2025 ~ UX 趨勢 — 「心 UI」（User Intent）開啟的人 與 Agent 互動新體驗 (下)
3Structure（結構層）：專注於系統的行為模式和資訊組織方式，包含互動設計（Interaction Design）和資訊架構（Information Architecture）兩大關鍵領域。在這個層次，設計師定義使用者如何與系統互動，以及資訊如何被組織和關聯。良好的結構設計能確保使用者在與系統互動時感到自然順暢，同時能輕易找到所需的資訊。
趨勢5：網站 Agent 化 (Website as Agent)
在結構層中，網站不再只是被動等人們來使用的功能與服務載體、或單向展示與提供資訊的入口。網站將能「主動」協助到站使用者達成使用目標。UX 設計師在設計網站網站時，更具焦在使用者意圖及網站任務結構之間的同理技術，讓系統能夠自動偵測使用者當前需求，並以較高層次的運算或規劃能力，處理跨領域或跨服務的繁瑣流程。使用者可在更少的操作步驟下完成目標，同時獲得與自身需求相契合的回饋，凸顯網站主動提供服務的價值。
趨勢6：離站後的持續體驗 (Post-Visit Continuity)
網站與人們的關係已不單僅限於「站」上，服務並不會隨著使用者關閉頁面或應用程式而結束，而是延續到人們日常生活的其他情境中，持續以「趨勢1：無界限的多模態互動」做為人機互動的接觸點及互動管道，圍繞著以用戶意圖為中心的服務目的，持續的提供「趨勢4：超個人化 (Hyper-Personalization)」以滿足人們的需求。因此設計師在設計服務時，必須考量到與使用者長期互動的持續性、站內、站外的多/全通路(Multichannel /Omnichannel)體驗。此種情境沉浸且陪伴式的體驗強調了人機互動的深度連結，使服務從片段使用躍升到長期支持。
4Scope（範疇層）：將戰略層的抽象概念轉化為具體的功能規格和內容需求。這個層次定義了產品或服務的邊界，明確說明哪些功能需要被實現，以及需要提供什麼樣的內容來滿足使用者需求。透過詳細的功能規格（Functional Specifications）和內容需求（Content Requirements），我們能夠確保產品開發的方向始終對準目標，避免範疇的偏移或膨脹。
趨勢7：第零方數據身份 (Zero-Party Data as Persona)
第零方數據將個人資料視為使用者「身份」的數位延伸，意味著個人所擁有的數據能夠替代傳統以 Persona 分析目標族群的方式，更精準地形塑個別使用者的特質與需求。此概念並非僅止於登入授權或單一入口整合，而是讓使用者在掌握自身數據資產主權的前提下，依據不同情境或需求，決定哪些資料可被分享、以何種形式呈現，進而使服務或系統能在更深層的層面了解並回應使用者意圖。如此一來，使用者的數位足跡便不只是一串匿名化的紀錄，而是一種個人專屬的「數位分身 (Personal Digital Twin)」，讓採用生成式 AI 的各類 Web 或 App 能取得關鍵的行為脈絡，為「趨勢4：超個人化 (Hyper-Personalization)」的體驗設計提供更紮實的數據基礎。設計者在建構此主題時，有更高的個資倫理與透明度要求，必須確保在擴大個人化與理解深度的同時，也能維護使用者對自身數據的掌控權，以及在各種應用場景中取得使用者的信任感。
趨勢8：跨站存取網站 (Cross-Platform Information Access)
AI Agent 作為跨平台的資訊整合者，成為不同網站或裝置之間的橋樑角色，並使「網站的使用者不再侷限於人類本身」，也可能是來自其他網站的 Agent 或代表某一位使用者 Personal Agent。透過授權給 Agent 的人機互動機制，使用者僅以目標及意圖溝通，可有效減少使用者在不同網站之間反覆收集、比價、執行等重複操作的步驟，讓整體體驗更連貫、高效。然而，此情況也將使部分網站逐漸失去人類使用者親自到訪的需求，轉而重視與 AI Agent 互動的截取架構，形成一種吸引且為 Agent 到訪的互動友善度設計的新的介面設計邏輯將形成。
趨勢9：用戶生成內容到 AI 生成巨量內容 (From UGC to AIGC)
傳統的社群用戶生成內容（UGC）主要仰賴人們自發分享各類知識、作品與經驗，並由此構築起許多平台的活力基礎，而 KOL 與 Youtuber 也在過去透過內容變現模式深度參與此生態。隨著人工智慧技術的提升，AI 生成內容（AIGC）可透過語言模型自動創作高品質的文字、圖像與影音，並在結合諸如 Zapier, Make, n8n 等工作流(workflow)工具後進行全天候、多平台的大量傳播，同時也催生了模擬人類生活分享的新型態虛擬角色。在此背景下，人類因此開始分辨「人類創作」與「機器創作」的差異，並在網路環境中，從過去求「美」的評價轉而關注求「真（Authenticity）」。這種變化反映了人類意識在面對 AI 內容崛起時的升級，進一步催生了深度思考與批判能力的需求，也讓內容提供者必須更謹慎地處理內容的可信度與倫理維度。
5Strategy（戰略層）：是使用者體驗設計的基石層，它回答了「為什麼」要建立這個產品或服務的根本問題。這個層面需要明確定義兩個核心要素：使用者需求（User Needs）和產品目標（Product Objectives）。透過深入理解使用者的真實需求，以及組織想要達成的商業目標，設計者能夠確立產品的核心價值主張，並為後續的設計決策提供明確的方向指引。
趨勢10：AI 帶來 Web3 更合理的採用情境 (AI Sheds New Light on Web3 Adoption)
由於去中心化、錢包即匿名身份與智能合約治理的特性，Web3 在「第零方數據」的理念下得以落實使用者對個人數據的自主掌控與交易權限。AI Agent 則讓數據不僅停留在單點資訊，而能藉由跨平台的整合能力，推動「數據即服務」的互動框架，為 Web3 提供充分的落地場景。再加上 Web3 獨特的代幣經濟模型，使用者能以代幣、聲望或其他去中心化憑證深度參與產品與社群的發展，並從被動的「參與者」提升為積極的「共創者」。透過在 Web2 與區塊鏈技術間的銜接，平台可同時兼具傳統網路的易用性與去中心化的公平透明性，使整個生態在「以人為本」與「去中心化」的雙重驅動下，迅速凝聚長期且穩固的用戶信任與活力。
趨勢11：共存成長型的網路服務 (Collaborative Growth Digital Services)
在 AI Agent 主導的網路世界，過去諸如線上課程平台或知識型網路名人等，以知識斷層或個人化服務為主要價值的產品形態，已因 AI 進化而即時供給優質的知識並進行情境式判斷而近入時代的尾聲。人們將開始意識到，傳統被視為「專家」的角色，其實也從未曾真正面對接下來高速變動且週期短暫的動盪時代，因而「專家迷思」不再具備絕對說服力。取而代之的，是一種圍繞「信任」的社群，並強調「共同成長」培養個人韌性應對挑戰的網路人際關係，成為人們攜手面對未來高度不確定性的核心陪伴來源。此時，真人之間的真誠互動與情感溫度反而更顯珍貴。於是，這種社群關係不僅是周期性供應功能或內容，而是社群成員在長期旅程中互相滋養、共同成長演進的深度連結。
預計：V2.0 補充案例、修改錯字、增加新的趨勢觀察。
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原文作者：Prof. MING WEN