現(xiàn)在CUI出現(xiàn)的時候，產(chǎn)品經(jīng)理也會面臨類似的問題。當(dāng)前大多數(shù)智能助理的設(shè)計思路都是“過去APP是怎么用的，我現(xiàn)在用語言來代替觸摸操作”。好比是用語言來代替手指去觸摸屏幕，或者是用說話來代替手指打字。而能讓用戶感覺真正智能的核心，我認為依然藏在CUI的“圣杯屬性”里，有待大家發(fā)掘。
CUI的特點：高度個性化
舉一個例子，根據(jù)實際研發(fā)和市場運作的經(jīng)驗，我們發(fā)現(xiàn)有一個算得上“圣杯屬性”是特質(zhì)是：“高度個性化”。
在GUI時代，用戶使用產(chǎn)品時，有一個可視化的界面，比如找餐廳，我們打開點評看上去是這樣：
這看上去是一個大家非常熟悉的界面，只是所有用戶能做的選擇范圍，都明確的顯示在界面上（所見即所選）。找美食，用戶能做的選擇基本就是：附近，類型，智能排序（不點開可能還不知道是什么意思）以及排序。當(dāng)用戶自己不知道該如何決策的時候，這些視覺化的框架，給了用戶提示該從這些方面根據(jù)自己的需求來做篩選和匹配。
但是在智能助理的界面，用戶看到的是這樣的：
用戶對可以做哪些選擇一無所知——在沒有可視化的參考下，面對如此開放的交互，當(dāng)用戶要找一個餐廳的時候，他們提出的要求，大都不在GUI設(shè)定的范圍以內(nèi)。
根據(jù)我們實際操作的經(jīng)驗，用戶提出的問題是這樣的：
只有“在外灘附近的”是之前GUI的查詢范圍當(dāng)中的，其他的需求都是過去GUI的類型當(dāng)中不存在的維度。但因為CUI的開放性，用戶很容易給出上面這樣的高度個性化（非結(jié)構(gòu)化）的需求。
如果GUI的產(chǎn)品試圖在個性化同樣給用戶那么多選擇，就不得不面臨用戶使用成本的問題。一個界面可能會被大量的下拉列表，層級關(guān)系，各種填空和操作充滿。如此是加深了個性化程度了，但是操作的成本會讓用戶放棄使用。
如果在智能助理的產(chǎn)品設(shè)計上，不尊重用戶“高度個性化”的需求，只提供過去APP本身提供的個性化程度“在XX附近找個YY菜”，那么用戶在實際提需求的時候得靠運氣撞到既定的條件上，不然就是無法識別的范圍，繼而失望。另一方面，如果CUI只是在做GUI范圍內(nèi)的事情，會遠不足以顛覆APP。
除此之外，CUI還有一些專屬的特點。比如
使用流程非線性：比如GUI是線性的流程，界面引導(dǎo)用戶一步一步走到結(jié)果；而CUI則可以是完全無視先后順序的，用戶可以再最開始就提出本來到排在最后的條件當(dāng)中。
可避免信息過載：用戶打開GUI的一個界面，比如點評上找一個餐廳，用戶得在一個列表里去找尋自己最想要的選項（典型的案例是，GUI讓用戶選擇國家的時候那一長排的列表）。而CUI則可以規(guī)避用戶的信息過載，直接給出期望的結(jié)果。這個特點的另一面是，GUI因此是informative的，給不熟悉場景的用戶更多的提示，或者比較結(jié)果的機會。
復(fù)合動作：“明天或后天，晚上最便宜的機票”——從用戶的操作和實際體驗來看，GUI無法一次給出結(jié)果，只能用戶先查一次明天的機票，再查一次后天的機票，然后手動來對比。CUI完勝——可以直接給出相關(guān)條件的檢索結(jié)果，前提是AI足夠優(yōu)秀。
這里只是拋磚引玉，詳細更多特質(zhì)會不斷被開發(fā)者發(fā)掘出來。在這里就不詳細展開了。在另一篇《人工智能時代的產(chǎn)品經(jīng)理》文章當(dāng)中，會做更多關(guān)于CUI的分析。
【什么樣的AI Agent能滿足C端的需求？ 】
為什么現(xiàn)在的助理產(chǎn)品都是坑？很多團隊不是底層的算法差，而是團隊對產(chǎn)品的理解有問題。
要滿足C端用戶的需求，確實非常難。10次使用，有一次因為任意原因的失望，用戶心理就會開始有疑慮。從體驗上來看，在用戶熟悉的場景下得全面理解用戶提出的需求；在用戶自身不清楚場景下，得自然的協(xié)助用戶挖掘需求；獲得需求后得幫助用戶做決策，并最終呈現(xiàn)結(jié)果。以此來看，對話式的agent就得至少滿足以下功能：