这看上去是一个大家非常熟悉的界面，只是所有用户能做的选择范围，都明确地显示在界面上（所见即所选）。找美食，用户能做的选择基本就是：附近，类型，智能排序（不点开可能还不知道是什么意思）以及排序。当用户自己不知道该如何决策时，这些视觉化框架，给了用户提示该从这些方面根据自己的需求来做筛选和匹配。

　　但是在智能助理的界面，用户看到的是这样的：

　　用户对可以做哪些选择一无所知——在没有可视化的参考下，面对如此开放的交互，当用户要找一个餐厅的时候，他们提出的要求，大都不在 GUI 设定的范围以内。

　　根据我们实际操作的经验，用户提出的问题是这样的：

　　只有 “在外滩附近的” 是之前 GUI 查询范围当中的，其他需求都是过去 GUI 类型当中不存在的维度。但因为 CUI 的开放性，用户很容易给出上面这样高度个性化（非结构化）的需求。

　　如果 GUI 的产品试图在个性化同样给用户那么多选择，就不得不面临用户使用成本的问题。一个界面可能会被大量的下拉列表、层级关系、各种填空和操作充满。如此是加深了个性化程度，但是操作成本会让用户放弃使用。

　　如果在智能助理的产品设计上，不尊重用户 “高度个性化” 的需求，只提供过去 app 本身提供的个性化程度“在 XX 附近找个 YY 菜”，那么用户在实际提需求的时候得靠运气撞到既定条件上，不然就是无法识别的范围，继而失望。

　　另一方面，如果 CUI 只是在做 GUI 范围内的事情，会远不足以颠覆 app。

　　除此之外，CUI 还有一些专属的特点。比如：

使用流程非线性：譬如 GUI 是线性的流程，界面引导用户一步一步走到结果；而 CUI 则可以是完全无视先后顺序的，用户可以在最开始就提出到本来排在最后的条件当中。

可避免信息过载：用户打开 GUI 的一个界面，比如点评上找一个餐厅，用户得在一个列表里去找寻自己最想要的选项（典型的案例是，GUI 让用户选择国家的时候那一长排的列表）。而 CUI 则可以规避用户信息过载，直接给出期望结果。这个特点的另一面是，GUI 因此是 informative 的，给不熟悉场景的用户更多提示，或者比较结果的机会。

复合动作：“明天后天，晚上最便宜的机票”——从用户的操作和实际体验来看，GUI 无法一次给出结果，只能用户先查一次明天的机票，再查一次后天的机票，然后手动来对比。CUI 完胜——可以直接给出相关条件的检索结果，前提是 AI 足够优秀。

……

　　这里只是抛砖引玉，详细更多特质会不断被开发者发掘出来。在这里就不详细展开了。在另一篇《人工智能时代的产品经理》文章当中，会做更多关于 CUI 的分析。

　　什么样的 AI Agent 能满足 C 端的需求？

　　为什么现在的助理产品都是坑？很多团队不是底层的算法差，而是团队对产品的理解有问题。

　　要满足 C 端用户的需求，确实非常难。

　　10 次使用，有一次因为任意原因的失望，用户心理就会开始有疑虑。从体验上来看，在用户熟悉的场景下得全面理解用户提出的需求；在用户自身不清楚场景下，得自然的协助用户挖掘需求；获得需求后得帮助用户做决策，并最终呈现结果。以此来看，对话式的 Agent 得至少满足以下功能：

具备基于上下文的对话能力（contextual conversation）

具备理解口语中的逻辑 （logic understanding）

所有能理解的需求，都要有能力履行（full-fulfillment）

基于上下文的对话能力（contextual conversation）