1. Por que precisamos de novos métodos de prototipagem para interfaces de IA
As ferramentas de prototipagem tradicionais não são construídas para sistemas baseados em linguagem. À medida que a IA se move para a camada de interface — através de chatbots, copilotos e ferramentas de linguagem natural — precisamos de formas de projetar para intenção, fluxo e conversa.
É aqui que o Figma se encontra com o LangChain, unindo o pensamento visual da IU com a lógica de interação LLM.
2. O que é o LangChain (e por que os designers devem se importar)?
LangChain é um framework Python/JavaScript que ajuda a construir aplicações alimentadas por LLM com agentes, cadeias, memória e utilização de ferramentas.
Mas o que o torna poderoso para os UXers é a sua capacidade de composição — pode simular fluxos, testar prompts e orquestrar tarefas de IA com clareza.
- Pense nisso como um playground de backend para design de experiência inteligente.
3. Caso de uso: projetar um assistente de integração alimentado por IA
Figma: Defina ecrãs, alterações de estado e hierarquia da IU
LangChain: Orquestre prompts para tarefas de integração
Bridge: Teste entradas/saídas de utilizadores reais e ajuste os fluxos no Figma com base nos registos do LangChain.
4. Prototipar interfaces de IA ≠ apenas mockups de IU
Ao prototipar interfaces de IA, estamos a projetar sistemas comportamentais. Pense além do ecrã:
O que deve o assistente fazer?
Como deve responder à ambiguidade ou frustração?
Onde é que ele passa para um humano?
A prototipagem com LLMs é menos sobre pixels, mais sobre coreografia de fluxo inteligente
5. Ferramentas e plugins para conectar o figma com protótipos LLM
FigGPT / Plugins Figma: Adicione anotações de IA, simule fluxos de utilizador com pseudo-conteúdo
LangChain JS: Construa protótipos frontend com lógica incorporada
PromptLayer ou LangSmith: Observe o desempenho do prompt
6. Teste e iteração: do prompt ao pixel
Comece com:
Um fluxo de prompt no LangChain
Um fluxo visual no Figma
Um protótipo testável via Streamlit ou Vercel
Avalie o feedback do utilizador em ambos os níveis:
Usabilidade da interface
Precisão do prompt + taxas de alucinação
6.1 Aqui está um tutorial sobre LangChain e Streamlit se quiser saber mais
Agradecimentos
Para mais informações
Publicado originalmente em nuno.digital. Siga-me no LinkedIn para obter mais informações sobre estratégia e inovação em IA.
