最近，沉寂了许久的 Ant Design 迎来了全新的产品：Ant Design X那这次的更新会和 Ant Design 5.0 的更新有什么不同？对于 B 端设计师又会造成哪些影响？为什么我说这又是一次“参考书”级别的更新～ 让我们来一起看看～

什么是 Ant Design X

我相信最近一年，已经有非常多的 B 端设计师开始负责 B 端产品的 AI 化迭代。比如 小鹅通增加了 AI 助手、腾讯云增加了 AI 智能客服，每一个产品都在想与 AI 领域的结合，进而寻求新的增长点。

作为小团队可能会把它当做是一个简单的需求，而对于大的设计团队而言，我们需要考虑如何拆解 AI 的产品功能，以便于我们能够快速给到大量的产品进行复用，因此 AI Design X 就诞生了。据在阿里内部的同学透露，在阿里团队内部就需要输出大量产品的 AI 模块迭代，因此孵化了诸多像：数据分析、信息搜索、智能客服 等多个 AI 功能。既然制作了如此多的功能，不如慢下来将设计当中的理论体系进行沉淀，因此就有了 ADX 的出现。

我们再来看其官网，整体风格延续的 Ant Design 的设计调性，这部分我还是非常喜欢。

Ant Design X 有什么？

首先在 ADX 当中，里面包含了：设计范式、对应组件、界面演示。在我看来如果你对 B 端与 AI 产品的结合思路不够清晰，那一定要看设计范式～ 因为它是对整个 AI 产品内容进行全面的拆解。对于组件和界面演示，我们就是在设计过程当中有对应问题，可以通过它来获取解决方案。由于整个范式内容过多，我将其重要部分加以整理，带领同学们快速学习一遍。（当然也建议大家看完过后去到 Ant Design X 再进行细致阅读）

RICH 设计范式

在系统当中，Ant Design X 提出了 RICH，也就是 意图、角色、会话、界面。

意图，其实就是目的。在用户使用 AI 工具时，通常都都会有自己的想法，比如 想搜索一个设计知识点、查看对应的数据报表、获取帮助中心内容。对于整个意图而言，主要分为：清晰/模糊、任务/咨询，我们通过用户对于意图的分类，进而采取不同的设计界面。比如现在我有清晰的目的就是想让 AI 帮助我修改文档当中的一段文字，而这种时候我们通常会采取内嵌式的方式进行实现。这就是意识所带来的差别。

角色，则是 AI 所扮演的角色类型。因为不同的产品在接入 AI 时，它的需求就会有所不同。比如在帮助中心，AI 需要更强的亲和力；在 BI 的数据分析模块，则需要你更为专业。因此我们会给 AI 赋予更为表面的的外在形象，更为深入的内在性格。对于形象部分，我们需要创造更为真实一致的 AI 角色。比如形象的部分，我们可以 外貌、服饰、动作 等内容构建一致角色形象；

对于性格部分，我们需要“说出”与角色相符的语言语气，这样才能使你的 AI 产品更具生动的表达。

由于很多 B 端系统会在很多地方接入 AI，因此在形象的部分 B 端产品会更倾向使用科技、概念的视觉形象。

会话，也就是与 AI 的对话设计。在系统当中，AI 的所有内容都需要通过对话的形式进行交互，因此我们在设计时就需要梳理整体的交互状态。同时对于 AI 来说它所生成的内容取决于用户所提供的文本量，所以对话当中就会包含有：开始、追问、提示、确认、错误、结束 等不同状态。对于每一种状态，在文档当中都会给出清晰的解析，这是我们在日常设计当中可以重点关注的内容。

最后则是界面，对于目前整体的界面模式进行归类。主要包含：内嵌式（Do）、助手式（Do+Chat）、独立式（Chat）三种界面类型。在交互的模式上给我们规定了 AI 产品的使用场景。

同时将使用 AI 产品的用户旅程划分为 4 个阶段：唤醒、表达、确认、反馈，在此基础上，我们就会使用不同的组件来进行阶段的设计。组件这部分大家可以访问官网自行查看～ https://ant-design-x.antgroup.com/

如何使用 Ant Design X ？

这时候很多同学会有疑问，那我们现在能用 ADX 直接进行 AI 产品的产出吗？我仔细查看了一下，觉得目前还是不行。一方面是目前整体设计资源并没有完全开源，我们去访问目前的资源依旧不能下载，因此没办法基于它进行设计；同时针对这种才面世不久的设计系统，我们可以稍加等待，因为前期一定是不够成熟的，等着后续产品逐渐完善过后，有足够多的人实验了没有问题再接入也不迟。

所以我会认为，目前它是我们设计师最容易上手的 AI 学习手册，它能够帮助我们快速的了解 AI 产品当中的各种问题，你要做的就是在这些类型当中进行选择，内容的解析是真心不错～

那除了 Ant Design X 还有哪些与 AI 相关的内容呢？这些再给大家推荐几个不错资源：AWS 的 Cloudscape 设计系统，提供了较多的 AI 设计模式，我们也可以进行尝试。https://cloudscape.design/patterns/

IBM 的 Carbon 设计系统，也提供了 AI 模式的拆解，大家也可以进行学习查看。https://carbondesignsystem.com/guidelines/carbon-for-ai/#ai-chat

在我看来，未来还会有更多的 AI 产品，更复杂的 AI 规范，我们作为设计师我们更应该提前了解，为自己争取更多发展新机会。

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