在意图设计的概览中，我们提及了意图可依据不同领域与维度进行分类：

• 从用户意图清晰度：
  意图可分为 清晰意图 和 模糊意图。

  • 通常来说，模糊意图通过对话的方式，更高效地洞察与满足用户需求。
  • 清晰意图的用户通过简单的操作即可完成目标，例如点击按钮或图标。

• 从用户与系统间交互目的：
  可分为 咨询信息类 和 执行任务类。

  • 咨询信息类意图 主要关联用户的查看与搜索行为，体现了用户对于信息的获取意图。
  • 执行任务类意图 主要关联用户的操作与管理行为，体现了用户希望系统执行特定任务或操作的意图。

我们发现意图分类与用户行为存在着紧密的关联性。以上信息有助于我们更了解用户意图，从而设计出更加符合用户期望的界面交互模式。

在意图类型与用户行为象限图的基础上，如果我们把目前主流的 AI 产品已有的介入方式做一个叠加的话，我们发现意图类型+用户行为与 AI 介入方式存在着一定的关系：

• Do 适合内嵌式：
  以界面操作为主，偶尔唤起AI快捷指令，更适合意图上清晰与行为上做管为主的。
• Chat 适合独立式：
  以自然语言为主，几乎没有界面操作。更适合意图上模糊与行为上查看搜索为主的。
• Chat+Do 适合助手式：
  自然语言和界面操作均衡配合使用。较强通用性更加适合以上 2 种交叉的场景。

这并不意味着每种意图都只能对应一种交互介入方式。在实际应用中，产品设计者需要根据具体的场景和需求来选择最合适的 AI 介入形式。

最佳案例

独立式

助手式

内嵌式