил и предположений, определяющих работу системы. В конечном итоге вкус и суждение имеют жизненно важное значение для направления возможностей, генерируемых ИИ, и определения соответствующего разделения полномочий при достижении результатов.