最近在使用各种AI产品的过程中，我一直在思考一个核心问题：我们应该如何更好地管理与AI交互的“上下文”？
我们都知道，上下文输入决定了模型的输出质量。但随着体验的深入，我发现事情并非“信息给得越多越好”那么简单。核心逻辑在于“对齐”——如何设计一种低成本、高效率的方式，让AI的注意力与用户的真实意图对齐。
注意力的双刃剑：AI与人类的根本差异
大模型的自注意力机制，既是蜜糖，也是砒霜。
说它是蜜糖，是因为AI的注意力远超人类。它能关注到你输入的每一个标点符号、每一个词汇的细微顺序变化，并作出精准响应。
但这也是砒霜。由于AI的注意力“太好了”，它会关注到上下文中的所有内容，无论主次。这导致在复杂的交互中，一些无关紧要的干扰信息，反而可能让最终结果偏离轨道。
我们人类则恰恰相反。为了节能，为了生存，我们在漫长的进化中发展出了一套高效的信息过滤机制。我们会自然地忽略掉不重要的信息，聚焦于关键点。这就是为什么你听倒装句不影响理解，看长篇大论能自动抓住要点。
当我们要求AI总结一篇长文或会议纪要时，常常会觉得它“说了一堆，但没get到重点”。我们以为给出了全部信息，但实际上，AI获取的只是冰冷的文字，却错过了会议的真实“上下文”：比如某个发言的语气、参会者之间的眼神交流、项目本身的潜在背景，甚至你今天的心情。
这些隐性信息，恰恰是决定“重点”的关键。
对齐是关键：如何引导AI“划重点”
既然AI与人类的注意力机制存在根本差异，那么AI产品的核心挑战就浮出水面了：如何弥合这道鸿沟，引导AI无限的注意力，聚焦于人类有限且动态变化的关注点上。
我把这个过程称为“注意力对齐”。
最近，我观察到许多设计出色的AI产品，都在巧妙地解决这个问题：
• plaud AI：这个硬件有实体按钮，最近更新了一个功能，当会议讨论到关键部分时，你可以按一下，相当于对AI说：“注意，这里是重点！” 这种“敲黑板”的物理交互，就是一种强制的注意力对齐。 • Granola：它在后台静默录制会议全程，不干扰你。你可以像往常一样，在它的前端页面上随手记下你认为的要点。会后，AI会将你的手动纪要与完整的录音相结合进行分析。你的笔记，就成了引导AI理解会议重点的信标。 • Claude Code 的 claude.md 文件和compact命令：在编程时，你可以将项目的高阶指令、特殊要求（比如“不要做测试”、“由我手动重启服务”）写入这个文档。AI在后续执行时会始终参考这些“规则”，确保行为与你的核心期望对齐。你可以通过compact命令后面跟上具体的你希望聚焦的内容，来完成上下文的压缩，来实现注意力的对齐 • ChatGPT 的记忆功能：它能在持续对话中，自动识别并沉淀那些需要长期记住的用户偏好和信息。这同样是一种将短期交互转化为长期注意力的对齐机制。
无论是硬件按钮、软件笔记还是规则文件，其本质都是在用一种方式告诉AI：“嘿，看这里！”
上下文共建三要素：人、AI与产品
实现高效的注意力对齐，需要三方共同协作：人、AI和作为桥梁的产品设计。
人：注意力的瓶颈与源头
在交互中，人是上下文的提供者，同时也是注意力的瓶颈。我们交流的带宽极高，但绝大部分信息是非语言的。
我们需要区分“外显上下文”（如输入的文字、上传的文件）和“内隐上下文”（如会议背景、项目情况、个人情绪、肢体语言）。当前AI交互主要依赖前者，而后者往往是缺失的。
好的产品设计应该思考如何挖掘更多“内隐上下文”。比如，AI可以更主动地提问，引导用户提供更多背景信息。当然，这需要一个用户习惯的培养过程。现在我们习惯将AI当成工具，它问多了会觉得烦。但试想，如果一个真人同事在接受任务时，能结构化地列出所有需要确认的信息点，我们反而会觉得他非常靠谱。
此外，是否可以从用户的行为中捕捉情绪？比如分析语音语调、打字速度和习惯。这些都能成为对齐注意力的微妙信号。
AI：从扁平化到结构化的上下文
AI的注意力是无限且全局的，但也因此缺乏“偏见”。如果你不加引导，它输出的内容就可能包含大量你并不关心的细枝末节。
因此，我们提供给AI的上下文不能是扁平化的。单纯把一段长文本丢给它，AI很难自行判断其中的权力结构、因果关系和重要层级。这就是为什么结构化的提示词效果更好，因为它通过目录、加粗等方式，人为地为信息赋予了权重。
未来的方向，应该是从“提供上下文”走向“共建上下文”。就像Granola那个会议软件一样，AI与用户并行工作，共同构建出一个丰富的、带有重点标记的上下文环境。
产品：从“工具”到“环境”的进化
产品的角色，就是找到一种合适的、低成本的、丝滑的方式来完成对齐。
生硬的反问、填表式的交互体验都不够好，它们会打断用户的心流，是在“为了收集信息而收集信息”。真正好的设计，应该是“润物细无声”的。
就像ChatGPT的记忆功能，它从不主动让你去设置，而是在日常对话中默默学习和沉淀。核心就是将对齐的动作，无缝融入到用户已有的工作流中，创造一种对齐“环境”，而不是提供一个对齐“工具”。
产品的交互体验对于用户而言，应该是很容易理解而已不打扰的，可能是基于用户已有认知和习惯的无缝结合，就像iOS最开始的拟物化的设计一样，看到对应的图标我们就知道对应的功能具体是干嘛的。
这个维度的体验和交互的设计，在AI产品上显得更加重要，因为AI产品的交互往往更简单，但是能完成的任务和事情反而更广泛，也有更多的不确定性，所以需要在上下文的构建和注意力的对齐上花更多的精力
终极思考：给你想要的，还是给你应有的？
当AI越来越懂你，一个更深层次的哲学问题也随之而来：AI应该给你“想要的”，还是“应有的”？
这关乎产品的定位。一个优秀的健康助手，在你疲惫时，是应该帮你点一份你渴望的垃圾食品，还是提醒你吃一些更有营养的蔬菜？前者顺应人性，后者反人性但可能更有益。
AI与我们的关系，到底是处于高效的“执行模式”，还是充满探索的“协作模式”？这其中有非常多值得思考和探索的空间。
总而言之，未来的AI Agent或AI产品，其核心价值将不仅仅是自动化执行任务。更重要的是，它们将成为用户个性化上下文环境的共同构建者和维护者。
在每一次交互中，AI都在持续学习你的工作流、知识库、关系网，甚至你的状态和偏好。最终，实现那种无需言语、一个眼神就能心领神会的默契。这，或许才是AI产品设计的终极目标。
