核心命题
Agent 自主性越高，人机信任越不能依赖展示更多 CoT。真正需要设计的是注意力与控制权如何交接：系统在可承受风险内自主推进，在关键节点说明依据、状态和风险；用户可以授权、暂停、纠偏和恢复，也能在任务稳定后把注意力重新交还给 Agent。
自主性与可逆性必须共同增长。透明度服务于用户判断，不等于暴露底层完整调用链。
从持续盯场到注意力交接
aily 1.0
- 用户此刻需要知道
- 构建者需要知道 Skill、Flow、权限和运行为什么失败
- 产品／设计动作
- Debug、日志、输入输出、权限、运行状态与反馈进入构建生命周期
- 设计判断
- 企业 AI 的可控性首先来自可调试、可定位和可验证
aily Play
- 用户此刻需要知道
- 终端用户需要知道生成是否继续、用了哪些来源，以及怎样修改结果
- 产品／设计动作
- 流式状态、停止、复制、赞踩与原因反馈；来源、工具过程、局部重试与结果版本
- 设计判断
- 从开发日志转译为普通用户能理解的过程和结果反馈
aily Agent
- 用户此刻需要知道
- 用户需要判断澄清、计划、工具调用、异常和结果是否符合目标
- 产品／设计动作
- 按风险和时长分流；计划、任务阶段、Human-in-the-loop、暂停／取消／补充／重试／恢复
- 设计判断
- 自主性越高，越需要在关键节点交还判断权
Nexus
- 用户此刻需要知道
- 用户需要在 Web 与 IM 中持续看见长任务状态，并知道主动行为为什么发生
- 产品／设计动作
- Task 状态、原 Channel 回传、通知、取消／恢复；消息、Task 与 Artifact 相互引用
- 设计判断
- 渠道可以变化，任务和责任必须连续
Workbench
- 用户此刻需要知道
- 用户需要知道多个 Agent 中谁在负责、任务如何分工、结果归属何处
- 产品／设计动作
- 统一 Task、Artifact、责任和状态表达，只在影响决策时展示 Sub-agent 过程
- 设计判断
- 透明度服务于用户判断，不等于暴露底层完整调用链
注意力与控制权的交接链
- 系统是否正在运行
- 它使用了什么来源和工具
- 计划与任务状态是否合理
- 用户何时可以停止、修改、重试和恢复
- 长任务怎样异步回传
- 多 Agent 中谁负责、进展和结果归谁
注意力交接的实践｜Proactive Card
Proactive Card 不仅交付结果，还要说明为什么此刻出现、已经做了什么、接下来需要用户判断什么，并提供继续、调频和退出。
场景选择
问题用户对 Agent 的使用以快问快答为主，主动任务占比低。
判断从真实痛点选择行动识别、承接适应和进展同步，本期只做 L1—L3。
动作聚焦合作 TODO、会前 WarmUp、进展同步、上下班 Brief 等场景。
主动服务从可验证的具体时刻开始，而不是泛化为无边界推送。
内容体系
问题初版卡片信息并列堆叠、重点被淹没；这不是单纯排版问题。
判断先解决说什么、说多少、怎么组织。
动作把场景收敛为四类真实用户状态，由固定模块＋可选模块拼装；沉淀动作优先、信号分层、渐进披露。
新场景不必从零设计，按原则选择模块组合。
卡片布局
问题卡内正文与事实字段混杂，用户无法在数秒内判断是否需要行动。
判断卡内只给足够判断的信息，细节进入链接和 Web 展开。
动作主视觉前置、叙述与事实分层、灰标签作为扫读锚点，并跑通推送→点击→执行任务全链路。
卡片成为注意力交接载体，而不是缩小版详情页。
从能力演进到真实痛点
场景选择把主动性能力与事件时刻、节奏时刻和真实工作痛点对应起来。
初版问题：不是排版，而是内容
信息并列、正文重复、行动点含量低，暴露“说什么、说多少、怎么组织”的问题。
可扩展的内容策略
四类真实用户状态由固定模块和可选模块拼装，沉淀三条核心原则。
信任与控制如何在界面与交互中体现
专业结论
从构建调试、流式反馈，到计划、Task 状态、暂停／重试／恢复，再到 Proactive Card 与主动服务退出机制，过程控制逐步从“展示系统做了什么”转向“只在需要判断时接回人的注意力”。