代理架构
从传统的界面设计向代理式用户体验 (Agentic UX) 的过渡代表了软件架构的根本性转变。我们要从设计显式的交互流程（用户点击按钮执行任务）转向设计意图驱动的系统，在这些系统中，用户将目标委托给在后台协调执行的 AI 代理。
然而，对于许多业务分析师和独立创业者来说，“代理式用户体验”仍然是一个抽象的概念。我们听到关于“编排层”和“自主集群”的说法，但很少看到关于这些组件如何与用户交互的具体可视化。
但是，如果您无法首先将其可视化，又如何构建一个可靠的系统呢？下图展示了代理式用户体验的参考架构——一种可复用的三层模式，它将多代理系统的复杂理论转化为结构化、可设计的工作流。
传统的 UX 设计关注的是屏幕。代理式用户体验关注的是委托的工作流。为了有效地设计这一点，我们必须将用户的可见性与代理的执行解耦。
我们的参考模型将体验分为三个不同的层：
1. 用户界面层（可见性与信任）
图表的顶部通道代表了人类与 AI 之间的“契约”。
- 意图表达： 用户提供一个高层目标（例如，“入职这个新客户”）。
- 计划预览： 在行动之前，系统将意图反馈给用户，建立一致性。
- 可见性： 当代理工作时，UI 提供实时状态更新，用透明的进度日志取代“黑盒”焦虑。
- 审批门控： 系统暂停以获得明确人类授权的关键决策点。
2. 编排层（逻辑与控制）
中间通道是系统的“执行功能”。它不执行任务；它管理执行任务的资源。
- 意图解析： 将自然语言转换为结构化命令。
- 路由： 确定需要哪些专业工具。
- 并行化： 启动并发工作流以减少延迟。
- 治理： 执行业务规则（例如，“任何超过 50 美元的退款都需要经理批准”）。
3. 专家层（执行）
底部通道代表垂直能力。这些是特定领域的代理——支付代理、文档代理、通信代理——它们与 Stripe、Google Drive 或 Slack 等 API 进行交互。通过隔离这些代理，系统变得模块化；您可以升级您的“邮件代理”而不破坏整个编排流程。
案例研究：“发票追讨”工作流
为了在实践中演示这种架构，让我们通过一个常见的独立创业者用例来检查：自动化应收账款。
我们不再将其视为简单的自动化脚本，而是将其设计为一种代理体验：
- 意图（UI 层）： 用户发出信号，希望“追回超过 7 天的逾期发票”。
- 编排： 编排器分析请求，查询会计数据库，并识别出三个未付款的客户。它生成一个包含电子邮件草稿和短信的追回计划。
- 专家执行：
- 财务代理提取确切的金额和发票 PDF。
- 通信代理以创始人的口吻起草礼貌但坚定的提醒。
- 人在回路中： 系统暂停。它在 UI 层向用户展示草稿：“我已经为客户 A、B 和 C 准备了提醒。批准发送吗？”
- 完成： 批准后，代理执行，UI 记录活动。
同样的架构模式也无缝适用于客户入职（CRM + 文档 + Slack）或支持解决（工单分析 + 退款 + 电子邮件）。
为什么绘图先于编码
多代理系统的复杂性在于交接。如果您直接跳到 n8n、LangChain 或 Make.com 中构建，您就有可能创建脆弱的自动化，其中的逻辑被埋没在代码中。
通过使用 FlowZap 首先定义序列图，您可以实现三个关键成果：
- 对齐： 利益相关者可以准确地看到人类在哪里介入。
- 规范： 图表作为实施的蓝图。
- 可移植性： 清晰的逻辑流可以导出到任何自动化平台。
开始使用
我们将这种三层架构编码为一个可复用的 代理式 UX 模板，现在可供 FlowZap 用户使用。它包括用户、编排器和专家层的完整逻辑，已针对常见的独立创业者场景进行了预连接。
停止猜测代理应该如何表现。设计工作流，定义边界，并充满信心地构建。
灵感来源
- Salesforce: UX Shift to Agentic Design
- From Products to Systems: The Agentic AI Shift
- The Agentic Era of UX
- Agentic AI: The Next Frontier
- Agentic AI Design Patterns Guide
- Weaviate: What are Agentic Workflows
- Multi-Agent Coordination Playbook
- Azure: Multiple Agent Workflow Automation
- 10 Solopreneur AI Workflows
- n8n: AI Agentic Workflows