Какое место может занимать AI в интерфейсе: шаблоны и их особенности 🤖

Сравниваем последние UI-паттерны и разбираемся, как они влияют на опыт пользователей.

Появление больших языковых моделей (LLM) и AI-агентов привело к бурному развитию таких уже привычных нам UI-паттернов, как чат-боты, но сейчас формируется новая волна интерфейсных решений. Главная задача заключается в более глубокой интеграции AI в сложные, ориентированные на выполнение задач цифровые продукты. От виртуальных помощников в правой панели до бесконечных рабочих областей и семантических таблиц — речь идет не просто о дизайне, а о фундаментальном влиянии на то, как пользователи открывают для себя AI и взаимодействуют с ним.

В статье мы рассмотрим 7 актуальных лейаутов и ролей AI-агентов, а также проанализируем, как простота их обнаружения, возможности и паттерны взаимодействия влияют на поведение и ожидания пользователей.

1. Агент службы поддержки клиентов в виджете чат-бота

Плавающий чат-бот в правом нижнем углу давно стал привычной и стандартной точкой контакта со службой клиентской поддержки. Примером могут служить такие платформы, как Zendesk и Intercom.

• Простота обнаружения: расположение в правом нижнем углу делает визуальный элемент заметным, но не навязчивым.
• Паттерн взаимодействия: виджет чат-бота функционирует как вторичный асинхронный интерфейс. Пользователи могут открывать или закрывать окно по мере необходимости, что делает его идеальным для легкой неназойливой поддержки.
• Воспринимаемая роль и возможности агента: ожидания ограничиваются выполнением задач и реагированием на запросы. Если раньше AI-чат-боты были ограничены четкими правилами, то теперь они сохраняют контекстную память, персонализируют ответы и автоматизируют такие действия, как поиск заказов или сброс паролей, — и все это без вмешательства человека.
• Ограничения: не подходят для проактивных, многоэтапных размышлений или совместного творчества из-за ограниченного рабочего пространства.

2. Встроенные всплывающие подсказки для точечной помощи

Встроенные всплывающие подсказки, например, в Notion и Grammarly AI, функционируют как интерактивные, контекстно-зависимые предложения или действия, которые появляются непосредственно в тексте или контентной области, повышая производительность пользователя и эффективность редактирования.

• Простота обнаружения: встроенные подсказки обычно обозначаются деликатными визуальными сигналами, такими как подчеркивание, иконки наведения или контекстные всплывающие окна, и чаще всего активируются действиями пользователя (например, вводом текста, наведением курсора, выбором опции).
• Паттерн взаимодействия: встроенные подсказки являются инструментом динамического расширения возможностей. Пользователи непосредственно взаимодействуют с предложениями, принимая, редактируя, отменяя или восстанавливая контент. Продуманный интерфейс позволяет им сохранять контроль над происходящим, поддерживая при этом непрерывность выполнения задач.
• Воспринимаемая роль и возможности агента: агент рассматривается как «точечный помощник», предлагающий поддержку на микроуровне — перефразировать предложения, резюмировать абзацы, дописать фрагменты кода — и все это на основе введенных данных и намерений пользователя в режиме реального времени. Например, встроенные подсказки Grammarly обладают высокой степенью контекстной осведомленности. Они анализируют текст, который вы пишете в данный момент, включая тон, стиль, аудиторию и цель, чтобы адаптировать предложения и сгенерировать контент.
• Ограничения: встроенные агенты неэффективны для открытых творческих исследований или задач, требующих более широкого контекстного мышления или многоступенчатой логики.

3. Творческий компаньон на бесконечном холсте

Концепция «бесконечного холста» была популяризирована Скоттом Макклаудом в его книге 2000 года «Переосмысление комиксов», где он предположил, что цифровые комиксы могут освободиться от ограничений бумажных страниц и рассказывать истории на бесконечном холсте любой формы и направления.

Эта идея легла в основу современных цифровых приложений, которые предлагают пользователям практически безграничное двумерное рабочее пространство. Такие инструменты, как TLDraw, Figma и Miro, используют модель бесконечного холста для поддержки визуального мышления и исследовательских рабочих процессов.

• Простота обнаружения: возможности AI раскрываются через контекстные триггеры, например, когда пользователь наводит курсор на объект — стикер, текст, фигуру — или выбирает его.
• Паттерн взаимодействия: пользователи могут вызывать модель с помощью локализованных асинхронных команд для определенных элементов (например, генерировать текст, переименовывать слои) без прерывания общего творческого процесса. Кроме того, в отличие от взаимодействия в формате чата, на холсте могут сосуществовать несколько параллельных обращений к LLM. Например, в Make.TLDraw пользователи могут добавлять эскизы, текстовые подсказки и метки непосредственно на холст и многократно вызывать AI для разных элементов.
• Воспринимаемая роль и возможности агента: здесь AI действует как «творческий компаньон», реагируя на пространственный контекст, а не на линейный сценарий. Он воспринимает сам холст как источник запросов и подходит для таких задач, как генерация идей, доработка контента и настройка лейаута.
• Ограничения: этот подход не является оптимальным для сценариев, требующих строгого контроля версий, как, например, при создании приложений в Lovable, или учета содержимого всего документа, как в Grammarly. Такие агенты обычно работают с локальными кластерами объектов, что затрудняет контекстное восприятие рабочего пространства в целом.

4. Универсальный помощник в центре внимания

В этом случае AI становится центральным элементом опыта взаимодействия и обычно имеет вид полноэкранной вертикально ориентированной панели, привязанной к текстовому вводу и диалоговой цепочке. Такое решение можно увидеть в ChatGPT, Perplexity и Midjourney (Discord) — коммуникация здесь запускается промптами пользователя и происходит в свободной форме.

• Простота обнаружения: интерфейс намеренно минималистичен, с акцентом на поле ввода. Пользователь инициирует взаимодействие, формулируя свой запрос на естественном языке, часто с помощью текстовых подсказок, примеров или на основе прошлых диалогов.
• Паттерн взаимодействия: промпты являются основным способом взаимодействия. Пользователи управляют сессией с помощью открытых запросов, итеративно уточняя результаты. Такие инструменты поддерживают гибкий темп и самостоятельное исследование.
• Воспринимаемая роль и возможности агента: AI позиционируется как «универсальный помощник», способный отвечать на вопросы, генерировать контент и выполнять самые разные задачи, например, писать тексты, код, рисовать дизайн или проводить исследования. Его воспринимаемая сила заключается в широте, адаптивности и творческой поддержке.
• Ограничения: Не слишком подходит для структурированных, многоэтапных рабочих процессов, таких как создание приложений, заполнение форм или принятие решений с учетом долгосрочного контекста.

5. Стратегический творческий партнер в левой панели

В таком лейауте AI-помощник размещается в постоянно видимой левой боковой панели и действует как инструмент совместной работы для генерации контента, кода и других структурированных результатов. ChatGPT Canvas и Lovable используют этот UI-паттерн для обеспечения эффективности сложных итеративных процессов.

• Простота обнаружения: расположение в левой панели соответствует доминирующему F-паттерну сканирования и подчеркивает факт совместного творчества. На этой панели обычно размещаются интерфейс чата, элементы управления запросами и предыдущие ответы, что гарантирует высокую доступность.
• Паттерн взаимодействия: этот лейаут поддерживает многоэтапное совместное творчество. Пользователи отправляют запросы, уточняют и тестируют результаты в непрерывном цикле обратной связи, а изменения отражаются в рабочей области справа. Разделение чата и результатов делает возможным процесс проектирования в диалоговом формате.
• Воспринимаемая роль и возможности агента: AI рассматривается как «стратегический партнер или соавтор», помогающий пользователям генерировать идеи, структурировать и развивать сложные проекты посредством двустороннего взаимодействия. Эти агенты часто демонстрируют продвинутые навыки рассуждения и планирования, предлагая значимую, контекстно-зависимую помощь.
• Ограничения: менее эффективен для мелких задач и в мобильных интерфейсах из-за ограниченного пространства. Расплывчатые запросы могут привести к незаметному непреднамеренному поведению (пример — ошибки в инструментах генерации кода на основе AI, таких как Lovable).

6. Эксперт с глубоким пониманием контекста в правой панели

В этом лейауте AI расположен в сворачиваемой правой панели и действует как ассистент по запросу для пользователей, погруженных в сложные комплексные задачи. Примерами могут служить Microsoft Copilot в приложениях Office, GitHub Copilot, Gmail Gemini или Cursor.

• Простота обнаружения: размещение в периферийной правой панели позволяет пользователям сосредоточиться на рабочей области, при этом помощник остается доступным, но ненавязчивым.
• Паттерн взаимодействия: пользователь может вызывать AI в определенные моменты для помощи в решении конкретных задач, например, составления краткого резюме, создания набросков или отладки кода. В отличие от проактивных оверлеев, такие агенты учитывают темп работы пользователя и предоставляют помощь только по запросу.
• Воспринимаемая роль и возможности агента: агент воспринимается как «глубоко погруженный в контекст эксперт», способный предоставлять целевую, аргументированную поддержку, например, автоматически создавать презентации, управлять коммуникациями или генерировать код на профессиональном уровне, не доминируя над основным опытом.
• Ограничения: не подходит для AI-продуктов, где центральную роль играют запросы. Его присутствие может остаться незамеченным для начинающих пользователей.

7. Распределенный исследовательский агент в табличных интерфейсах

Появляется новая парадигма, в рамках которой традиционная сетка таблицы превращается в «умную» поверхность для запросов, исследований и семантического взаимодействия. Такие инструменты, как AnswerGrid и Elicit, преобразуют привычные табличные лейауты в динамические, управляемые агентами системы для генерации и синтеза данных. 

Концепцию «семантических таблиц» предложил американский дизайнер и специалист в области компьютерных технологий Джон Маэда: они становятся не просто статической сеткой формул, а динамической сетью ячеек, понимающих содержание и контекст. В этой модели каждая ячейка ведет себя как самостоятельный агент внутри таблицы.

• Простота обнаружения: эти интерфейсы сохраняют классический табличный лейаут со строками, столбцами и ячейками. Взаимодействие с AI обычно начинается с запроса в поле верхнего уровня, после чего ячейки автономно заполняются структурированными результатами.
• Паттерн взаимодействия: в отличие от линейных потоков вопросов и ответов или чатов, пользователи AnswerGrid взаимодействуют с AI, вводя и уточняя запросы для конкретных столбцов. За кулисами несколько агентов работают асинхронно, собирая данные, анализируя источники и динамически заполняя ячейки. Сама таблица становится холстом для приема запросов и просмотра результатов.
• Воспринимаемая роль и возможности агента: AI здесь можно назвать «распределенным исследовательским агентом», встроенным в таблицу. В таких инструментах, как AnswerGrid, модель извлекает актуальные данные из Интернета, контекстно заполняя каждую ячейку. Elicit создает «живые документы» на основе научной литературы, автоматизируя синтез данных по строкам. Каждая ячейка ведет себя как мини-агент, вносящий свой вклад в большое целое.
• Ограничения: эти новые интерфейсы лучше всего подходят для исследований, анализа и компиляции контента. Они требуют от пользователей четкого представления о структуре желаемого результата и могут сбить с толку тех, кто не привык работать с таблицами.

Заключение

LLM (большие языковые модели) — это не просто инструменты для запросов, это новая вычислительная среда, которую мы только начинаем постигать. Так же, как графические интерфейсы и мобильные устройства изменили дизайн в последние десятилетия, LLM требуют переосмысления того, какую роль играет искусственный интеллект в наших продуктах — не только того, что он говорит, но и того, где он располагается, как он запускается и как он направляет пользователей.

Интерфейсные решения — чат-боты, боковые панели, семантические сетки, бесконечные холсты — не просто вопрос эстетики. Они лежат в основе ментальных моделей, которые формируют пользователи о роли AI, его возможностях, юзабилити и надежности. По мере вступления в эту новую эру, проектирование визуального представления AI становится столь же важным, как и проектирование того, на что он способен.