一、認識「用戶意圖導向」在AI新介面的關鍵意義

過去的行動應用習慣於依功能分類，按不同任務板塊設計操作路徑。但隨著AI與自然語言處理（NLP）技術進步，「用戶意圖導向」日漸成為主流——設計師將介面以「用戶目標、合作任務」為中心，讓人與App的互動，由「我能點哪些功能」進化為「我想要什麼結果」。
意圖導向UI的好處：
• 降低用戶學習障礙（不用記指令或尋找功能位置）
• 操作流程動態遵循用戶當下目的，提升效率
• AI能主動引導、預測及回饋用戶需求，實現主動式體驗
例如，AI助理可判斷「我要查天氣」、「想訂餐廳」、「需提醒出門」等意圖，自動切換功能模組並優化回應。

二、意圖導向UI設計的核心流程

1. 意圖識別
   設計AI介面時，需先釐清用戶常見意圖：
   • 查詢（如知識問答、資訊搜詢）
   • 動作（如預定、下單、啟動導航、設定提醒）
   • 表達（如意見回饋、交友互動）
   • 決策（比較、推薦、摘要分析）
   AI會將自然語言、語音、圖片等多樣輸入，分類至上述主意圖，做目標驅動的後續流程。
2. 意圖分類設計主界面
   以主要意圖為分類，設計主介面；
   • 首頁可為多意圖入口（如「提問」、「預約」、「生成圖片」、「查天氣」等圖示／條件搜尋）
   • 可以是多模塊動態呈現：用戶一進入App，依據AI判斷其人物、場景、歷史偏好，動態生成常用意圖入口，加快目標行動。
3. 路徑自動規劃與動態組件生成
   一旦意圖確立，所有的界面、流程、回饋都可依目標行動自動形成。例如進入“預約”意圖後，自動生成預定場地/商品的步驟、所需資訊填寫欄、AI幫填常用資料。
4. 意圖轉換、疊加與推薦
   在多輪對話或複雜目標下，用戶常會臨時轉換或疊加新意圖，AI介面需能記憶舊目標、提示延伸需求，並動態切換操作路徑。例如查天氣時，主動建議「要不要設定鬧鐘？」或詢問「是否需路線導航？」。

三、用戶意圖導向UI的關鍵設計要素

1. 「先目標後功能」的資訊架構
   UI主結構應以意圖尋找為起點（如「我希望…」），而非一堆分散功能鍵；首頁、底欄、浮動按鈕以目標分類，明顯標示行為場景。
2. 多樣化輸入模式
   提供自然語言、語音、圖像等，讓用戶可「描述目標」（非點功能）——AI自動解析，回傳意圖分類與推薦路徑。
3. 即時意圖反饋
   系統需於關鍵節點給用戶「你想做的事＝目前AI正執行的事」的清楚回饋，如顯示任務進度、回應狀態、可否選多條路徑。
4. 動態推薦與持續學習
   AI會根據過往使用情境、當下環境、跨模態輸入，不斷學習用戶行為，優化意圖推薦入口與快捷操作。
5. 彈性意圖導向元件
   設計動態生成的UI模組（如快捷卡片、推薦欄、操作面板），隨場景與意圖自動調整，真正打破“死板選單”與“階層樹”的侷限。

四、日常生活應用實例

1. 智慧行程助理：用戶輸入「幫我安排下週出差行程」，AI判斷屬於「日程規劃」意圖，動態生成地點、時間、交通等填寫區，主動推推歷史偏好。
2. 一站式諮詢平台：用戶說「我要續約我的網路」，AI直接進「服務續約」流程，依需要補交資訊與文件。
3. 多模態啟用：拍商品圖片＋語音問「這多少錢？」AI直接進入比價服務、「購物推薦」意圖模組。

五、設計指引與落地建議

• 釐清全用戶目標場景，列出所有意圖類型並拆解對應操作路徑。
• 首頁動態入口依意圖優先級排序，並設AI推薦常用目標。
• 工具列/浮動鈕以「動作」而非「功能」分類。
• 整合語音/多模態輸入，降低敘述門檻。
• AI持續學習、調整意圖辨識結果，自動優化介面佈局。

六、前瞻展望

未來AI介面將全面走向「意圖即操作」——人們只需描述當下目標或需求，介面即秒切換至行動版面，後台AI機制則動態生成流程、內容與反饋。這種模型正在顛覆即選即點、層層選單的舊邏輯，也迫使設計師思考「人為何要操作？」這個根本問題——讓技術主動懂你，而不是讓你苦找功能。

本章為現代行動AI應用UI設計突破口。掌握用戶意圖導向的架構與互動邏輯，不僅能大幅降低學習成本，更讓產品與人的目標緊密呼應，是智慧應用時代的必修進階課。

備註:以B4A實作，如何將意圖分類整合到行動應用中

在B4A（Basic4Android）行動應用中整合「意圖分類」機制，主要是將用戶的自然語言、語音或行為輸入，透過AI服務進行意圖辨識（Intent Classification），再根據意圖自動觸發相應的App功能或介面區塊。這樣的設計大幅提升用戶體驗，讓用戶用“說出目標”取代“找功能按鈕”，操作流程更貼近人性目標導向。以下提供專業、實作導向的作法與建議：

一、核心流程與架構

1. 用戶輸入：支援文字、語音、圖片（可選）多種輸入來源。
2. 意圖辨識：將輸入內容送往AI/NLP雲端服務，如OpenAI、Google Dialogflow、TensorFlow Lite模型等，返回意圖類別與參數。
3. 邏輯判斷與分流：根據AI判斷的意圖結果，在本地程式中對應切換UI版面、功能區塊或呼叫API。
4. 動態回饋：根據意圖執行對應結果，如查詢、預約、推薦、提醒等，最終回饋於主畫面。

二、B4A實作關鍵步驟

1. 前端輸入區劃設計
   • 使用EditText、Button或語音按鈕，讓用戶任意輸入需求。
   • 輸入後將內容傳送給AI辨識。
2. 串接AI意圖分類API
   • 使用HttpJob模組進行API呼叫，將用戶輸入Post給AI服務。
   • 例如傳送JSON資料，AI返回{"intent":"查天氣","entities":{"city":"台北"}}
   • 亦可自建內嵌NLU模型（如TinyML）於本地端辨識。
3. 解析回傳並對應功能
   • 用Select Case或If...Else語句，比對intent內容。
   • 依照意圖結果（如：查詢、預約、提醒等）切換UI區塊或啟動功能（如API再查天氣結果）。
4. 動態UI與流程整合
   • 搭配Panel/CustomListView等元件，根據意圖自動顯示對應區塊（如查詢框、預約表單、回應視窗）
   • 可再次結合AI自動生成功能表、推薦卡片等。
5. 持續學習與優化
   • 每次使用意圖分類，可記錄行為習慣讓AI自動優化推薦與入口。
   • 支援用戶訂正意圖、給回饋，進一步提升意圖辨識準確度。

三、簡易B4A邏輯範例（偽碼）

以下是純邏輯結構，搭配前端UI元件與API即可完整實現：

Sub btnSend_Click
    Dim userInput As String = edtInput.Text
    CallSubDelayed2(Me, "CallIntentAPI", userInput)
End Sub

Sub CallIntentAPI(userInput As String)
    Dim job As HttpJob
    job.Initialize("intent", Me)
    job.PostString("https://api.example.com/intent", $"{"text":"${userInput}"}"$)
End Sub

Sub JobDone(job As HttpJob)
    If job.Success Then
        Dim intentResult As String = job.GetString      ' 例：{"intent":"query_weather","entities":{"city":"台北"}}
        ' 解析JSON獲得intent
        Dim parser As JSONParser
        parser.Initialize(intentResult)
        Dim root As Map = parser.NextObject
        Dim intent As String = root.Get("intent")
        Select intent
            Case "query_weather"
                ' 呼叫查天氣區塊或流程
            Case "make_booking"
                ' 啟動預約流程
            Case "general_question"
                ' 啟動AI問答功能
            Case Else
                ' 預設回饋
        End Select
    Else
        ' 回報失敗
    End If
    job.Release
End Sub

四、應用建議&最佳實踐

• 前端動態推薦：根據上一輪意圖，自動顯示延伸動作建議（如“是否設定提醒？”）。
• 多模態入口：接軌語音輸入、圖片辨識結果，讓意圖分類涵蓋多元情境。
• 彈性UI組件：用Panel動態增加/顯示對應元件，讓意圖驅動本地UI重組而非僅文字回覆。
• 行為統計：記錄意圖分佈，優化熱門入口排序與推薦。
• 回饋學習：用戶可對意圖判斷給回饋，大幅提升AI命中率與實用性。

五、結論

在B4A行動應用導入AI意圖分類，即是用「一句話描述目標」，讓App自動判斷類別與任務，接軌AI雲服務、彈性UI重組與流程自動化。這是推動行動App邁向智慧時代的最佳實踐，只需串接API、分流流程，即能輕鬆將你的App升級為“目標驅動”的智能好幫手！