AI Copilot 交互设计：让用户始终知道它在做什么

Copilot 的体验问题经常不是回答错误，而是用户不知道回答来自哪里、操作是否已经发生、还能不能撤回。界面需要把模型的不确定性和系统的确定性分开表达。

输出分阶段展示

先显示理解到的任务、将要使用的资料和预计动作，再流式展示结论。工具调用阶段展示工具名称、进度和耗时，敏感参数只显示摘要。用户可以在执行前取消，不必等一大段回答结束。

结论必须能追溯

检索型回答附带可点击引用，引用定位到文档、段落或表格单元格；操作型回答展示变更前后差异、执行结果和回滚入口。无法找到证据时显示“未找到依据”，不要用自信的语气掩盖空结果。

允许用户修正

输入框支持补充约束、重试当前步骤和切换模型。对结构化结果提供字段级编辑，修改后重新校验而不是把整段文本发回模型。用户的修正可成为评测样本，但必须经过隐私和授权检查。

量化交互质量

统计首 token 时间、取消率、引用点击率、用户编辑率、重复追问率、人工接管率和任务完成率。一个更长的回答不等于更好的 Copilot，最终要看用户是否更快、更可靠地完成目标。

参考资料：OpenAI Evals 指南。