Луиза Макфадьен | Louise Macfadyen | Паттерны проектирования ИИ-интерфейсов. Как создавать креативные и автономные системы | Designing AI Interfaces: Design Principles for Creative and Autonomous AI [2 книги] (2026) [PDF, EPUB] [RU, EN]

Оглавление

От издательства
О научном редакторе русского издания
Предисловие
Введение
Для кого эта книга
Условные обозначения
Благодарности
Глава 1. Понимание больших языковых моделей и систем
Ранние предиктивные языковые модели
Краткая история ИИ
Начало: символы
Пользовательский опыт в эпоху ИИ
Знай своего пользователя
Технические навыки и умение оценивать
Этические аспекты ИИ-дизайна
Коммуникация: обмен знаниями и четкое определение ролей
Читая эту книгу: структура «ввод-вычисление-вывод»
Ввод данных
Вычисления
Вывод данных
Подведем итоги
Глава 2. Возможности, обнаружение и оркестрация
Возможности: что может делать модель?
Обучение
Оценка
Обнаружение
Намерения пользователей при работе с ИИ
Обнаружение и активация
Принятие и инерционное поведение
Оркестрация
Выбор моделей, агентов и инструментов
Расходование и учет ресурсов
Разрешения и возможности
Управление библиотекой и ресурсами
Подведем итоги
Глава 3. Ввод данных в ИИ-систему
От Multics до Google Search: снимаем груз с плеч пользователя
Три канала передачи намерений
Неявный контекст
Промпт в явной форме
Фреймворк CARE
Намерение пользователя при создании промпта
Риски, связанные с явными промптами
Прямое управление
Модальности ввода
Текст
Изображения
Голосовой ввод
Как направлять пользователей к более качественному вводу
Стартовые промпты как способ позиционирования продукта
Подведем итоги
Глава 4. Вычисления: этапы обработки и генерации
Пайплайн вычислений: от ввода к выводу
Шаг 1: обработка и подготовка входных данных
Шаг 2: маршрутизация
Шаг 3: генерация и инференс
Не заставляйте меня ждать: управление задержками и ожиданием
Визуальные методы уменьшения задержки
Расположение: где происходит действие
Скорость: сложно предсказать
Уведомления и индикаторы состояния
Сегментация по потребностям пользователя
Когда система не справляется: проектирование с учетом сбоев
Ошибки в ИИ
Сообщения об ошибках
Ошибки в процессе обработки и восстановление данных
Поддержание темпа
Подведем итоги
Глава 5. Выходные данные: доставка и представление ответов LLM
Работа над выводом: вывод — еще не ответ
Принципы проектирования вывода системы
Стремление к ясности
Работа над привязкой к контексту
Проектирование с учетом практической применимости
Использование холста
Проектирование с учетом возможности корректировки
Проектирование для многоэтапных результатов
Водяные знаки и их обнаружение
Злоупотребления при работе с ИИ
Риски, связанные с генерацией контента с помощью ИИ
Как работает водяной знак
Водяные знаки для изображений и видео
Системы обнаружения и будущее водяных знаков
Управление проблемными результатами
Подведем итоги
Глава 6. Агентный ИИ: системы, которые планируют, действуют и адаптируются
Понимание паттернов агентного ИИ
Паттерн «Рефлексия»: встраивание самокритики
Как работает рефлексия на практике
Проблемы проектирования с использованием рефлексии
Рефлексия в различных областях
Паттерн «Инструменты»: от советника к оператору
Переход от статических ассистентов к динамическим
Влияние использования инструментов на проектирование
Паттерн «Планирование»: разбор сложных задач
Наглядность планирования
Условное планирование и ветвление
Паттерн «Мультиагентное сотрудничество»:
специализированная координация
Проблемы интерфейса мультиагентных систем
Разрешение конфликтов в мультиагентных системах
Паттерн «ReAct»: адаптивное решение проблем
Реализация и варианты использования
Проектирование итеративных агентов
От проектирования к пользовательскому опыту
Где пользователи сталкиваются с агентными паттернами
Обработка
Уточнение
Коммуникация по ходу работы
Альтернативные паттерны отображения прогресса:
визуализация для браузера и компьютера
Контрольные точки
Новые принципы проектирования интерфейсов для агентов
Раскрытие плана
Приоритизация важного
Проектирование для совместного управления человеком и агентом
Подведем итоги
Об авторе
Иллюстрация на обложке

Designing AI Interfaces is a practical, design-first guide for product teams building with large language models and autonomous systems.
As artificial intelligence becomes central to modern product design, UX professionals must adapt their toolkits to meet new demands. In Designing AI Interfaces, senior product designer Louise Macfadyen offers a timely, practice-oriented guide for building intuitive, ethical, and effective user experiences with large language models (LLMs) and autonomous AI systems. From content moderation to interruptibility, this book presents actionable design patterns for today's most advanced AI interactions—with clear technical insights to help designers understand how AI systems process inputs, generate outputs, and make decisions on users' behalf.
Written specifically for navigating the AI transition, this book provides concrete strategies for managing risk, enabling transparency, and fostering user trust in increasingly agentic systems. Readers will learn how to enable users to steer and shape AI responses in real time, incorporate ethical and UX principles into actionable design strategies, and navigate trade-offs in autonomy and control—all while gaining fluency in key AI concepts to collaborate more effectively with engineering teams.
Gain an applicable mental model for how AI systems reason, process and act, and how they're experienced by users
Design effective and ethical interfaces for LLMs and AI agents
Apply best-practice patterns for content warnings, permissions, and oversight
Collaborate confidently with engineering and product teams
Evaluate your org's AI maturity and advocate for responsible implementation