在大模型能力持续跃迁、AI编程工具快速普及的背景下，行业讨论正在从「模型能否完成任务」转向「模型能力如何被组织成产品、工作流和商业系统」。过去一年，Claude Code、Codex、Co-work等产品相继进入开发者和知识工作者场景，AI不再只是一个回答问题的聊天框，而开始成为可以调用工具、执行任务、验证结果的生产接口。
但当「agent会成为下一代软件形态」逐渐成为共识，一个更关键的问题开始浮现：谁能率先把模型能力转化为可复用、可分发、可规模化的工作系统？近日，Anthropic首席产品官、Instagram联合创始人Mike Krieger在ACCESS Podcast的访谈中，深度分享了其领导的Anthropic Labs如何运作，以及他们对下一代AI产品形态的思考。
上图：Alex Heath（左）和 Mike Krieger（右）在访谈中。
Labs v2：两周一次评审，小团队验证大方向
Mike Krieger目前负责的Anthropic Labs，被定位为公司内部的「前沿侦察队」和产品孵化器。其核心使命有二：一是缩小Claude理论能力与普通人日常使用体验之间的差距；二是判断模型未来需要向哪个方向演进，以满足不同用户需求。
与许多大公司的创新实验室不同，Anthropic Labs采用了一种极速迭代的创业模式。团队以“赌注（bets）”为单位，通常由两三名具有创始人或早期员工背景的成员启动。项目每两周就需要面向领导团队进行一次评审，核心问题是：“过去两周你学到了什么？我们学到的东西够多了吗？”
“让一个项目多拖四周的机会成本其实很高。”Mike Krieger解释道。这种快速淘汰机制旨在避免“还可以”的项目被长期拖延，确保团队始终在验证最有价值的假设。成功的项目可能最终发布为产品（如Claude Code），也可能成为影响模型研发方向的“原型”或评测指标。
产品演进：从“聊天”到“任务”，从程序员到普通人
访谈中，Mike Krieger阐述了AI产品形态的根本性转变。过去，大模型主要以对话框形式存在；而现在，Claude Code、Co-work等产品代表了一种新逻辑：让AI围绕一个目标持续推进工作，并在过程中调用工具、生成结果、进行验证。
Co-work被视为这一思路的关键延伸。其最初的洞察来源于CEO Dario Amodei观察到的一个趋势：有人开始将Claude Code用于个人自动化场景，但对非程序员而言，终端操作门槛过高。Co-work的目标是成为“面向所有其他事情的Claude Code”，将编程能力抽象为普通人可用的工作自动化能力。
Mike Krieger承认，目前Co-work、Claude Code和Claude.ai聊天界面之间仍存在割裂感，长期来看它们不应是三个独立的产品。他表示，未来的方向是让用户无需思考“在哪里对话”，产品体验应更加统一连贯。
平台与应用的边界：不可避免的冲突与必然的探索
随着Claude Code等自研产品的成功，Anthropic不再仅仅是模型供应商，也开始亲自定义应用形态。这不可避免地引发了与生态伙伴的边界问题，例如Claude Design与Figma之间的争议。
Mike Krieger对此回应称，Anthropic会非常谨慎地选择进入哪些领域，只有认为自研产品能展示某种独特的新方向时才会下场。他以Claude Design为例，说明其定位并非替代Figma在精细生产和协作上的优势，而是更侧重于早期构思、可视化沟通和快速原型制作。
“理想情况下，这应该是一种水涨船高的效果。”他表示，希望自研产品能展示“智能体优先（agent-first）”的未来形态，推动整个行业朝此方向探索，并最终让基于Claude Platform构建的客户也能受益。
核心悖论：AI越强，人类判断越稀缺
尽管AI的执行能力飞速进步，但Mike Krieger反复强调，人类判断力的价值在新时代反而更加凸显。Claude可以快速写代码、生成原型，但它无法替代从0到1过程中最困难的部分：提出正确问题、理解真实用户、定义产品方向，以及判断什么才是“对的”。
他以自己用Claude重建Instagram前身Burbn的经历举例，指出AI虽然能快速构建，但“难的事情依然很难”。产品工作中与真实用户互动、根据反馈迭代、做出艰难产品决策的部分，无法被自动化。
“我们正在转向一种方式：先把北极星表达清楚，然后帮助Claude高效、有效地收敛到那个北极星。”他表示，人的角色更像是项目和AI的“向导”或“架构师”，引导其朝向正确的目标，而非完全放任自流。
未来展望：健康、自我认知与新的消费级应用
谈及未来的探索方向，Mike Krieger提到了几个令他兴奋的领域。一是个性化医疗，他认为像Opus 4.7这样的模型在解析遗传数据、读懂化验报告方面正变得真正有用，处于技术“超额储备”即将释放的临界点。
二是帮助人们“自我认知”和连接世界的消费级应用。他思考AI能否成为一种有用的信息过滤器，或帮助组织更具代表性的公共讨论。他同时指出，当前消费级AI应用破圈面临两大挑战：需要全新的交互形态，以及在一个注意力被巨头App牢牢掌控的时代，找到新的分发机制。
面对外界关于AI冲击就业的担忧，Mike Krieger坦言变化必将发生，且非一家公司或一个政府部门能解决，需要社会层面的对话。他建议个人保持好奇，持续培养人际关系、创造力、组织力等“人类性”能力，并相信职业格局远未定型，新的角色将不断被创造。
最后，谈及Anthropic独特的公司文化，Mike Krieger强调公司的根本驱动力并非商业野心，而是“尽我们所能，把世界推向一个更好的AI未来”。他举例说明，公司内部对于尚未能安全发布Mythos级别模型感到“并不骄傲”，因为这意味着许多正向用例被延迟。在他看来，用行动和时间证明这一使命，是Anthropic面对外界审视的方式。