Meta 设计总监讲 Muse：同一件事按三个层级展示，主对话只开一个
Meta 设计总监 Alex Cornell 介绍 Muse 的设计取舍：用渐进披露分三层展示 agent 的动作，主对话只保留一个持续的线程，不展示思考过程。他还演示了把多年的 Instagram 收藏整理成购物目录。
- 谁·场景
- Alex Cornell 在 Meta 负责 AI agent Muse 的设计，这期 How I AI 访谈讲的是自家产品。
- 怎么用
- 同一项活动分三层展示：普通用户看 emoji，想看细节的人看任务列表，工程师看原始日志。界面结构固定，内容动态变化；主对话是一个持续的线程，范围明确的任务放在侧边对话里处理。
- 结果
- 材料给出的是设计原则和他个人的用法：把 Instagram 收藏做成 SkyMall 风格的购物目录，分析自己的高尔夫和国际象棋对局，把一个 20 年的博客改成每日播客。材料未披露用户数和留存数据。
- 你可以试
- 做 AI App 的人，可以检查自己的产品是否把同一种透明度推给了所有用户，试着按用户类型分成「状态、任务、日志」三层。
- 注意
- 他认为可见的思考链常常只是在掩盖延迟。这个结论的前提是模型够快，慢模型的产品未必适用。
在 How I AI 这期节目，Meta 设计总监 Alex Cornell 讲了 Muse 的设计。他的指导问题是：「如果你是在和另一个人说话，这件事该怎么进行？」所以 Muse 去掉了传统的消息气泡，把 agent 放在屏幕顶部。这是 Meta 员工介绍自家产品，没有给出用户或留存数据。
对做消费级 AI App 的人，有三条可以直接对照。第一，渐进披露：同一项活动用 emoji、任务列表、原始日志三层呈现，不同用户各取所需。第二，生成式 UI 只让内容变，结构保持固定，变化的只是状态 emoji、个性化建议和小动画。第三，他认为可见的思考链往往是为了掩盖延迟，模型够快时，直接给结果就行。
他自己用 Muse 处理个人数据的例子也能借鉴：把多年攒下的 Instagram 收藏交给 agent 归类，做成购物推荐目录。用户手里这类闲置的个人数据，也许能成为 App 的切入点。节目附有三个工作流的分步拆解。