《钩子模型》由 Nir Eyal 提出，旨在构建用户习惯的四步循环。该模型基于 B.J. Fogg 的研究，包含触发器、行为、可变奖励和投入四个环节。触发器促使用户参与，随后是一个能带来即时收益的简单行为。可变奖励提供不可预测但令人满足的结果，鼓励重复互动。最后，用户对产品的投入使未来的使用更具吸引力和便利性。这一循环尤其适用于 AI 聊天机器人，它们正逐步整合此类习惯养成机制。触发器可分为外部触发器（如通知）和内部触发器（如无聊或不确定感）。外部触发器更易实施，但随时间推移往往变得可被忽略。持久的习惯建立在内部触发器之上，用户基于情感需求主动寻求产品。行为阶段强调最小化用户努力，文本框便是低摩擦互动的典型示例。然而，这种简洁性将负担转移至用户：用户需具备构建有效提示和评估回复的能力。可变奖励内嵌于语言模型之中，提供不可预测的输出，既令人着迷也可能令人沮丧。三种奖励类型分别为：信息搜寻、进步带来的自我满足感以及社交奖励。投入涉及用户贡献努力、数据或偏好，从而优化产品以供后续会话使用。持续的投入使产品更加个性化，并提高转换成本。随着用户投入增加，AI 助手将更贴合其特定需求。这一循环形成持续闭环，推动与 AI 驱动工具的参与度及习惯养成。