代理式界面正在将传统设计师的角色从单纯管理用户输入，转变为编排人工智能系统行为。历史上，界面曾作为人类用户向软件发出指令的指挥中心。然而，如今 AI 代理能够解读意图并在无需显式逐步指令的情况下采取行动。这带来了理解系统理解力、行动及变化方面的挑战。“空白提示”问题凸显了当系统能力被语言所遮蔽时，AI 界面所面临的困境：用户必须已经知晓该如何提问，从而将探索的负担强加于用户自身。良好的界面设计原则，如可供性（affordances）和系统状态可见性，再次变得至关重要，以引导用户。尼尔森（Nielsen）的启发式原则为理解新的人 - 代理关系提供了框架。代理式画布（如 Miro 的画布）聚合来自各种工具的背景信息，并允许 AI 在空间上对其采取行动。设计师现在负责编排工作流，并决定何时需要人类输入。Figma 的方法也将 AI 代理直接集成到画布上，从而实现更具动态性的设计流程。此外，代理正演变为主动寻求必要背景信息，例如 Gemini 的视频理解能力所示。这意味着系统不再被动，而是能够自主检索相关信息。注意力正成为一个关键的设计问题，设计师需要同时考虑系统的注意力机制，以及系统将人类注意力引向何处。核心转变在于设计人类与系统之间的责任分配。设计师现在不仅定义面向用户的屏幕，还需制定规范和约束以治理 AI 行为。这包括确定代理可独立执行的操作、何时需要确认，以及哪些决策仍应以人为本。设计师的角色正在扩展，以塑造支配系统运行的底层规则与假设。最终，品味与判断对于引导 AI 生成的可能性，并决定在产出结果中如何恰当分配代理权至关重要。