引言
💡根据Gartner最新预测，企业软件中整合自主型AI的比例将从2024年的不足1%跃升至2028年的33%。同时，超过15%的日常工作决策将交由AI智能体自主完成。
AI Integration in Enterprise Software: 2024–2028ALT
那么，当AI成为主导交互的新范式，SaaS企业应如何应对？
随着大语言模型（LLM）、智能体（Agent）和模型上下文协议（MCP）等AI技术的迅猛发展，企业级SaaS软件正经历一场深刻的交互范式变革。在制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）和客户关系管理（CRM）等B端应用中，AI不再仅仅是后台算法的支持者，而是逐渐成为主导人机交互体验的核心力量，重塑软件的使用方式与价值。
AI 正在重塑新的交互体验
2022 年底由OpenAI 公司发布的 ChatGPT 引爆全网，“对话式交互”逐渐成为 AI 产品的设计首选。然而这种用文本对话的交互方式其实很早就有类似形态，那就是CLI（Command Line Interface ）即命令行交互界面。
CLI：早期技术驱动下的专业交互
CLI是现代计算机发展早期的交互形式。
早期计算机性能有限，主要用于科学计算和专业领域，用户多为技术人员。当时的计算机系统以文本为基础，通过命令行界面进行操作。用户需要输入特定的命令来执行各种任务，例如在 UNIX 系统中，输入 “ls” 命令查看目录列表，“cd” 命令切换目录等。
CLI 的特点是：
需记忆大量命令和参数；
可视化程度低，不够直观；
对技术门槛要求高；
这种界面要求用户记忆大量命令及其参数，对用户的技术要求较高、上手难，交互过程可视化程度低、不够直观和友好。不过，它因对系统资源消耗小，至今仍广泛应用于开发与运维场景。
BlueOS CLI：开发者使用命令行管理插件和启动选项ALT
GUI：图形用户界面 让计算机走进大众
20 世纪 70 年代末至 80 年代初在施乐、苹果、微软的引领下，GUI（Graphical User Inerface）逐渐发展壮大。GUI 采用图形化的元素，如窗口、图标、菜单和鼠标指针等，让用户通过鼠标点击和直观的图形操作来与计算机交互。这大大降低了计算机使用的门槛，使计算机更容易被普通用户接受和使用，从而推动了个人计算机的普及。
即便如此，GUI 也有着自身的局限：
1、交互复杂度随业务复杂度上升，流程繁琐；
2、功能叠加导致界面臃肿，学习成本高；
3、这一问题在企业级 B 端软件中尤为突出。
A screenshot of the user interface in the SAP ERP ECC 6.0 (place an order)
CUI：AI 驱动的自然交互时代
如今由于 AI 相关的技术的发展则给出了更好的方案CUI（Conversational User Interface），解决了 CLI 和 GUI 各自的问题：AI 技术的发展带来了 CUI（Conversational User Interface）对话式用户界面的新可能，它兼顾了 CLI 的灵活性与 GUI 的易用性，正在成为未来交互设计的新支点。
AI 可以理解和处理人类的自然语言、了解用户意图，用户无需训练和记住大量命令参数，用自然语言输入。
对话式AI助力用户学习PythonALT
当 AI Agent 理解用户意图和目标后，它可以自行拆解并执行任务。这将原本需要复杂操作流程的工作简化为 Agent 自主判断和执行的过程。在此过程中，用户只需通过对话形式"指导"Agent 完成任务即可。当然Agent 也会适时对执行动作给于用户确认和决断。理解用户情绪、历史行为和偏好并做出响应，相比过去更加个性化、情感化。
CLI → GUI → CUI交互演变ALT
从 CLI 到 GUI，再到 CUI，交互方式的演进反映了计算机从“让人适应”向“主动理解人”的转变，推动人机关系进入更加自然、智能的新时代。
CUI 是否能完全取代 GUI ？
从当前应用实践来看，CUI（Conversational User Interface）无法完全取代 GUI（Graphical User Interface），两者在不同场景中各具优势，并将在未来长期并存。
“GUI 在信息密集型任务和并发操作（如财务报表、设计工具）中拥有无可替代的优势。”
——Nielsen Norman Group
此外，Nielsen Norman Group 的研究还指出，在生成式 AI 聊天机器人中，适当引入提示控件（Prompt Controls）可以提升功能可发现性、减少用户输入、提高交互效率。
Prompt Controls in GenAI Chatbots: 4 Main Uses and Best Practices – Feifei Liu, Nielsen Norman GroupALT
GUI 的核心优势
1.强大的多任务并行能力
借助菜单、图标、按钮等可视化元素，GUI 支持多窗口协同与多模态输入（鼠标、键盘、触控），非常适合金融、设计等需要频繁操作的场景。
2.信息密度高、传达效率强
图表和图形能够直观呈现复杂数据，帮助用户快速洞察关键信息。
3.操作精度与效率兼备
对于频繁且明确的指令操作，GUI 中的点击、拖拽及快捷键具备天然优势。
4.界面结构明确、语义歧义小
明确的视觉层级和控件反馈机制，降低了用户理解成本，提升交互确定性。
因此，CUI 的崛起并不意味着 GUI 的消失。相反，未来的人机交互将呈现多模态融合趋势——CUI、GUI 和语音、图像、手势等多种交互方式将融合发展，共同打造更自然、高效的用户体验。
多模态：融合是未来方向
多模态（Multimodal）指不同感知与输入模式的融合（如语言、图像、语音、手势等），它是提升人机交互自然性、效率与灵活性的关键。
Microsoft Design（2022）：“Multimodal interfaces—blending visual, voice, and gesture input—will dominate user experience evolution.”
在实际应用中，用户可以根据场景灵活使用语音、文字、鼠标、手势等方式输入，而系统则可根据意图与内容，以图表、文字、语音等最适合的形式输出结果。例如，质检员可直接通过语音完成检验和报工，摆脱纸笔和设备切换，大幅提升一线作业效率。
多模态 UI 正向“GUI + CUI 融合”的方向演进。例如 Microsoft 365 Copilot、Notion AI 中，界面不再是静态工具栏，而是包含可响应语义输入的“浮动对话层”。
Microsoft 365 Copilot & 新核云AI MES CopilotALT
AI 不再是外部调用的工具，而是常驻于系统之中，成为可随时唤起、随语义响应的智能助手：
可浮窗形式悬停在界面上，随叫随应；
嵌入侧边面板，便于多线程操作；
甚至随着鼠标焦点变化灵活出现，成为操作习惯的一部分。
🗣️ “能说就不点，能问就不搜”将成为主流交互模式。
个性化：从工具到助手的跃迁
AI正在让 SaaS 软件从“通用工具”进化为“专属助手”。
AI不再只是被动等待调用，而是主动理解用户、推送信息、提供建议。这是一种由数据与 AI 驱动的“千人千面”体验。每位用户登录系统，看到的都是最契合自身角色与上下文的内容：
生产主管进入 MES，系统自动弹出今日最需关注的工单；
销售拜访客户前，CRM 推送该客户的最新动态和定制化建议。
典型案例：
Salesforce Einstein：利用机器学习预测客户需求，为销售团队提供个性化建议，提升转化率30%以上。
HubSpot：AI自动构建客户旅程地图，提升营销触达效率，客户参与度提升25%
Einstein Assistant 为销售人员生成客户描述自动识别潜在商机ALT
新核云的探索与实践
面对全球 AI 发展趋势，作为AI MES领域的行业领先者，新核云深耕制造行业，积极推动AI技术在MES系统中的应用，提升系统的智能化水平。新核云也结合自身业务，根据对 AI 与 SaaS 融合的用户界面（UI）和用户体验设计（UX）的理解，给出了可以落地的应用方案。以下就拿新核云用户中超过70%的客户都关注的两个典型场景来举例：
查看订单生产进度
生产管理人员或销售人员希望实时掌握销售订单的当前生产进度，包括各工序完成情况、在制品数量、已完成数量、异常信息等。在传统的操作流程中，生产管理人员或销售人员需要经过多个步骤，才能查看销售订单的当前生产进度，包括各工序完成情况、在制品数量、已完成数量、异常信息等。
按过去的交互用户需要：
查看订单生产进度操作步骤-使用AI对话式交互前ALT
共计 8 步操作，如果订单存在多个生产单，还需要返回再点击下一个生产单详情，每多一张生产单就需要增加 2 次操作步骤。
在引入 AI 对话式交互后：
查看订单生产进度操作步骤-使用AI对话式交互后ALT
只需三步，找到想要查看的销售订单通过对话方式询问，AI 识别用户意图自动获取当前页面中的订单号去做关联查询，找到关联的多条生产单并返回对应的关键信息，如：生产状态、工艺工序、工序进度，如果想了解更详细的生产情况，也可直接跳转至对应生产单详情。
新核云AI MES-查看订单生产进度
修改出入库记录
在日常物料管理过程中，因操作失误、盘点差异、数据异常等情况，需对系统中的某条出库或入库记录进行更正或调整，以确保账实一致，避免影响生产、库存或财务数据。
按过去的交互用户需要：
修改出入库记录操作步骤-使用AI对话式交互前ALT
共计 8 步操作。如果存在多个符合条件的出入库记录，还需要一个个点击撤销，每多一个出入库记录就需要增加 1 次操作步骤。
在使用 AI 对话式交互后：
修改出入库记录操作步骤-使用AI对话式交互后ALT
只需三步。用户无需特地前往出入库历史，即可在任意界面唤醒”助手“，通过自然语言告诉“助手”查询条件，AI 识别用户意图后自动根据条件去做筛选，找到符合条件的多条出入库记录返回，并且以它认为合理的表格形式呈现（多模态的一种应用）；当记录确认无误后，告诉“助手”撤销，AI 识别意图后调用对应接口执行操作。
新核云AI MES-查询记录
新核云AI MES-执行撤销操作
通过以上两个典型场景对比可发现，用户只需通过自然语言直言目的并做出判断，在达成目的过程中的一系列具体执行动作都可以交给“助手”来代替完成，在某些场景下可以大大减少用户的操作步骤，大大降低学习类似 MES、ERP、CRM 这类 B 端软件的成本，几乎 0 成本上手使用。而这其中主要就是整合了我们上篇文章/blog/why-mcp 中提到的 MCP 技术来实现的。
这样的对话式交互入口，会越来越多集成到新核云AI MES系统当中，我们在设计时保证这样的对话式入口可以在任意位置、任意时刻使用，最大程度满足用户的使用场景，真正成为一个随叫随到的智能“助手”。
同时，为了满足企业个性化需求，新核云 AI MES 也将全面开放这些交互入口的位置，支持客户通过 OpenAPI 与插件，定制个性化场景功能并嵌入至自身业务流程中，从而最大限度满足灵活接入与深度定制的需求。
总结与展望
AI 技术的深入融合，正在重塑企业级 SaaS 软件的交互逻辑与用户体验。从个性化推荐到流程自动化，从自然语言交互到智能决策支持，AI 不仅显著提升了系统效率与用户粘性，更推动 SaaS 从传统“工具”向“智能伙伴”的角色转变。
新核云始终致力于推动这一变革。在我们的 AI 原生架构中，对话式交互（CUI）正逐步成为主入口，与图形界面（GUI）协同共存，为用户提供更加智能、自然、无感的操作体验。
从交互形式的演进来看，人机交互正持续走向更高层次的人性化、场景化与自治化。从命令行 CLI 到图形界面 GUI，再到语音和自然语言驱动的 CUI，每一次跃迁的背后，都是对“效率”与“体验”的持续优化。真正理想的交互，是让技术隐于需求之后——用户无需学习复杂操作，仅需表达意图，系统即可自动理解并完成任务。
未来的 UI 不再是某一种单一形态的统治，而是多模态融合的共存与演化。新核云正在构建的，正是这样一个“随叫随到、自然响应”的 AI MES 系统：对话即操作、所见即所得，帮助用户跨越人与系统之间的理解鸿沟，让软件从被动响应走向主动服务，真正实现智能化、个性化的企业数字化体验。
文章引用源：
https://www.gartner.com/cn/information-technology/articles/ai-agents
https://microsoft.design/articles/ux-design-for-agents
https://www.aufaitux.com/blog/ai-automation-ui-ux-design-tools/
引言
💡根据Gartner最新预测，企业软件中整合自主型AI的比例将从2024年的不足1%跃升至2028年的33%。同时，超过15%的日常工作决策将交由AI智能体自主完成。
AI Integration in Enterprise Software: 2024–2028ALT
那么，当AI成为主导交互的新范式，SaaS企业应如何应对？
随着大语言模型（LLM）、智能体（Agent）和模型上下文协议（MCP）等AI技术的迅猛发展，企业级SaaS软件正经历一场深刻的交互范式变革。在制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）和客户关系管理（CRM）等B端应用中，AI不再仅仅是后台算法的支持者，而是逐渐成为主导人机交互体验的核心力量，重塑软件的使用方式与价值。
AI 正在重塑新的交互体验
2022 年底由OpenAI 公司发布的 ChatGPT 引爆全网，“对话式交互”逐渐成为 AI 产品的设计首选。然而这种用文本对话的交互方式其实很早就有类似形态，那就是CLI（Command Line Interface ）即命令行交互界面。
CLI：早期技术驱动下的专业交互
CLI是现代计算机发展早期的交互形式。
早期计算机性能有限，主要用于科学计算和专业领域，用户多为技术人员。当时的计算机系统以文本为基础，通过命令行界面进行操作。用户需要输入特定的命令来执行各种任务，例如在 UNIX 系统中，输入 “ls” 命令查看目录列表，“cd” 命令切换目录等。
CLI 的特点是：
需记忆大量命令和参数；
可视化程度低，不够直观；
对技术门槛要求高；
这种界面要求用户记忆大量命令及其参数，对用户的技术要求较高、上手难，交互过程可视化程度低、不够直观和友好。不过，它因对系统资源消耗小，至今仍广泛应用于开发与运维场景。
BlueOS CLI：开发者使用命令行管理插件和启动选项ALT
GUI：图形用户界面 让计算机走进大众
20 世纪 70 年代末至 80 年代初在施乐、苹果、微软的引领下，GUI（Graphical User Inerface）逐渐发展壮大。GUI 采用图形化的元素，如窗口、图标、菜单和鼠标指针等，让用户通过鼠标点击和直观的图形操作来与计算机交互。这大大降低了计算机使用的门槛，使计算机更容易被普通用户接受和使用，从而推动了个人计算机的普及。
即便如此，GUI 也有着自身的局限：
1、交互复杂度随业务复杂度上升，流程繁琐；
2、功能叠加导致界面臃肿，学习成本高；
3、这一问题在企业级 B 端软件中尤为突出。
A screenshot of the user interface in the SAP ERP ECC 6.0 (place an order)
CUI：AI 驱动的自然交互时代
如今由于 AI 相关的技术的发展则给出了更好的方案CUI（Conversational User Interface），解决了 CLI 和 GUI 各自的问题：AI 技术的发展带来了 CUI（Conversational User Interface）对话式用户界面的新可能，它兼顾了 CLI 的灵活性与 GUI 的易用性，正在成为未来交互设计的新支点。
AI 可以理解和处理人类的自然语言、了解用户意图，用户无需训练和记住大量命令参数，用自然语言输入。
对话式AI助力用户学习PythonALT
当 AI Agent 理解用户意图和目标后，它可以自行拆解并执行任务。这将原本需要复杂操作流程的工作简化为 Agent 自主判断和执行的过程。在此过程中，用户只需通过对话形式"指导"Agent 完成任务即可。当然Agent 也会适时对执行动作给于用户确认和决断。理解用户情绪、历史行为和偏好并做出响应，相比过去更加个性化、情感化。
CLI → GUI → CUI交互演变ALT
从 CLI 到 GUI，再到 CUI，交互方式的演进反映了计算机从“让人适应”向“主动理解人”的转变，推动人机关系进入更加自然、智能的新时代。
CUI 是否能完全取代 GUI ？
从当前应用实践来看，CUI（Conversational User Interface）无法完全取代 GUI（Graphical User Interface），两者在不同场景中各具优势，并将在未来长期并存。
“GUI 在信息密集型任务和并发操作（如财务报表、设计工具）中拥有无可替代的优势。”
——Nielsen Norman Group
此外，Nielsen Norman Group 的研究还指出，在生成式 AI 聊天机器人中，适当引入提示控件（Prompt Controls）可以提升功能可发现性、减少用户输入、提高交互效率。
Prompt Controls in GenAI Chatbots: 4 Main Uses and Best Practices – Feifei Liu, Nielsen Norman GroupALT
GUI 的核心优势
1.强大的多任务并行能力
借助菜单、图标、按钮等可视化元素，GUI 支持多窗口协同与多模态输入（鼠标、键盘、触控），非常适合金融、设计等需要频繁操作的场景。
2.信息密度高、传达效率强
图表和图形能够直观呈现复杂数据，帮助用户快速洞察关键信息。
3.操作精度与效率兼备
对于频繁且明确的指令操作，GUI 中的点击、拖拽及快捷键具备天然优势。
4.界面结构明确、语义歧义小
明确的视觉层级和控件反馈机制，降低了用户理解成本，提升交互确定性。
因此，CUI 的崛起并不意味着 GUI 的消失。相反，未来的人机交互将呈现多模态融合趋势——CUI、GUI 和语音、图像、手势等多种交互方式将融合发展，共同打造更自然、高效的用户体验。
多模态：融合是未来方向
多模态（Multimodal）指不同感知与输入模式的融合（如语言、图像、语音、手势等），它是提升人机交互自然性、效率与灵活性的关键。
Microsoft Design（2022）：“Multimodal interfaces—blending visual, voice, and gesture input—will dominate user experience evolution.”
在实际应用中，用户可以根据场景灵活使用语音、文字、鼠标、手势等方式输入，而系统则可根据意图与内容，以图表、文字、语音等最适合的形式输出结果。例如，质检员可直接通过语音完成检验和报工，摆脱纸笔和设备切换，大幅提升一线作业效率。
多模态 UI 正向“GUI + CUI 融合”的方向演进。例如 Microsoft 365 Copilot、Notion AI 中，界面不再是静态工具栏，而是包含可响应语义输入的“浮动对话层”。
Microsoft 365 Copilot & 新核云AI MES CopilotALT
AI 不再是外部调用的工具，而是常驻于系统之中，成为可随时唤起、随语义响应的智能助手：
可浮窗形式悬停在界面上，随叫随应；
嵌入侧边面板，便于多线程操作；
甚至随着鼠标焦点变化灵活出现，成为操作习惯的一部分。
🗣️ “能说就不点，能问就不搜”将成为主流交互模式。
个性化：从工具到助手的跃迁
AI正在让 SaaS 软件从“通用工具”进化为“专属助手”。
AI不再只是被动等待调用，而是主动理解用户、推送信息、提供建议。这是一种由数据与 AI 驱动的“千人千面”体验。每位用户登录系统，看到的都是最契合自身角色与上下文的内容：
生产主管进入 MES，系统自动弹出今日最需关注的工单；
销售拜访客户前，CRM 推送该客户的最新动态和定制化建议。
典型案例：
Salesforce Einstein：利用机器学习预测客户需求，为销售团队提供个性化建议，提升转化率30%以上。
HubSpot：AI自动构建客户旅程地图，提升营销触达效率，客户参与度提升25%
Einstein Assistant 为销售人员生成客户描述自动识别潜在商机ALT
新核云的探索与实践
面对全球 AI 发展趋势，作为AI MES领域的行业领先者，新核云深耕制造行业，积极推动AI技术在MES系统中的应用，提升系统的智能化水平。新核云也结合自身业务，根据对 AI 与 SaaS 融合的用户界面（UI）和用户体验设计（UX）的理解，给出了可以落地的应用方案。以下就拿新核云用户中超过70%的客户都关注的两个典型场景来举例：
查看订单生产进度
生产管理人员或销售人员希望实时掌握销售订单的当前生产进度，包括各工序完成情况、在制品数量、已完成数量、异常信息等。在传统的操作流程中，生产管理人员或销售人员需要经过多个步骤，才能查看销售订单的当前生产进度，包括各工序完成情况、在制品数量、已完成数量、异常信息等。
按过去的交互用户需要：
查看订单生产进度操作步骤-使用AI对话式交互前ALT
共计 8 步操作，如果订单存在多个生产单，还需要返回再点击下一个生产单详情，每多一张生产单就需要增加 2 次操作步骤。
在引入 AI 对话式交互后：
查看订单生产进度操作步骤-使用AI对话式交互后ALT
只需三步，找到想要查看的销售订单通过对话方式询问，AI 识别用户意图自动获取当前页面中的订单号去做关联查询，找到关联的多条生产单并返回对应的关键信息，如：生产状态、工艺工序、工序进度，如果想了解更详细的生产情况，也可直接跳转至对应生产单详情。
新核云AI MES-查看订单生产进度
修改出入库记录
在日常物料管理过程中，因操作失误、盘点差异、数据异常等情况，需对系统中的某条出库或入库记录进行更正或调整，以确保账实一致，避免影响生产、库存或财务数据。
按过去的交互用户需要：
修改出入库记录操作步骤-使用AI对话式交互前ALT
共计 8 步操作。如果存在多个符合条件的出入库记录，还需要一个个点击撤销，每多一个出入库记录就需要增加 1 次操作步骤。
在使用 AI 对话式交互后：
修改出入库记录操作步骤-使用AI对话式交互后ALT
只需三步。用户无需特地前往出入库历史，即可在任意界面唤醒”助手“，通过自然语言告诉“助手”查询条件，AI 识别用户意图后自动根据条件去做筛选，找到符合条件的多条出入库记录返回，并且以它认为合理的表格形式呈现（多模态的一种应用）；当记录确认无误后，告诉“助手”撤销，AI 识别意图后调用对应接口执行操作。
新核云AI MES-查询记录
新核云AI MES-执行撤销操作
通过以上两个典型场景对比可发现，用户只需通过自然语言直言目的并做出判断，在达成目的过程中的一系列具体执行动作都可以交给“助手”来代替完成，在某些场景下可以大大减少用户的操作步骤，大大降低学习类似 MES、ERP、CRM 这类 B 端软件的成本，几乎 0 成本上手使用。而这其中主要就是整合了我们上篇文章/blog/why-mcp 中提到的 MCP 技术来实现的。
这样的对话式交互入口，会越来越多集成到新核云AI MES系统当中，我们在设计时保证这样的对话式入口可以在任意位置、任意时刻使用，最大程度满足用户的使用场景，真正成为一个随叫随到的智能“助手”。
同时，为了满足企业个性化需求，新核云 AI MES 也将全面开放这些交互入口的位置，支持客户通过 OpenAPI 与插件，定制个性化场景功能并嵌入至自身业务流程中，从而最大限度满足灵活接入与深度定制的需求。
总结与展望
AI 技术的深入融合，正在重塑企业级 SaaS 软件的交互逻辑与用户体验。从个性化推荐到流程自动化，从自然语言交互到智能决策支持，AI 不仅显著提升了系统效率与用户粘性，更推动 SaaS 从传统“工具”向“智能伙伴”的角色转变。
新核云始终致力于推动这一变革。在我们的 AI 原生架构中，对话式交互（CUI）正逐步成为主入口，与图形界面（GUI）协同共存，为用户提供更加智能、自然、无感的操作体验。
从交互形式的演进来看，人机交互正持续走向更高层次的人性化、场景化与自治化。从命令行 CLI 到图形界面 GUI，再到语音和自然语言驱动的 CUI，每一次跃迁的背后，都是对“效率”与“体验”的持续优化。真正理想的交互，是让技术隐于需求之后——用户无需学习复杂操作，仅需表达意图，系统即可自动理解并完成任务。
未来的 UI 不再是某一种单一形态的统治，而是多模态融合的共存与演化。新核云正在构建的，正是这样一个“随叫随到、自然响应”的 AI MES 系统：对话即操作、所见即所得，帮助用户跨越人与系统之间的理解鸿沟，让软件从被动响应走向主动服务，真正实现智能化、个性化的企业数字化体验。
文章引用源：
https://www.gartner.com/cn/information-technology/articles/ai-agents
https://microsoft.design/articles/ux-design-for-agents
https://www.aufaitux.com/blog/ai-automation-ui-ux-design-tools/
引言
💡根据Gartner最新预测，企业软件中整合自主型AI的比例将从2024年的不足1%跃升至2028年的33%。同时，超过15%的日常工作决策将交由AI智能体自主完成。
AI Integration in Enterprise Software: 2024–2028ALT
那么，当AI成为主导交互的新范式，SaaS企业应如何应对？
随着大语言模型（LLM）、智能体（Agent）和模型上下文协议（MCP）等AI技术的迅猛发展，企业级SaaS软件正经历一场深刻的交互范式变革。在制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）和客户关系管理（CRM）等B端应用中，AI不再仅仅是后台算法的支持者，而是逐渐成为主导人机交互体验的核心力量，重塑软件的使用方式与价值。
AI 正在重塑新的交互体验
2022 年底由OpenAI 公司发布的 ChatGPT 引爆全网，“对话式交互”逐渐成为 AI 产品的设计首选。然而这种用文本对话的交互方式其实很早就有类似形态，那就是CLI（Command Line Interface ）即命令行交互界面。
CLI：早期技术驱动下的专业交互
CLI是现代计算机发展早期的交互形式。
早期计算机性能有限，主要用于科学计算和专业领域，用户多为技术人员。当时的计算机系统以文本为基础，通过命令行界面进行操作。用户需要输入特定的命令来执行各种任务，例如在 UNIX 系统中，输入 “ls” 命令查看目录列表，“cd” 命令切换目录等。
CLI 的特点是：
需记忆大量命令和参数；
可视化程度低，不够直观；
对技术门槛要求高；
这种界面要求用户记忆大量命令及其参数，对用户的技术要求较高、上手难，交互过程可视化程度低、不够直观和友好。不过，它因对系统资源消耗小，至今仍广泛应用于开发与运维场景。
BlueOS CLI：开发者使用命令行管理插件和启动选项ALT
GUI：图形用户界面 让计算机走进大众
20 世纪 70 年代末至 80 年代初在施乐、苹果、微软的引领下，GUI（Graphical User Inerface）逐渐发展壮大。GUI 采用图形化的元素，如窗口、图标、菜单和鼠标指针等，让用户通过鼠标点击和直观的图形操作来与计算机交互。这大大降低了计算机使用的门槛，使计算机更容易被普通用户接受和使用，从而推动了个人计算机的普及。
即便如此，GUI 也有着自身的局限：
1、交互复杂度随业务复杂度上升，流程繁琐；
2、功能叠加导致界面臃肿，学习成本高；
3、这一问题在企业级 B 端软件中尤为突出。
A screenshot of the user interface in the SAP ERP ECC 6.0 (place an order)
CUI：AI 驱动的自然交互时代
如今由于 AI 相关的技术的发展则给出了更好的方案CUI（Conversational User Interface），解决了 CLI 和 GUI 各自的问题：AI 技术的发展带来了 CUI（Conversational User Interface）对话式用户界面的新可能，它兼顾了 CLI 的灵活性与 GUI 的易用性，正在成为未来交互设计的新支点。
AI 可以理解和处理人类的自然语言、了解用户意图，用户无需训练和记住大量命令参数，用自然语言输入。
对话式AI助力用户学习PythonALT
当 AI Agent 理解用户意图和目标后，它可以自行拆解并执行任务。这将原本需要复杂操作流程的工作简化为 Agent 自主判断和执行的过程。在此过程中，用户只需通过对话形式"指导"Agent 完成任务即可。当然Agent 也会适时对执行动作给于用户确认和决断。理解用户情绪、历史行为和偏好并做出响应，相比过去更加个性化、情感化。
CLI → GUI → CUI交互演变ALT
从 CLI 到 GUI，再到 CUI，交互方式的演进反映了计算机从“让人适应”向“主动理解人”的转变，推动人机关系进入更加自然、智能的新时代。
CUI 是否能完全取代 GUI ？
从当前应用实践来看，CUI（Conversational User Interface）无法完全取代 GUI（Graphical User Interface），两者在不同场景中各具优势，并将在未来长期并存。
“GUI 在信息密集型任务和并发操作（如财务报表、设计工具）中拥有无可替代的优势。”
——Nielsen Norman Group
此外，Nielsen Norman Group 的研究还指出，在生成式 AI 聊天机器人中，适当引入提示控件（Prompt Controls）可以提升功能可发现性、减少用户输入、提高交互效率。
Prompt Controls in GenAI Chatbots: 4 Main Uses and Best Practices – Feifei Liu, Nielsen Norman GroupALT
GUI 的核心优势
1.强大的多任务并行能力
借助菜单、图标、按钮等可视化元素，GUI 支持多窗口协同与多模态输入（鼠标、键盘、触控），非常适合金融、设计等需要频繁操作的场景。
2.信息密度高、传达效率强
图表和图形能够直观呈现复杂数据，帮助用户快速洞察关键信息。
3.操作精度与效率兼备
对于频繁且明确的指令操作，GUI 中的点击、拖拽及快捷键具备天然优势。
4.界面结构明确、语义歧义小
明确的视觉层级和控件反馈机制，降低了用户理解成本，提升交互确定性。
因此，CUI 的崛起并不意味着 GUI 的消失。相反，未来的人机交互将呈现多模态融合趋势——CUI、GUI 和语音、图像、手势等多种交互方式将融合发展，共同打造更自然、高效的用户体验。
多模态：融合是未来方向
多模态（Multimodal）指不同感知与输入模式的融合（如语言、图像、语音、手势等），它是提升人机交互自然性、效率与灵活性的关键。
Microsoft Design（2022）：“Multimodal interfaces—blending visual, voice, and gesture input—will dominate user experience evolution.”
在实际应用中，用户可以根据场景灵活使用语音、文字、鼠标、手势等方式输入，而系统则可根据意图与内容，以图表、文字、语音等最适合的形式输出结果。例如，质检员可直接通过语音完成检验和报工，摆脱纸笔和设备切换，大幅提升一线作业效率。
多模态 UI 正向“GUI + CUI 融合”的方向演进。例如 Microsoft 365 Copilot、Notion AI 中，界面不再是静态工具栏，而是包含可响应语义输入的“浮动对话层”。
Microsoft 365 Copilot & 新核云AI MES CopilotALT
AI 不再是外部调用的工具，而是常驻于系统之中，成为可随时唤起、随语义响应的智能助手：
可浮窗形式悬停在界面上，随叫随应；
嵌入侧边面板，便于多线程操作；
甚至随着鼠标焦点变化灵活出现，成为操作习惯的一部分。
🗣️ “能说就不点，能问就不搜”将成为主流交互模式。
个性化：从工具到助手的跃迁
AI正在让 SaaS 软件从“通用工具”进化为“专属助手”。
AI不再只是被动等待调用，而是主动理解用户、推送信息、提供建议。这是一种由数据与 AI 驱动的“千人千面”体验。每位用户登录系统，看到的都是最契合自身角色与上下文的内容：
生产主管进入 MES，系统自动弹出今日最需关注的工单；
销售拜访客户前，CRM 推送该客户的最新动态和定制化建议。
典型案例：
Salesforce Einstein：利用机器学习预测客户需求，为销售团队提供个性化建议，提升转化率30%以上。
HubSpot：AI自动构建客户旅程地图，提升营销触达效率，客户参与度提升25%
Einstein Assistant 为销售人员生成客户描述自动识别潜在商机ALT
新核云的探索与实践
面对全球 AI 发展趋势，作为AI MES领域的行业领先者，新核云深耕制造行业，积极推动AI技术在MES系统中的应用，提升系统的智能化水平。新核云也结合自身业务，根据对 AI 与 SaaS 融合的用户界面（UI）和用户体验设计（UX）的理解，给出了可以落地的应用方案。以下就拿新核云用户中超过70%的客户都关注的两个典型场景来举例：
查看订单生产进度
生产管理人员或销售人员希望实时掌握销售订单的当前生产进度，包括各工序完成情况、在制品数量、已完成数量、异常信息等。在传统的操作流程中，生产管理人员或销售人员需要经过多个步骤，才能查看销售订单的当前生产进度，包括各工序完成情况、在制品数量、已完成数量、异常信息等。
按过去的交互用户需要：
查看订单生产进度操作步骤-使用AI对话式交互前ALT
共计 8 步操作，如果订单存在多个生产单，还需要返回再点击下一个生产单详情，每多一张生产单就需要增加 2 次操作步骤。
在引入 AI 对话式交互后：
查看订单生产进度操作步骤-使用AI对话式交互后ALT
只需三步，找到想要查看的销售订单通过对话方式询问，AI 识别用户意图自动获取当前页面中的订单号去做关联查询，找到关联的多条生产单并返回对应的关键信息，如：生产状态、工艺工序、工序进度，如果想了解更详细的生产情况，也可直接跳转至对应生产单详情。
新核云AI MES-查看订单生产进度
修改出入库记录
在日常物料管理过程中，因操作失误、盘点差异、数据异常等情况，需对系统中的某条出库或入库记录进行更正或调整，以确保账实一致，避免影响生产、库存或财务数据。
按过去的交互用户需要：
修改出入库记录操作步骤-使用AI对话式交互前ALT
共计 8 步操作。如果存在多个符合条件的出入库记录，还需要一个个点击撤销，每多一个出入库记录就需要增加 1 次操作步骤。
在使用 AI 对话式交互后：
修改出入库记录操作步骤-使用AI对话式交互后ALT
只需三步。用户无需特地前往出入库历史，即可在任意界面唤醒”助手“，通过自然语言告诉“助手”查询条件，AI 识别用户意图后自动根据条件去做筛选，找到符合条件的多条出入库记录返回，并且以它认为合理的表格形式呈现（多模态的一种应用）；当记录确认无误后，告诉“助手”撤销，AI 识别意图后调用对应接口执行操作。
新核云AI MES-查询记录
新核云AI MES-执行撤销操作
通过以上两个典型场景对比可发现，用户只需通过自然语言直言目的并做出判断，在达成目的过程中的一系列具体执行动作都可以交给“助手”来代替完成，在某些场景下可以大大减少用户的操作步骤，大大降低学习类似 MES、ERP、CRM 这类 B 端软件的成本，几乎 0 成本上手使用。而这其中主要就是整合了我们上篇文章/blog/why-mcp 中提到的 MCP 技术来实现的。
这样的对话式交互入口，会越来越多集成到新核云AI MES系统当中，我们在设计时保证这样的对话式入口可以在任意位置、任意时刻使用，最大程度满足用户的使用场景，真正成为一个随叫随到的智能“助手”。
同时，为了满足企业个性化需求，新核云 AI MES 也将全面开放这些交互入口的位置，支持客户通过 OpenAPI 与插件，定制个性化场景功能并嵌入至自身业务流程中，从而最大限度满足灵活接入与深度定制的需求。
总结与展望
AI 技术的深入融合，正在重塑企业级 SaaS 软件的交互逻辑与用户体验。从个性化推荐到流程自动化，从自然语言交互到智能决策支持，AI 不仅显著提升了系统效率与用户粘性，更推动 SaaS 从传统“工具”向“智能伙伴”的角色转变。
新核云始终致力于推动这一变革。在我们的 AI 原生架构中，对话式交互（CUI）正逐步成为主入口，与图形界面（GUI）协同共存，为用户提供更加智能、自然、无感的操作体验。
从交互形式的演进来看，人机交互正持续走向更高层次的人性化、场景化与自治化。从命令行 CLI 到图形界面 GUI，再到语音和自然语言驱动的 CUI，每一次跃迁的背后，都是对“效率”与“体验”的持续优化。真正理想的交互，是让技术隐于需求之后——用户无需学习复杂操作，仅需表达意图，系统即可自动理解并完成任务。
未来的 UI 不再是某一种单一形态的统治，而是多模态融合的共存与演化。新核云正在构建的，正是这样一个“随叫随到、自然响应”的 AI MES 系统：对话即操作、所见即所得，帮助用户跨越人与系统之间的理解鸿沟，让软件从被动响应走向主动服务，真正实现智能化、个性化的企业数字化体验。
文章引用源：
https://www.gartner.com/cn/information-technology/articles/ai-agents
https://microsoft.design/articles/ux-design-for-agents
https://www.aufaitux.com/blog/ai-automation-ui-ux-design-tools/
