过去十年，产品靠经验和直觉；未来十年，AI产品将靠系统化的底层逻辑。本篇提出5条核心原则，带你从“造感觉”到“造系统”，迈向真正可扩展、可复制的产品策略。作为一名每天都在评测 AI 工具、研究产品体验的产品经理，Echo 常常被问一个问题：“AI 产品的设计逻辑，和传统产品有什么本质不同吗？”答案是：没有想象中那么不同。AI 并不是颠覆一切的黑魔法，它依然要遵守那些最基础的产品设计原则。只是——它让我们有机会重做一遍。这篇文章，Echo 想结合实际工作经验，讲讲目前做AI产品最有效的 5 个设计原则。5 条 AI 产品设计原则尊重传统设计理论，不盲目颠覆选择高频、繁琐、容错强的场景降低输入成本，避免问答式交互控制AI占比，留足人机协作空间输出“参考答案”，而非标准答案下面展开讲讲，每一条背后，都有一个真实产品撑腰。1.尊重传统设计理论，不盲目颠覆AI 不等于一切重来。用户的心智没有变，对产品的预期也没变。AI 能力再强，也不能牺牲熟悉感和操作心智。传统的产品结构和可用性原则，如⽤户体验要素、尼尔森⼗⼤可⽤性原则，依然是底线。尼尔森⼗⼤可⽤性原则1. 系统状态可见性2. 系统与现实世界匹配3. 用户控制与自由4. 一致性与标准化5. 错误预防6. 识别而非记忆7. 灵活性与效率8. 美观且简约的设计9. 帮助用户识别、诊断和修复错误10. 帮助和文档2.选择高频、繁琐、容错强的场景AI 最适合落地的场景，必须满足 3 个关键词：高频 × 繁琐 × 容错强。Echo 常用的判断方式是：这个任务用户做得够多吗？ 做起来烦不烦？ AI 做错了，用户能不能轻松发现/修改？正面案例：Gamma.app（AI 做 PPT） 高频：很多人每周都要做演示； 繁琐：排版、结构、找图都很烦； 容错强：AI 给错一个标题，用户能马上改。 所以它做得轻、快、有用——不会替你写论文，但能帮你快速起草一套还像样的 PPT。反面案例：Numbers Station（AI 数据分析） 场景选得太重：让用户上传数据库 → 生成洞察 → 输出结论。 问题是：AI 误判一个字段，用户可能根本发现不了。 这类高风险、高结果依赖的任务，不适合早期落地。别想着把最复杂的事交给 AI，选对场景，比功能先进更重要。3.降低输入门槛，避免“答题式”交互Echo 见过太多工具，打开就丢给用户一个空白输入框：“请描述你想要什么。”这对普通人来说，就是一道“不会写”的主观题。举个正面案例：Notion AI 不是新建一个“AI 页面”，也不是让你打开另一个 App，而是把 AI 集成在原本的文字工作流里。你写一段文字，它在底下浮出建议：“继续编写？”、“添加摘要？” 用户完全不需要改变操作路径，AI 只是润物细无声地出现。再看一个反面案例：Spellbook（AI 合同工具） 一上来就让用户输入一段复杂 prompt：“请以加拿大商业法的标准，帮我检查这份 NDA 第四条。” 普通用户根本不知道该怎么写，典型的“AI 强，交互弱”。AI 产品不是考试工具，而是写作搭子。交互形式越简单，用户留存越高。4.控制 AI 占比，让用户参与决策别让 AI 抢了用户的存在感。用户希望 AI 来帮忙，不是来替他做主。正面例子：Krea.ai（AI 视觉草图工具） 用户上传手绘草图 + 关键词，AI 实时生成图像，但整个过程中，用户可以滑动控制风格强度、局部生成比例、重新打光等。 控制权始终在用户手里。反例：Runway Gen-2（AI 视频工具） 虽然效果惊艳，但交互是“上传 prompt → 等 30 秒 → 看 AI 生成的视频”，完全黑盒体验。 很酷，但不一定适合需要控制精度的商业用户。AI 工具不该太“自我”，越是给用户参与感，用户越能信任它。5.提供参考答案，而非“唯一解”AI应提供参考答案而非标准答案，特别是在专业领域或可能产生误导的场景。因为AI可能出错且无法承担后果。看一个负面案例：美国律师虚构案例事件——2023年律师使用ChatGPT生成法律简报，包含6个虚构案例引用，被法官罚款5000美元，判定为”恶意行为”和”虚假陈述”。解决办法：在产品页面增加免责声明，如内容由AI大模型生成，也可以添加”请仔细甄别”等提示语。正面案例：豆包、kimiEcho 的最后建议如果你正在做一个 AI 工具，或者考虑怎么把 AI 能力接入现有产品，建议你反复思考这两句话：AI不应该是替代用户，而是增强用户。一个AI工具，仍然是一款“产品”，设计逻辑不能缺席。真正好用的 AI 工具，从来不是炫技的，而是那些“用完让人省事”的。回到最本质的问题：你有没有让用户“更轻松地完成目标”？本文由 @AI蓝发魔女Echo 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议