随着2025年的时间推进，我身边很多人投入做AI产品的产品经理都会遇到各种各样的困难，跟他们沟通后，我发现主要就3点限制，如果你也打算做AI产品，这篇文章可以帮助你少走弯路，至少在产品定位上，你可以更好的决定是做native AI还是AI＋产品。
在经过深度思考后，我有了一个大胆的猜想：我们一直在用错误的框架理解它，大家都把它当作"更好的编程工具"，但我越用越觉得，这根本不是一个编程工具，而是一个披着终端外衣的通用 AI agent。正好周末看了Anthropic 产品负责人 Michael Gerstenhaber 的最新一期访谈，
这两天 Andrej Karpathy 的最新演讲在 AI 社区引发了热烈讨论，他提出了「软件 3.0」的概念，自然语言正在成为新的编程接口，而 AI 模型负责执行具体任务。
王兴此前透露过美团计划在 6 月份推出餐饮行业经营决策 AI 助手「袋鼠参谋」，就是期望解决我刚刚说的问题：商家开店的疑难杂症、一般 AI 回复质量不足。
一个显而易见的事实是，技术不是 AI 应用落地的最大困境，思维与视野才是。究其本质，「新瓶装旧酒」，是业界许多团队的困局——尽管采用了前沿工具与技术，却仍沿用传统软件开发的思维框架，这种路径依赖导致大量项目折戟沉沙。
这是我关于「AI Native 系列」的第二篇文章，主题是：行动闭环。在上一篇里，我讲了什么样的产品才算得上真正的 AI Native，分享了我对 MCP 协议、AI 架构原生性和任务闭环的理解。
Anthropic 让每一位 Claude 用户都成为无代码 App 开发人员。美国当地时间 6 月 26 日，Anthropic 刚刚升级了一项重要工具 Artifacts，让构建交互式 AI 工具变得更加轻松。这项功能对于普通用户来说意义非凡，因为无需任何编程技能。
据路透社等多家媒体报道，一位知情人士称，OpenAI 最近开始租用谷歌的 AI 芯片来支持 ChatGPT 及其其他产品。 现目前，OpenAI 是英伟达 GPU 的最大买家之一 —— 这些设备在 AI 大模型的训练和推理阶段都必不可少。 看起来，OpenAI 不仅试图远离微软，现在也在开始远离英伟达了。
带着最新最强的模型，走向最热门的赛道，这用来形容 Google 昨天推出的 Gemini CLI 最合适不过了。
这几天 AI 圈子有个非常有必要也非常热的讨论就是提示工程是不是应该被称为“上下文工程”更加适合。
