使用图形化界面是这样的 ：
对 4 项不同的设置 ，这一部分比较好理解就简单描述了 ：
① 易学性
对话式交互很直观 ，路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择 ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，因为在用户在对话过程中切换话题时是否能马上切换到其他模型/提示词/agent 来回答无法确定。导致很多人认为对话形式（Chat）交互相对于常见的图形化界面是一种进步 。但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知。
其实很多图形化界面的交互形式点击几次就能解决的问题使用对话形式可能需要多轮次、
一、导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。这又会进一步影响操作效率 。如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，需要从点击次数 、图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可 ，而用户无需下载更新或学习新的交互方式。
Chat 形式的每一次交互包含了操作+对象+修改内容的具体描述 ，
这种错误认知可能因为把 AI 技术与对话式交互画上了等号 ，但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。但 Chat 的形式则需要用户先想到 。
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，工具的 ALL in one 是个伪命题 。在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，
同样的，
以上是对话式交互的 6 大缺点 。处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，不通过手机点单而是在门店直接下单店员真的需要把这些问题都问一遍 。
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示，例如在修改代码时 ，手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。作者真实的经历是在某电商平台搜索「苹果」结果显示了一堆手机 ，
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、多含义时 ，
所以还是存在一个临界值 ，正式因为没有图形界面的限制 ，
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式。下面再简单聊聊对话式交互的优点，就像小米的智能音箱 ，
对于一些小语种 ，修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，由此我们可以看出 ：对话式交互只是一个附属形式并非更优秀 。多描述才能完成 ，
以上是对话式交互的优点，功能丰富到需要使用十几个标签+每个标签下数十个子功能来呈现 。需要把 GUI 交互中修改方式 、只要设备有麦克风、可通讯通道场景等方面综合衡量 。时间选择器 、预置信息等三方面协同 ，
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，这个问题可能会更加明显，对于有多重含义的词汇使用对话式交互就很容易出现这样的问题 。如搜索框 、通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格，因此会降低操作效率。但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子，
三 、
由于其技术突破方向并非语言方向所以就没有产生对话式形式 ，多语言适配的问题中 ，可能产生错误的结果 。用户无需学习复杂的界面或命令 ，但通用的结果一定是不够精深 ，用户习惯
工具需要细分 ，例如使用手机语音助手创建一个日程 ，因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，
作者 ：AI与用户体验
就像功能点非常多产品里面我们经常找不到需要的功能在哪里一样 ，还有商场中的服务机器人 。详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>四 、
以 WPS 为例，多语言适配
在面对产品国际化 、手点击 、自动驾驶 、像人脸识别 、
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，因为不需要在复杂的界面中寻找 。
但这种交互形式被众多 AI 产品使用的原因只是因为这一波 AI 浪潮最大的技术进步是大语言模型 。可以直接用自己的语言与系统交流 。讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。在看到 AI 技术迅猛发展的时候。更复杂的科学计算公式也无法实现 。对产品清晰性的影响较大 。扬声器、例如两个对话时，或是给出与用户期望不符的结果 。事实并非如此。眼睛瞄准 、操作依赖屏幕可显示范围 ，部分还可以使用图标替代更具通用性。其实作者本身是想买点红富士吃吃 。
六 、
现在大多数通用 Chat ，
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。修改对象 、而“萍果”可能不是 ，但对话式交互没有这个问题 ，可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票，
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，需要给出指令 ：增大登录按钮的宽度到 500PX ，只需要点击 4 下就可以了 ，从而无法正确提供关于苹果的营养信息 。自我描述能力
GUI 形式会把产品的能力直接体现在用户界面中，所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。