微软CPO Aparna Chennapragada：Prompt即新PRD，AI Agent重塑产品未来

在近期一次与 Lenny's Podcast 的访谈中，Microsoft 首席产品官 Aparna Chennapragada 分享了她对当前 AI 驱动产品开发的深刻见解。她明确指出，Prompt 正逐步取代传统的产品需求文档（PRD），成为产品构建的全新起点，而自然语言交互（NLI）则预示着新的用户体验设计范式。

AI 时代的产品设计新起点：Prompt 即 PRD

Aparna Chennapragada 强调，在 AI 飞速发展的今天，如果产品开发缺乏原型验证和实际操作，便会偏离正确的轨道。她经常向团队传递一个核心理念：“Prompt 就是新的 PRD。”这意味着，在推进新项目或功能时，除了传统的文档工作，团队还必须提供可交互的原型和相应的提示词集合。这种方法能够以更高的信息密度进行沟通，并显著加快产品开发中的反馈迭代速度，呼应了“演示优于备忘录”（Demo an Memo）的原则。

她观察到，从想法到第一个演示（Demo）的时间正在缩短，但从演示到产品全面上线的时间反而可能延长。这种“不均匀”的节奏意味着创意和原型的供给量大幅增加，提升了行业的基础水平，同时也拉高了“优秀”的门槛。产品经理需要在众多可能性中进行筛选和编辑，因此“品味”和“编辑能力”变得至关重要，这无疑提高了对产品经理的要求。

Agent 的核心三原则：自主性、复杂性与自然交互

谈及当前 AI 领域的热点 Agent，Aparna Chennapragada 认为，尽管未来充满想象，但从实际产品构建的角度看，Agent 本质上仍是一种工具，其底层基于概率的随机模型（stochastic models），而非传统的确定性编程模型。她预见，行业正从“应用程序”时代过渡到“助手”时代，AI 如同 Copilot 一样扮演强力辅助角色，人类仍掌握主导权。

然而，随着 AI 推理能力的持续提升，未来可以将更多任务交给 Agent。Aparna Chennapragada 将 Agent 定义为“能够自主执行任务的独立软件进程”，它们不再局限于琐碎操作或需要逐步指导的任务。用户只需设定目标，Agent 便能自主完成。

她总结了构建优秀 Agent 的三个核心产品设计原则：

1. 自主性（Autonomy）：这是一个连续的光谱，关键在于能够将何种程度和类型的任务委托给 Agent。
2. 复杂性（Complexity）：Agent 能够处理更复杂的任务，例如构建原型或管理一场会议，而非简单的单步操作如总结文档或生成图像。
3. 自然交互（Natural Interaction）：交互方式超越了简单的文字聊天，可能包括与 Agent 共同参与会议、实时讨论，或直接指出修改意见，实现更流畅和多模态的人机协作。

一个职场研究型 Agent 的例子生动说明了这一点：它可以分析参会人员背景、观点，并辅助制定沟通策略，这种能力不仅节省时间，更能打通思维盲点，带来新的见解，堪称赋予用户“超能力”。此外，Agent 的异步性，即在用户离线时仍能继续工作，也是其巨大优势之一。

自然语言交互（NLI）：用户体验的新范式

Aparna Chennapragada 对自然语言界面（Natural Language Interface, NLI）给予了高度评价，认为它是“新的终极用户体验（UX）”。相较于需要精心设计但相对固化的图形用户界面（GUI），自然语言或对话式界面更为灵活。但这并不意味着它们不需要设计。对话本身具有其“语法”、“结构”和看不见的“界面元素”。

她指出了几个在 NLI 时代涌现的新设计原则和组件：

• 提示词（Prompt）：本身就是一种新的设计组件，如同过去的下拉菜单或导航栏。
• 计划（Plan）：当用户给 Agent 一个宏观目标时，Agent 生成的行动计划，并且最好是可修改的，这构成了一种全新的交互方式。
• 过程展示（Showing Work）：Agent 是否以及如何展示其“思考过程”。适度的展示能增强用户信心，但过多则可能 gây phiền nhiễu。Copilot、ChatGPT 或 DeepSeek 等产品在这方面已有实践。Aparna Chennapragada 认为，现阶段展示过程能提升体验，尤其是在系统推理较慢时，能让用户了解进展。长远来看，这方面存在巨大的个性化空间。
• 追问（Follow-up Questions）：系统应能预测并主动提出相关问题以引导用户获得更理想的结果，例如在生成图片后询问颜色、风格偏好。关键在于平衡，避免过多追问造成干扰。

Kevin Weil，OpenAI 的 CPO，也曾探讨过 AI 思考过程的展示程度问题。DeepSeek 选择全部展示，反而受到了用户的欢迎，这或许是因为当前系统仍是黑箱，透明化能带来掌控感。

产品经理的新挑战与机遇

对于 AI 编码工具兴起是否会导致产品经理被淘汰的疑虑，Aparna Chennapragada 认为，如果产品经理仅局限于流程管理，其价值确实会受到挑战。然而，在创意和原型数量激增的时代，“品味”和“编辑能力”对于筛选和打磨产品至关重要，这将使产品经理的门槛变得更高。

她观察到，AI 工具使得工程师、设计师等角色也能更完整地表达自己的产品构想，产品经理的决策权更多地依赖于实际能力而非职位头衔。她本人也常使用名为“WWXD”（What Would X Do）的方法，利用 AI 模拟特定人物（如 Microsoft CEO Satya Nadella）的视角来审视提案。

Shopify CEO Tobi Lütke 提出的“AI 的本能式使用”概念，Aparna Chennapragada 认为实践起来颇具挑战。主要障碍在于更新固有认知。许多模型在一年前可能无法完成某些任务，但如今已大幅进步。产品人需要克服过去的“试用失败”经验，重新评估 AI 的能力，敢于对 AI 提出更高要求，从而激发其潜力。她甚至自己编写了一个简单的 Chrome 插件，在新标签页提醒自己思考是否能用 AI 完成当前任务，这个仅用 10 分钟借助 GitHub Copilot 完成的插件，有效地帮助她培养这种“本能”。

从0到1：警惕“伪精确”与把握关键转折

在产品从0到1的探索阶段，Aparna Chennapragada 强调要“先解决问题，再谈规模”，并乐于拥抱这一阶段的混乱。过早确定方向可能导致陷入“局部最优”。她提醒道，要警惕“指标”的误导性，尤其是在用户基数较小时，点击率（CTR）、留存率等“看起来很专业”的指标可能毫无意义，构成一种“伪精确”。此时，定性反馈和用户真实行为更为重要。例如，语音助手最初虽定位为通用入口，但真正被高频使用的核心功能往往只有少数几项，如设定时器、播放音乐。

要判断一个从0到1的想法是否可行，Aparna Chennapragada 提出了一个框架，即成功的创新产品通常至少满足以下三个关键转折点中的两个：

1. 技术层面的飞跃：如深度学习之于 Google Lens，或 LLM 和推理模型之于当前的 AI 浪潮。
2. 用户行为的变化：如手机存储普及和拍照习惯改变，为 Google Lens 创造了应用场景。摄像头从记录工具变成了与现实世界交互的“键盘”。
3. 商业模式的变化：如搜索广告的竞价机制、SaaS 的订阅模式，以及 AI 时代可能出现的按结果付费等新模式。Robinhood 的成功也得益于“零佣金”等商业模式创新，结合了代际更替和移动优先的趋势。

这三个角度呼应了投资人常问的“为什么是现在？”（Why now?）。

大公司落地 AI：鼓励“先行者”

从 Google、Robinhood 等消费级互联网公司到如今在 Microsoft 专注于企业和生产力领域，Aparna Chennapragada 体会到企业场景的独特性。不仅要让功能好用，还需确保治理和合规。在 AI 时代，技术变革节奏极快，而人类行为习惯和企业内部变革管理则相对缓慢，这形成了如同 Jean-Claude Van Damme 在两辆行驶卡车间劈叉般的挑战。

对此，她的经验是“千万别拖住那些‘早期采用者’的脚步”。Microsoft 内部推行的 Frontier 项目，正是为了让愿意尝鲜的用户优先体验前沿、实验性的 AI 功能（如先进的职场研究型 Agent），而非等待整个公司准备就绪。这个项目旨在探索“前沿产品”和“前沿工作方式”，思考配备强大 AI 工具的小团队能如何运作，将个人“活在未来一年”的工作方式制度化。

Copilot 的护城河与 Excel 的启示

面对 Cursor 等新兴 AI 编码工具的快速增长，Aparna Chennapragada 作为 GitHub Copilot 的重度用户，认为 GitHub 构建的不仅仅是一个产品或功能，而是一个系统。GitHub 作为开发者仓库平台，集成了自动补全、聊天助手及 Agent 模式，为不同水平的开发者提供支持。她相信，代码生成的崛起会催生全新开发产品，但企业级代码的生成和运行需要完整的系统支撑，这正是 GitHub 的优势所在——所有路径最终都可能导向 GitHub。

Excel 的长盛不衰也带来了启示。一位资深 Excel 产品员工曾告诉她，Excel 证明了非程序员也需要编程能力，并将这种能力赋予了他们。此外，Excel 世界锦标赛的存在表明，这类工具虽然上手门槛可能较高，一旦掌握，其体验和能效极佳，其强大功能和深度源于数十年的持续投入和高质量用户反馈形成的复利效应。

个人成长与未来展望：人与 Agent 的协作

回顾个人职业生涯，Aparna Chennapragada 认为在 Google 负责 Google Now 项目的经历是一个重要转折点。尽管最初设想的基于搜索的个性化未能成功，但转向主动推送内容的 Google Now 让她认识到自己热爱构建能“跟得上趋势”的0到1产品。这段经历也让她体会到“太早”与“做错”无异——当时缺乏 LLM 和深度学习等技术支持，智能跟不上界面设计。然而，这段经历也为后来的 Google Assistant 奠定了基础，如今 Gemini 等模型的出现使得当年的设想成为可能。这体现了一种延续性：识别“不变的要素”，并将其带入下一代产品。

有趣的是，Aparna Chennapragada 还是一位单口喜剧爱好者，并积极参与表演。她发现喜剧创作与产品开发有共通之处，都追求“PMF”（她戏称为“笑点市场契合度”）。Open Mic 上的快速迭代和即时反馈，锻炼了产品经理应对从理想到现实落差的“韧性”。她分享了一个关于 AI 的笑话：“人们总说这些 AI 聊天产品像‘女人’，因为你根本不知道它们在想什么，像个黑盒。但其实也可以说它们更像‘男人’，因为它们老是出现幻觉，而且还不太靠谱，即使不知道答案也会胡诌一通，还说得特别笃定。”

展望未来，Aparna Chennapragada 最感兴趣的问题是人与 Agent 如何协作。她设想一个“人和 Agent 的共创空间”，在这个空间里，人类与 Agent 共同工作，其产出将远超任何单一个体或小团队的能力。这预示着一种全新的产品体验和工作模式，其中任务的委托、人工校验以及信息在个体与 Agent 间的流动协调，都蕴藏着巨大的探索潜力。