OVERVIEW
设计边界，随问题扩展
Agent 产品的体验问题往往不只存在于界面：背后还连接模型选择、工具调用、企业权限、成本与代码实现。我的工作因此从定义产品体验延伸到具体工程链路。
核心体验设计与 AI 产品工程，覆盖信息架构、交互设计、产品规划、前端实现，以及 Agent Skill 调用链路的技术方案与代码落地。
Agent 导航、会话历史和任务区各自承担稳定职责；输入框把模型、MCP、Skill 与数据范围收敛为一组上下文控制，减少复杂 AI 能力带来的不确定感。
设计亮点：能力与任务分层、上下文连续、AI 调用入口集中且可解释。通过背景层级、边界对比和强调色控制，让核心输入区在暗色环境下保持清晰，同时避免大面积高亮造成疲劳。
设计亮点：主题语义一致、任务焦点稳定、兼顾长时使用。方案不是只追求单屏视觉效果，而是为后续置顶会话、Skill 调用、工具状态和长任务反馈预留稳定空间。
设计亮点：以真实功能增长检验框架，而不是一次性的静态页面。CHAPTER 01 · 产品基础
先建立可持续生长的产品骨架
随着 Agent 能力从会话扩展到工作空间、工具、Skill 与企业配置，我重新梳理左侧导航和空间设置，让高频任务与管理能力各有稳定位置。
任务优先的信息架构
把会话、事项与工作空间置于用户工作流前端，将模型、成员和系统设置收敛到明确的管理区。
统一交互语言
以克制的密度、明确状态和稳定操作区，承接 Chatbox、工具与企业后台之间的体验跨度。
AE-CLI 产品内接入
补全版本信息、能力命令详情、推荐入口与通过 Agent 安装 CLI 的完整路径，让命令行能力成为 Agent 产品体验的一部分。
Agentic Engine 产品表达
完成视频素材视觉优化、脚本对齐与供应商剪辑协作，用统一的产品语言解释 Agent 能力与使用场景。
CHAPTER 02 · 核心体验
让长会话保持方向感
对话不是单一输入框。置顶、继续新会话、草稿态引导、Token 消耗和沙箱工具共同决定用户能否在复杂任务中保持上下文与控制感。
显式管理上下文
“在新会话中继续”把一次流程的不同追问拆开，既保留来源，也避免后续方向互相污染。
把成本放到行为附近
单轮 Token 消耗跟随消息展示，让成本信息贴近发生位置，而不是隐藏在后台报表。
本人直接完成代码：单次会话模型调用量展示、会话置顶与归档、会话在任意过程中“在新聊天中继续”、CLI 安装说明落地页，以及 Chatbox 优化与问答卡片。
CHAPTER 03 · 企业能力
把模型选择变成可治理的系统
个人偏好、管理员策略、系统白名单与 AI Monitor 之间存在多层优先级。这里的重点不是增加选项，而是让每一种“默认”在配置侧和调用侧都具备清晰语义。
默认值有明确来源
个人默认可从系统与公司模型中选择；在未指定模型的区域优先推荐，但不覆盖管理员的可用范围。
错误指向下一步动作
将网络、鉴权、权限和余额错误分开；对通用 403 使用“可能是 IP 白名单或访问权限”，避免错误归因。
工作空间导航、默认模型、系统用量和 AE-Auto 在此按产品规划或交互设计呈现；未将没有明确提交记录的工作描述为开发成果。
CHAPTER 04 · 智能能力
不选 Skill，也能找到正确能力
我直接参与技术方案与代码实现：将每个 Skill 映射为 deferred MCP 工具，通过 ToolSearch 连接原生 Skill，并用多轮自动化测试持续调整触发与匹配策略。
用户显式选择优先
显式选择的 Skill 直接加载并判断适用性；只有不适用或无法完整完成任务时，才用 ToolSearch 补充必要 Skill。
自然语言作为默认入口
用户不必预先理解 Skill 目录，系统通过任务意图按需发现能力，同时保留调用过程的可解释性。
发现 deferred MCP 工具
triggered指标查询 + 对比分析
readyREFLECTION
智能并不等于不可控
Agent 体验既要降低使用门槛，也要让模型、Skill、成本和错误处于可解释状态。下一步仍需围绕 Token 消耗、匹配精度和测试环境稳定性继续优化。
继续量化调用质量
将命中、正确匹配、完成质量和 Token 成本放进同一评估框架。
补全企业级反馈
让管理员和使用者分别看到模型策略、异常原因和可执行的修复路径。