最好的 AI 产品往往不是计划出来的，而是从底层自发长出来的

Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 提出，从长期来看，大多数内容将由 AI 生成，“这是不是 AI 生成的” 这一问题将变得无意义，人们将更关注内容的来源、溯源和引用等问题。AI 有望在解决这些问题方面发挥更大作用。

他认为，最好的 AI 产品往往不是计划出来的，而是从底层自发长出来的。在 Anthropic，产品开发路径从 “自上而下” 转为 “自下而上”，如 Artifacts 最初是研究原型，后经优化才进入产品化阶段。

关于 MCP 协议的诞生，Mike 表示其始于工程师对接 Google Drive 和 GitHub 时的实践探索，后经迭代成为行业标准。目前，MCP 的重点发展方向一是提升执行能力，让模型主动完成任务；二是探索 Agent 间协作，未来可能形成新的 AI 经济系统。

在内部使用方面，Anthropic 鼓励员工用 Claude 提升工作效率，如销售团队用其准备客户会议资料。公司内部超 70% 的 Pull Request 由 Claude 生成，这引发了关于代码审查和技术架构可控性的思考。

Mike 还指出，AI 提升工程效率后，组织中非工程环节的低效问题变得更加突出，这是 AI 时代效率重构的挑战之一。未来，Anthropic 将重点关注 Agent，致力于提供底层支持，推动模型发展并构建配套系统，以实现更强大的 AI Agent。

同时，AI 产品的易用性仍是一个亟待解决的问题。尽管模型能力强大，但能熟练使用的用户有限，需进一步优化产品设计以释放潜力。此外，在大型组织中平衡研究与产品的关系至关重要，理想 AI 产品团队应包含多领域人员紧密协作。关于 AI Agent 交流协议的标准化， Anthropic 正探索 Agent 协作的基本原语，如信息透露的判断等，这既是产品设计问题也是未解决的研究课题。

最后，Mike 提到很多 AI 应用层产品易犯的错误，如将 AI 功能边缘化或未向模型开放足够操作原语。应让 AI 成为产品的 “第一用户”，从底层重构产品，使 AI 深度融入产品设计。

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