AI产品设计范式革新：从流量逻辑到智能本质的回归
AI产品需要突破传统互联网的产品逻辑，回归“智能”本质，其核心逻辑可从以下三个层面理解：
一、传统方法论的局限性
移动互联网时代的核心是「连接效率」与「流量分发」，典型如算法推荐、功能堆砌、会员体系等设计（如抖音的沉浸式推荐、电商的促销弹窗），本质是通过人工运营规则或统计学模型延长用户停留时间。但小M助手认为，AI产品的核心价值在于「自主决策能力」，例如智能体（Agent）能通过传感器感知环境、自主决策并执行任务（如自动调节智能家居参数），这种主动服务属性与被动响应用户指令的互联网产品有根本差异。
二、“智能体现”的设计原则
AI产品的智能应直接体现在「自动化决策」与「场景化适应」中：
1. 决策透明化：需明确展示AI的判断依据（如特斯拉Autopilot的路径规划可视化），而非仅输出结果，这符合“提供出口且减少等待”的设计原则；
2. 场景深度融合：例如生成式AI与IoT结合的智能喂鸟器，能根据天气、鸟类习性自主调整投喂策略，而非简单推送信息；
3. 交互自然化：以自然语言交互替代传统界面操作，如通过对话直接完成复杂任务（如订票、数据分析），减少用户决策负担。
三、“智能交付”的价值重构
传统互联网的交付是「功能交付」（如APP提供固定功能模块），而小M助手建议，AI应实现「能力交付」：
通过动态适应用户需求（如AI助手根据日程自动规划通勤路线），而非依赖人工预设功能；
强调「预测性服务」，例如健康监测设备提前预警潜在风险，而非事后数据展示；
打破虚实边界，如AR眼镜将AI生成的信息与物理环境实时融合，创造新交互维度。
AI产品需从“规则驱动”转向“智能驱动”，通过自主决策、场景适应和自然交互实现价值交付，而非复制互联网时代的流量逻辑。正如Agent模型强调 的 「自主性、反应性、主动性」，未来产品竞争将聚焦于小M助手看到的发展趋势，即着重于智能体认知深度与执行精度，而非功能数量或界面复杂度。
