可简化与本质的复杂性

可简化的复杂性 (Reducible Complexity)： 许多应用的复杂性源于糟糕或陈旧的 UI 设计。用户需要经过多个菜单、点击数十次才能完成一个任务（例如，预订一个包含多段航程、有特定座位和餐食偏好的国际航班）。这种复杂性正是 AI 智能体最擅长消除的。用户只需用一句自然语言描述意图，AI 就可以在后台完成所有繁琐的点击和数据输入。对于这类应用，其核心价值很容易被 AI 抽象和替代。

本质的复杂性 (Inherent Complexity)： 另一类应用的复杂性是其核心价值的一部分，尤其是在创造性和高精度分析领域。例如：

• 专业设计软件 (Adobe Photoshop, Figma)： 设计师需要在画布上进行像素级的精细操作，实时看到视觉反馈。这种高带宽、交互式的体验无法被一个简单的对话界面所替代。
• 专业视频剪辑 (Premiere Pro)： 剪辑师需要在时间线上精确地对齐音视频轨道，进行复杂的调色和转场。
• 复杂数据分析 (Tableau)： 分析师需要通过拖拽、筛选和下钻来探索数据集，发现洞察。

对于这些具有“本质复杂性”的应用，AI 的角色不是替代界面，而是嵌入界面，成为增强用户能力的“副驾驶”。如 Adobe Firefly，它没有取代 Photoshop 的界面，而是作为一项强大的新工具（如“生成式填充”）被无缝集成进去，让设计师在熟悉的画布上拥有了前所未有的超能力。

因此，未来会形成一个光谱：一端是简单的、交易性的应用，它们的功能将被 AI 智能体完全吸收；另一端是具有本质复杂性的专业应用，它们将保留其丰富的 GUI，但会深度集成 AI 来增强核心体验。