Tara Sesha 与 Nan Yu 谈 OpenAI 的 90 天产品节奏：不完美发布与智能体设计
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好，我们开始了。
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我在后台提前跟他们打过招呼，说这场分享要从哪儿聊起，因为我知道大家对OpenAI有很多疑问。
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关于未来的产品开发，大家有很多问题。
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但我想聊的是……
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你想聊什么，Claire？那个开关。
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我想聊的是，每个AI产品都有两张面孔。
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它有左边那个开关，和右边那个开关。
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今天已经聊了很多关于内部产品开发、关于把不完美的东西发出去、关于让东西先上线跑起来的话题。
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所以Tara，我就想让你跟我聊聊，怎么把不完美的东西发出去。
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你是怎么决定把那些你知道现在可能还不完美、但最终是打造正确产品所必需的东西推向市场的？当然。
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我先说一句。
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你知道，我是亚洲父母养大的孩子。
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我不习惯做不完美的事。
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你知道，每次都得交出完美的东西。
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我还在Stripe干了大概七年多，Stripe那边一切都是深度打磨、深思熟虑的，你有没有想过一百遍，这个枚举你有没有起对名字？
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我觉得这个时代做产品发布最大的变化就是，紧迫感真的很重要，得赶紧把功能做出来。
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而且，在发布之前你可以做很多理论推演，但什么都比不上真实的经验证据——看用户去试、去用，然后从那里迭代。
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所以我真的得转变心态，从“怎么事先做到完美”变成“怎么先把东西发出去，然后尽可能快、尽可能有效地迭代”。
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那说回这个开关，它是完美的解决方案吗？
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不，它是个不完美的方案。
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这当然不是理想的发布方案。
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但真正重要的是，让这个智能体框架、或者说用智能体把事情办成的能力，交到超过十亿ChatGPT用户手里。
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所以我们需要发布一个东西，让我们能做到这一点，同时又不打乱开发者的工作流程。
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所以，它是个不完美的方案。
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说实话，我真觉得一年之后，我们可能就不会再讨论这个开关了。
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Nan，我们之前聊过这个话题，就是现在你必须做很多东西，然后扔掉很多东西，不管是代码还是产品。
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我很好奇你怎么判断哪些该弃用、哪些该保留、哪些该继续维持下去。
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你知道，这个开关就是个很好的例子，我觉得下一步很明显，就是不要开关了，对吧？
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就像有一个从A步到B步逐步演进的故事，如果你能带着用户一起走这段旅程，那他们对变化、转折和产品演进就会接受得多，
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尤其是如果他们能理解、并且对幕后到底在发生什么有一定的透明度。
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所以我觉得，只要你有用户能跟得上的连贯叙事，再加上他们愿意投入的注意力，其实你能做很多事，而且不会真的跟他们断了关系。
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对，我很好奇，你知道，这个开关可能不完美，我们可能做了很多东西最后不得不扔掉。
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但你在你做过或即将做的产品里，确实会运用好的判断力，确实会保持谨慎和理性。
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在构建节奏这么快的产品时，你会牢牢守住哪些约束？
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是什么让你把质量门槛保持得这么高？
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我觉得这里面有几个不同的要素。
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一个当然是，我们做的东西对用户是不是有增益？
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我们是不是在释放额外的价值？
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这个产品里是不是有真正有用的东西？
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我觉得第二点是，我们内部有个标准，就是拿一个产品，先在内部发布，试用一下，让所有人都用起来。
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如果内部用得不够多——这倒不是什么具体数字或硬性标准——那就要看它留存得好不好？
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大家是不是觉得它有什么让人惊喜、特别棒的地方？
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它是不是解锁了模型的一个新用例？
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它是不是在做一些新颖的事？
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我觉得这就是那种感觉，它在给他们的体验加分。
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这东西解锁了一整套新的功能。
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然后在这个时代，可能最重要的是，它瞄准的是两三个月后模型会达到的水平，而不是过度锚定在当下，也不是过度超前、完全没法用，它是不是刚好在那个完美的区间里，怎么说呢，足够被AGI洗礼了？
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我觉得这就是这里的标准。所以它有价值吗？
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用户在乎它吗？
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它对用户来说是不是出奇地好用？
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它是不是跟模型的能力相匹配？
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它是不是没有挡着模型，让模型好好发挥？Nan，你呢？
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你觉得哪些约束能帮你做出好产品？
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说实话，最大的约束就是人们的理解力和吸收你给他们的东西的能力。
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我们经常聊能力过剩，但模型能做那么多事，人们未必都在充分利用这些能力。
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我觉得差距就在这儿。
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所以不管你往里放什么，如果人们吸收这些变化、吸收这些能力的能力跟不上，那这就是你面对的真正边界。
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你看，我们现在正聊着，你们两位在做Codecs和工作相关的东西，有很多商业用户，包括我自己，都是靠着这个工具做起了生意。
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而且我觉得，你知道，我在企业领域待过一小段时间，很多人说B2B客户没法吸收变化。
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他们，我是说，客户成功那边的人告诉我，他们没法吸收变化。
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销售人员跟我说，销售人员没法吸收变化。
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就是说，我们没法承受这种变化的速度。
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你觉得在AI时代这还是成立的吗，还是说这个说法现在已经不成立了？
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有一部分肯定是对的，因为我觉得现在这个节奏，对大多数企业来说，可能感觉已经快得离谱了，快得离谱，就像一场功能和进步的狂欢盛宴。
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对某些人来说，确实可能感觉有点让人招架不住。
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但与此同时，如果你不把最新的、最前沿的东西交付给这些企业，你最终就会被别人超越。
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一个很好的例子是，我们大多数企业客户之前都在用聊天功能。
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他们只是提问、得到回答。
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而就在这发生的同时，智能体革命正在展开。
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我们需要尽快把智能体带给这些企业。
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否则，他们可能会考虑别的产品。
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所以，虽然他们有自己的、日常吸收变化的节奏，但我们需要交付这个巨大的革命性变化，它打破了他们所有的流程，也打破了他们关于企业应该如何接收新更新的所有观念，这样他们才能真正释放更多价值。
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所以这就是那种事，我是说，这就像是做产品的一条老生常谈：做用户需要的东西，而不是用户说自己需要的东西。
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我觉得这一点在这里比以往任何时候都更适用。
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既然你提到了智能体，我想聊聊智能体，因为我确实觉得我们正处在智能体时代。
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而且我自己也确实在智能体时代里待了一阵子了。
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我想跟你辩论一下。哦天哪。
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就是，或者我想听听你的看法。也许我们不会辩论，也许会达成一致。
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就是单一身份智能体对多身份智能体。
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我心爱的codex停靠在我电脑上，我整天跟它说话，对比我那40个grok机器人，它们在我业务的不同部分承担着关键作用。
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我确实觉得，作为产品构建者、作为做智能体的人，我们正看到一种分化：是集中到一个通用的、什么都能干的智能体身份上，让模型自己去发挥，别挡着模型的路，
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还是像手艺人一样精心打造一个个单独的MD，为具体任务做小小的微型智能体？
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我很好奇，你带着新鲜的视角进来，从设计原则的角度看，你在这个光谱上落在哪儿，如果有的话？
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我觉得设计这个的时候，最成功的尝试其实都是尽量贴合人性，对吧？
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我们有几百万年的进化，帮我们理解怎么在脑子里同时装下不同的东西。
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而且你知道，40个智能体是挺多的，对吧，你问任何人，你愿意管40个直接下属吗，黄仁勋也许行，但很多人看到这个会说，我不确定我能不能同时跟上那么多条线。
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所以我觉得这里面有个东西，就是我们需要把这些东西归组成一块块的活动，对吧？
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比如你看，你问人们，嘿，你怎么管理你的智能体？
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通常你会听到的是，嗯，首先我有个幕僚长智能体，它帮我管其他所有的。
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这就好比，好吧，你这就是作弊了，对吧，你不是在管七个，你是在管一个，它在帮你带团队。
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所以我觉得这种动态会立刻浮现出来，对吧，一旦你让人们这么干。你呢？你怎么看？
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你知道，我在这件事上，当然有一个哲学层面的问题，就是你是有这一个统一的实体，还是有这些更小的实体？
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但实际上这里面有很多非常具体的战术问题。
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你怎么考虑数据访问和权限？
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如果你有一个实体，它是在用服务账号和你的账号之间切换吗？
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你怎么用用户容易理解的方式把它呈现出来？
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如果你有一个单一智能体，它有分段记忆吗？
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每次它加入一个私密Slack频道，它是不是几乎就成了另一个智能体？
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它在Slack频道里是不是被切开了，就像《人生切割术》那样？
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其实对我来说，回答这个问题要回到非常具体的用例，而且大概要把所有这些边缘情况都想清楚：记忆到底该怎么表现？
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它该怎么跟每个人说话？
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它应该用他们各自的凭证，还是应该用一套通用的凭证？
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其实这个话题上，一个人可以有很多哲学层面的东西去持有和发表看法。
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但对我来说，这里就是有太多实际的产品考量。
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比如，用例在决定这件事上太重要了。
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我很喜欢这两个回答的地方在于，我觉得对产品人、对在座所有人，还有设计师来说，我们做的这门手艺有这两面。
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有一面非常人性化，你要去琢磨，有《盗梦空间》，还有《人生切割术》，我猜。
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就像《盗梦空间》那样，我怎么进入用户的头脑，他们的心智模型是什么，他们怎么跟世界交互，我们的产品用什么最自然的方式去触及他们的问题并解决它们？
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然后还有系统和架构思维，就是为了把这个东西以现实的方式显现在世界上，我需要把所有这些系统、所有这些平台组件都想清楚，
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所有这些边缘情况，确保我们能全面地、以合理的方式把它交付给用户。
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你觉得在这个当下，设计和构建出色的智能体，需要的就是这两类技能吗？
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在你设计或思考智能体体验时，还有没有其他硬技能，是你觉得现在比以往任何时候都更依赖的？
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你描述的差不多就是系统思维加上用户共情。
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这些都是非常经典的产品管理类理念，对吧？
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以前我们把这些理念应用在另一个技术世界里，但现在我们得从头开始，从这些原则出发，重新思考这些产品想要被塑造成什么样。
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所以我觉得这些非常重要，但归根结底，它们只是老原则换了个样子。
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我可能还要再加一点，就是，我刚才提到我以前在Stripe工作，那是一家非常学术气的公司，我父母也非常学术，我很喜欢抽象地思考这些东西。
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但我想说，除了用户共情和系统思维之外，你真正需要的第三样东西，是一种不断去尝试、持续迭代的韧劲，而且你在这个过程中会吃很多苦。
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就是有那么一种劲头，不停地试、试、试、试、试，看什么行得通。
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还有从那些反馈循环中学习的能力，这当然一直都是必需的，只是节奏快得多了。
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是啊，你就是一直在往很多面墙上不停地扔意大利面。
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其实你的幕僚长智能体正在让所有其他智能体往墙上扔意大利面。
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你知道，说到系统思维和平台，我真的很好奇，因为我们大家都在看工具，尤其是你们为生产力和效率打造的那些工具。
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我在后台还跟人说过，我现在太喜欢computer use了。
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就是别给我MCP了。
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我就想把computer use指向你的界面，然后，你知道，我就不管了。
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说到token，恭喜你成功把token卖给我了。
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不过，你知道，我在想我们以前有的工具和现在的工具之间的交集是什么，你们打造什么，为什么做平台。
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我很好奇，当你们想为工作中的人们提升生产力时，你们是怎么看待更广泛的生态系统的。
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我觉得我们经常思考平台，也把ChatGPT当作一个平台。
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哪些功能是原生就进到平台里的？
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哪些功能是我们可能允许大家去构建的，不管是一方还是三方，作为插件或者附加在它上面的额外接口？
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这大概就是它和生态系统的关系。
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那么在这个平台里，我们需要向一个第三方的会议应用暴露哪些钩子，才能让它对你最有效，在codecs里用codecs、用computer use、用所有这些工具？
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但我不觉得这能那么二元地划分，什么该放在我们的平台或生产力系统里，什么该放在这些应用里。
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我觉得我们应该提供一系列不同的工具，也许让一个插件能拿到你所有的会议数据，理解你接下来要做什么。
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但如果那行不通，那些系统之间对接不好，那总还有computer use作为下一层或者兜底，就是说，如果用户想完成这个任务，而预置的工具或生态里的工具做不到，那总还有别的东西可以退回去用。
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所以我觉得更重要的是，在平台里按层次来组织这些能力，把它们作为一组钩子暴露出来，让第三方开发者和一方开发者都能接进去，构建连贯的体验，并且有合适的系统让这些体验能彼此组合。
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最终，这一切都只是服务于用户的目标，当他们想完成任务时，如果第一层不行，还有第二层让他们能完成任务，就像你遍历所有这些能力一样。
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你怎么看那种整合式的体验，就是全在一个平台里做，让我们都住在自己家里，而不是扩展到整个生态系统？你刚才说的时候我在想的是，你在一个自然语言界面之上放了一个非确定性的模型，从功能上讲，
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上面是一个能点击、能操作任何东西的电脑，还有你控制不了的第三方工具和集成，而你仍然要打造一个全面、高质量、好用、有品牌感、受人喜爱的体验。
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作为产品负责人，你怎么才能翻过这座山？
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你有什么天才招数能帮帮我们吗？
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这么说吧，我不知道这算不算新想法或者独特的想法，但把整个活儿全干完，和什么都干了就差最后一公里，这两者之间差别巨大。
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说实话，最后一公里有时候感觉比压根儿就做不成还糟。
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要是压根儿做不成，你大可以想，行吧，我自己来，或者换条路走，怎么都行。
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但如果它做到了99%，然后突然就崩了，你就会觉得，这其实更糟，像是个没兑现的承诺。
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我觉得computer use很多时候让人感觉特别好的地方就在于，它总是能成，对吧？
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它可能稍微慢一点，可能像你说的那样很费token，但它能把活儿一路干到底。
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而在生态系统慢慢跟上来之前，对吧？
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在它提供合适的钩子、合适的MCP这些东西之前，它百分之百能帮你把活儿干了。
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我觉得最终正是这一点让它感觉特别棒。
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我觉得在所有这些复杂性和变化之中，不管是生态系统、界面、模型本身、computer use这类工具，还是这一切的不可预测性，正确的体验应该是让用户几乎感觉像Charles Eames那句话说的那样，让你的用户感觉像是你家里的客人。
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你已经预想到了他们想做的所有事情，并且温和地为他们准备好了。
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所以我们的用户在我们的应用里，是不是也应该感觉我们已经预想到了他们的需求。
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某种程度上，模型越来越能做到这一点。
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不过我得跟你说，每次我进你们家，它都告诉我该更新了。
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对对对，装最新版本。
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这就是我受到的欢迎。
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就像我一进门，它就说，你要来辆雷诺吗？
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我给你弄了辆雷诺。
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我很好奇，你设计这个产品的时候，它正卖得飞快。
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Nan，就像你说的，很多东西都是老一套，用户同理心、系统思维，但也有一些新东西，对吧？
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有一些新的技能。
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Tara，我很好奇跟研究团队合作这件事，因为我觉得在座很多人职业生涯里都没做过这个。
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这对产品人或者产品负责人来说是非常新的东西。
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你进入这个新角色、真的必须跟研究团队协作，你学到了什么？
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是啊，我得说，对我来说，来OpenAI之前，跟研究团队合作完全是新事。
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所以我肯定不是这方面的专家。
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我就给你讲讲新手的视角吧，有点像康涅狄格佬进了亚瑟王宫廷那种视角。
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我进来时跟研究团队合作的感受是，哦，跟研究团队合作和跟工程团队合作不一样。
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这对在座各位可能显而易见，但我当时就想，哦，这差别挺大的。
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要说我能给跟研究团队合作补充点什么，那就是我得带着非常非常具体的用例、非常清楚地知道用户想做什么、目标是什么，还得做过样本阅读，
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就是真的弄明白那次会话到底是什么、长什么样、模型为什么没做到它该做的事。
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如果我能写评测，那就等于，我到位了。
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学会写好评测、尽可能多地写评测，这是最重要的事。
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如果我能说，用这个提示词和这些技能，我让模型达到了这个结果，那这就是我能带去后训练的理想东西，然后说，看，现在我们怎么从一开始就把这个能力后训练进模型里？
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但我觉得，首先得明白这是一种完全不同的工作方式，我以前真的不知道怎么干，然后要走到一个地步，就是你足够擅长带来具体的用户数据，然后如果他们足够信任你，
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你就可以写评测，把那个迭代循环转起来。
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作为产品负责人，你觉得自己活在多远的未来？
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你知道，因为我觉得确实存在这样一个时间视野，就是我可以先修好眼前的东西，而且确实有东西要修。
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还有，我知道接下来会发生什么，我能预判产品要往哪走。
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再往后就是，明年的模型会发展到另一个层次。
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作为一个在这样一个不断变动的基础上做产品的领导者，你觉得自己必须活在哪个时间点上？
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你知道，你一说这个，我就想问，你是活在未来的吗？
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我当时就想，我活在当下。我不活在未来，我活在当下。不，其实我是活在未来的。
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我觉得我多少得活在一点未来里。
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对我来说，理想的状态是往前看两到三个月。
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你不能太自以为是，说这就是几年后的未来，因为我觉得，我们对那种预测几乎总是错的。
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我自己就有一份清单，记着那些我预测会发生、结果没发生的事，就是为了提醒自己，我没法预测几年后的事。
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但同时，如果你完全只为今天做产品，你就会被落下。
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所以，这话我一直在重复，就是往前看两到三个月。
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我还想再问一下观众。今天到这会儿也快结束了，咱们互动一下。
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现在有谁在做2027年的年度规划？
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又有谁刚听到她说，你不能规划到60天或90天以后？
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我觉得这就是根本性的矛盾。
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这真的很难猜。
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但并不是每个行业都一样。
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还是拿我熟悉的例子来说，Stripe的业务和OpenAI的业务非常不一样。
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支付市场的动态跟以前看起来大体相似，当然在某些方面是加速了，但你知道那些力量，你可以大致建模，比如，这是乐观情形、悲观情形、基准情形，而对OpenAI的业务，你就是做不到，嗯，
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也许Sarah Fryer可以，她是这方面的专家，我肯定不如她，但对我来说，很难像理解Stripe那样去预测OpenAI的业务，比如，哦，我懂Stripe的那些杠杆。
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所以也许提前规划很多个月是合适的，但我觉得这需要你理解自己所处市场的节奏，并且理解，考虑到这个市场的节奏和动态，我应该以什么样的频率去思考和规划未来？
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所以你听到的是，Stripe的产品经理还是得做年度规划。哦，那肯定。祝你们好运。是啊，肯定的。好，我们来聊一聊。
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那我们就用“过去和现在”来收尾吧。
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我们都在产品这行干了“一分半钟”了，都是刚满26岁的新人。
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从经典的产品经理手艺里，什么到现在依然重要？什么又成了新的必备门槛？
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我觉得重点会因为很多原因发生变化，但我们刚聊过吸收率和能力过剩。
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所以我觉得现在有一件事可能比以前重要得多，那就是新手引导。
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大家一直都说新手引导很重要，但它也有点琐碎具体，很多工程师不太喜欢做这类东西。
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但我觉得，要想真正取得成功，认真思考初始体验是什么样、怎么让人不断真正理解你的产品是什么，这 probably 比以前重要得多。Tara，你怎么看？
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对，我觉得用户理解隐私、理解他们的数据、理解数据怎么被使用，这比以往任何时候都重要得多。
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用户要在你产品出现任何不可预测的行为之前就理解它的规范，以前你可以靠一个设置菜单或者弹个窗就蒙混过去，但现在如果智能体在 semi-autonomously 地做事，
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你就真的必须确保，在任何时刻，用户都能预判你引入的某个功能或某个基础组件大概会发生什么。
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至于说产品思维，或者说作为一个产品经理怎么上手，某种程度上，这听起来可能是个很无聊的答案，但所有那些常规的东西依然适用，只不过用实证方式测试、更快地推进，这两点的重要性只增不减。
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所以就是，对，你以前做的那些事都照做，比如抠细节，同时把握高层和低层，真正理解设计，真正理解产品，但同时还要做得更快，还要跟用户一起测试，这些变得重要得多得多。
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我还有一点，等你在OpenAI的Slack里的时候，Nan会成为它的受害者，那就是OpenAI的产品和工程团队非常容易被私信，非常容易接触，非常显眼。
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我是说，我经常给他们发带UUID的反馈。
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比如我不喜欢Astra说的那句话，它态度有问题。
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所以我很好奇，你知道，我自己当然也试着这么做过，但你觉得现在直接跟用户建立关系，是不是正在成为产品负责人的必备门槛？
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就是这种“可以被私信的产品经理”的想法，我觉得在OpenAI身上看到很多，我很好奇，如果你觉得贴近一线是不是变得越来越重要了。
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我的背景是开发者和企业这块。
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所以我一直算是那种“可以被私信的产品经理”，大家随时都能给我发消息提需求。
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但我觉得比较新鲜的是，对于一个大型消费产品，或者一个大家都在用的产品，也能做到同样程度的可触达。
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所以从某些方面来说，这对我来说反而不太正常。
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你当然应该跟你的用户保持直接联系。
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就像我之前说的，你对研究的价值就在于具体知道用户想要什么、他们的使用场景是什么。
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所以你能越多地做一个可以被私信的产品经理或者工程师，就越好。
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比如你不喜欢Astra的输出，我当时其实就在想，嗯，Claire应该把那些输出发给我。
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知道那边到底发生了什么会很有意思。
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这些东西才是重要的，某种程度上，这就是你创造价值的方式，我也很好奇Nan怎么看。好。
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我觉得，你知道，这对开发者工具很重要，对吧，而且你知道，工程师极其挑剔。他们极其注重细节。
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通常你得问到第二个、第三个追问，才能拿到好的反馈，我觉得这正是很多产品经理感觉在变化的地方，对吧？
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因为如果你在设计一个带自然语言界面的智能体体验，人们遇到的问题，比如Astra那种态度问题，其实挺微妙的。
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对，这就得解释一番。
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我们会问，它到底说了什么？上下文是什么？是你惹它生气了吗？
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就是各种各样你需要追问的问题。
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所以我觉得，有一种更直接、更深的关系，在这方面会很有收获，对吧，而这可能是以前没法利用的。
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你们俩都没收到我的私信。
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所以我非常期待你们接下来这90天。我们会把这个拉个群聊。会很有意思的。好，最后一个问题。
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之前Dan和Anthropic团队在这里的时候，他问过，一年之后，产品这门手艺、这个角色会有什么不同？
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我想聊聊这些东西。
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那你觉得产品会有什么不一样？
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比如我们接触到的东西、网站上的按钮、各种体验，你觉得这一切会往哪儿走？
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因为我感觉每周、每个月都会冒出一个新的形态、一个新的关键点。作为产品思考者，这挺让人好奇的。
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你觉得2027年什么会大火？
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我有个答案，就是语音。语音。
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我超爱语音。你可以直接试试GPT Live。
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我超爱语音。
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我们就是话痨。
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话痨，Hilary Givley，Yappers API，天才。
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语音改变了我的工作方式。
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我就是想跟电脑说话。
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我就是不喜欢……这好太多了。
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在某些方面感觉自然多了。我相信你们都给父母当过技术支持，语音的出现让我给家里人做的技术支持少到了不可思议的程度。我当时正在给OpenAI我们自己的人事团队上手一个新产品，然后……
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语音的出现改变了游戏规则，对很多人来说它就是个特别直观的界面，就像他们天然的交互方式。
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Nan之前说的那点，就是你得想想人性，想想我们习惯的方式，想想我们几千年来演化出来的跟别人互动的方式。
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说话感觉太自然了。
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语音这块，模型终于把它做好了。
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它越来越快了。
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语音，我特别看好语音。语音。你呢？
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我觉得，可能那种看起来很像自动驾驶的东西，明年会变得重要得多、也显眼得多。
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我觉得大家最大的一个问题是空输入框问题，对吧？
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而且不管你用的是ChatGBT这种通用工具，还是更偏行业专用的东西，其实都无所谓。
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就是，好，我有产品了，然后呢？
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那接下来你就得学会怎么用它，对吧？
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所以现在这些产品都很聪明，它们本身就是智能，让它们能自己用起来、帮你一把，把入门这一步做得特别特别顺，我觉得这大概会变成很平常的事，以后回头看会说，哎，为什么以前不是一直这样呢？
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好，我们需要记笔记的人来当我们的问责伙伴。
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好，我们有了语音，有了自动驾驶。
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我要说的是能取代我们随身打开笔记本电脑的硬件。
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所以是硬件。哦，好。
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对，就像我想要这边有个小机器人，一个装在盒子里的Codex，这样我就不用做，她在点头，我就不用做这个了。这就是我的预测。
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所以记笔记的人，我们来看看我们谁猜对了27年的年度热门产品。
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大家感谢这几位来自OpenAI的可爱领导者。谢谢你，Claire。谢谢。