Palantir：人与 AI Agent 协作的设计模式
「所有 AI 产品长得都一样」——Palantir 三位产品设计师在 DevCon 6 拆解让人机协作清晰、可信的设计模式：呈现 Agent 推理而不信息过载，决策归属一目了然。
「每个 AI 产品看起来都一样，你的不必如此。」这是 Palantir 在 DevCon 6 上这场设计深潜的开场白。三位产品设计师 Emily Su、Lide Li 和 Philipp Shchekin 用约 17 分钟，讲他们如何设计人与 AI Agent 之间的协作界面——目标是三个词：seamless（顺滑）、legible（清晰可读）、trustworthy（可信）。
两个核心问题贯穿全场：一是怎样呈现 Agent 的推理过程，让用户看得懂它为什么这么做，又不至于被信息淹没；二是怎样做清晰的归属（attribution），让用户永远知道每个决定是人做的还是 Agent 做的。他们的做法是把这些协作模式设计出来后，直接编码进 Palantir 的 Ontology（本体层），让模式成为系统的一部分而不是散落的 UI 约定。
在满屏聊天框式 AI 产品的当下，这是少数认真讨论「Agent UI 该长什么样」的一手实践分享。适合正在做 Agent 产品的设计师和 PM——尤其是产品里同时有人和 Agent 在做决策、需要向用户交代「这是谁干的」的团队。
常见问题
这个视频讲的是什么？
Palantir 在 DevCon 6 上的设计深潜：如何设计人与 AI Agent 协作的界面模式，让协作顺滑（seamless）、清晰可读（legible）、可信（trustworthy），全片约 17 分钟。
演讲者是谁？
Palantir 的三位产品设计师：Emily Su、Lide Li 和 Philipp Shchekin。这是 Palantir 官方频道发布的 DevCon 6 大会演讲。
视频里解决的核心设计问题是什么？
两个：一是如何呈现 Agent 的推理过程，让用户理解它的行为又不造成信息过载；二是如何做清晰的决策归属（attribution），让用户始终知道每个决定是人还是 Agent 做出的。
Ontology 在这里起什么作用？
他们不只把协作模式做成 UI 约定，而是利用 Palantir 的 Ontology（本体层）来设计并编码这些模式，让「人机协作怎么呈现」成为系统层面的能力。
适合谁看？
正在做 Agent 产品的设计师和 PM，尤其是产品中人和 Agent 会共同做决策、需要向用户清楚交代决策来源的团队。不需要用过 Palantir 也能吸收其中的设计思路。