AI × ACTION
让 AI 的理解落到可靠的行动
自然语言有歧义,设备操作却需要明确的目标和边界。难点在于判断用户想做什么、当前能做什么,以及结果是否符合预期。
Project notes · 学校项目
在 AI 与现实设备之间,
学习构建一个系统。
一次将人工智能、设备交互与产品设计放在一起的实践,也是我从单点功能走向系统思考的过程。
项目来自学校。本页仅分享概括性的项目方向与个人实践体会,具体实现及内部资料不在公开范围内。
探索 AI Agent 如何理解人的意图,
与现实世界的设备协同。
Sirius Nexus 是学校交给我推进的 AIoT(人工智能物联网)项目,围绕 AI Agent 与设备的连接、交互和控制展开实践。
我的实践从需求梳理和交互设计,延伸到功能实现、联调与验证。这让我有机会在同一个项目里,理解产品体验与工程实现如何相互影响。
AI × ACTION
自然语言有歧义,设备操作却需要明确的目标和边界。难点在于判断用户想做什么、当前能做什么,以及结果是否符合预期。
SOFTWARE × HARDWARE
不同设备的能力、连接方式和反馈并不一致。网络波动、设备离线与运行环境的限制,让系统整合和问题定位成为持续的挑战。
SYSTEM × EXPERIENCE
操作进行到哪一步、有没有成功、失败后怎么办,都需要让用户看得懂。界面设计要与系统真实状态对应,也要给异常情况留下合理的处理路径。
从用户要完成的任务出发拆解需求,理解界面、服务与设备之间的关系,再决定先解决什么。
沿着实际使用过程定位问题,用可复查的结果判断完成度,并在功能、体验和实现成本之间做取舍。
学习把任务边界、上下文和验收目标讲清楚;借助 AI 推进设计与开发,同时保留自己的判断和结果核查。
每做一个功能,都多问一步:
用户能否完成任务,我又如何确认结果?