AI native的前端交互方式有哪几种，（比如 codex 左右分屏 左边对话右边显示算是一种）

有，你说的“左边对话、右边显示结果”算一种，通常叫“对话 + 工作区”，也常被叫作 Canvas / Artifacts 模式。 不过 AI native 交互没有统一的分类标准。比起只看左右布局，更值得看：用户怎样表达意图、AI 在哪里动手、用户怎样修改和确认结果。按这个角度，可以分成下面 8 类。 1. 对话流：所有交互都在聊天里 比如用户问“本月销售怎么样”，AI 在消息里返回文字、图表，用户继续追问“只看华东”。 结果随着消息往下流，主要通过下一句话修正。 适合问答、轻量分析、客服。不适合反复打磨长文或复杂作品，因为结果容易被聊天记录淹没。 2. 对话 + 工作区：一边沟通，一边编辑产物 就是你说的分屏模式。左边说“把首页改成深色”，右边持续显示页面；再说“标题大一点”，修改的是同一个页面，而不是再发一个全新的答案。 右边可以是代码、文章、网页预览、表格或画布。 关键不是“左右分屏”，而是产物有独立、持续的状态，用户和 AI 围绕它迭代。单纯把聊天答案放到右边，还不算完整的工作区交互。 3. 原位交互：在用户正在操作的位置提供 AI 比如选中一段文字，出现“改写 / 缩短 / 翻译”；选中表格几行，让 AI 补齐分类；在代码光标处接受补全。 用户不用去聊天窗口重新解释“我说的是哪一段”，选区、光标和当前页面就是上下文。 适合编辑器、表格、设计工具。核心是“直接操作对象”，而不是“先跟助手聊”。 4. 意图入口：一句话直接触发操作 比如按快捷键输入“把本周未完成任务移到下周”，系统解析意图，展示受影响的任务，再让用户确认执行。 它更像增强版命令栏，而不是聊天机器人：目标是尽快完成动作，不追求多轮聊天。 适合搜索、导航、批量操作，以及自然语言替代复杂菜单。 5. 生成式界面：AI 返回可操作的组件，而不只是文字 比如用户说“帮我比较三个方案”，界面直接出现对比卡片、预算滑块和选择按钮；用户拖动预算，推荐结果随之更新。 在 Data Agent 里，可以表现为：问题 → 图表 + 筛选器 + 下钻按钮，而不是问题 → 一大段分析文字。 这类通常叫 Generative UI。它不一定要现场生成前端代码，也可以由 AI 选择预先定义好的安全组件并填入参数。 6. 任务委托 + 进度面板：从“聊天”变成“交办” 比如用户提交“分析销售下滑原因并生成报告”，随后看到任务阶段： 读取数据 → 校验口径 → 分析异常 → 生成报告。 需要时 AI 请求补充权限或确认口径；用户可以暂停、取消、补充约束，最后验收交付物。 适合长时间、多步骤的 Agent 任务。主要交互对象是任务状态和结果，而不是每一步都发一条聊天消息。 7. 建议 + 审核：AI 先提出变更，人决定是否应用 比如 AI 建议修改一段代码，界面展示修改前后的差异，让用户逐块接受或拒绝；处理业务数据时，先列出“将修改哪些记录”，再确认执行。 它跟工作区模式可以组合，但重点不一样：工作区强调共同编辑，审核模式强调可控变更。 适合代码、数据清洗、批量修改，以及不可轻易撤销的操作。 8. 感知式 / 多模态交互：通过看、说、指来协作 比如用户对着当前页面说“把这个图放大”，或者圈出截图的一块问“这里为什么异常”。 上下文不仅来自输入框，还来自语音、截图、选区、当前屏幕等。关键是把“这个”“这里”准确绑定到对象，并让用户知道 AI 能看到什么。 适合视觉分析、设计协作、实时辅助。 你提到的分屏，其实只是一个外壳。一个完整的 AI 前端往往会组合几类交互： 以 Data Agent 为例，左边提问、右边图表是第 2 类；图表能筛选和下钻是第 5 类；分析耗时较长时展示阶段是第 6 类；要改数据时先展示变更并确认是第 7 类。 所以设计时最重要的问题不是“要不要加聊天框”，而是“哪些地方让用户说，哪些地方让用户点，哪些地方必须让用户确认”。 参考资料： Generative UI 概念与组件交互：https://www.copilotkit.ai/ 生成式界面相关项目整理：https://github.com/narrowin/awesome-generative-ui