AI UI Atlas
Mapping interface systems
不是视觉套壳，而是可复用的 AI 产品任务结构：用户何时介入、系统如何解释、状态如何恢复。
把目标、计划、工具执行、证据和最终交付放进一个可中断、可恢复的任务界面。
让用户看懂 AI 正在调用什么、输入输出是什么、失败后如何恢复，以及何时需要权限。
在高影响节点让人做最小且可解释的决策，同时保持 Agent 的执行连续性。
用稳定的阶段、增量内容和完成态，管理长文本、代码、研究和多模态生成的等待体验。
将回答与检索片段、文件、版本、置信度关联，方便用户验证、追问和复用。
把成本、质量、延迟、Agent 成功率和异常处理放到可行动的运营界面。
根据任务难度、模态、延迟与成本约束选择模型，并让降级和切换过程可观察。
在专业 Agent 之间传递目标、上下文、证据和未决问题，而不是重新开始一段聊天。
把线上样本、人工标注、自动评分和版本比较连接成可持续改进流程。
统一管理文本、图片、音频和文件的上传、理解范围与引用关系。
短问答不需要 Agent Workspace；跨工具、可中断任务才需要完整工作台。
涉及写入、费用和不可逆动作时，引入 Tool Console 与 Human-in-the-loop。
内容依赖企业资料或时效信息时，Knowledge Grounding 必须成为主结构。