01 浮出水面：飞书的海外探索
近期，一款海外 AI 产品 AnyGen，在用户中悄然走红。它的名字开始出现在不少科技爱好者的社交动态里。有人贴出用它做的市场分析报告，有人推荐用它快速生成 PPT。
通过梳理公开信息与多方求证，AnyGen 的身份变得清晰，它是飞书开发的一款面向海外市场的早期探索性 AI 产品，在产品首页可以清晰地看到 Lark 的水印标志。从其相对低调的推广方式和仍在快速迭代的产品形态来看，AnyGen 还处于产品打磨阶段。一位知情人士的说法也证实了这一点，“在飞书内，AnyGen 还是一个探索性产品”。
02 它不想当魔法师，想做值得信任的工作伙伴
AnyGen 的底层架构是通用 Agent：它能自己拆解复杂指令，规划任务路径并闭环执行。从 PPT 创作到深度调研，从音视频转写到网页构建，它的技能几乎覆盖了办公场景的所有高频痛点。
但比起展示“AI 魔法”，AnyGen 的产品设计理念与其他的 Agent 产品有明显的差异——它带着浓厚的飞书协同办公基因，建立起一种更可靠的“人机合作”关系。
与许多追求一步到位的 AI 工具不同，AnyGen 明白，在严肃的办公场景里，让 AI 一步到位很难奏效。因此，以最终交付物的“高质量”为目标，AnyGen 转而追求极致的人机协同：让 AI 负责繁琐的信息初筛与内容草拟，而人则保留了最终的编辑和决策权，双方共同导向一个更接近专业水准的交付成果，以此来解决 AI 辅助办公过程中“最后一公里”的问题。
这种思路，在几个核心功能上体现得相当明显，也在早期用户中也得到了较积极的反馈。我们尝试了几个核心用例。
用 AnyGen 做搜索调研
以搜索调研为例，AnyGen 在事实抽取与结构化呈现上表现不错，但它并没有将此作为交付的终点。当 AI 在一侧生成内容时，用户可以在另一侧随时介入编辑，主导权一直保留在人手里。由于文档直接兼容飞书，这种人机并行的工作方式体验很顺滑，也降低了用户在不同应用间切换、复制粘贴的摩擦成本。
高度可编辑的 PPT
在演示文稿的制作上，AnyGen 的产品思路体现得更为清晰。用 AI 生成演示文稿是一个公认的难题，产出的内容往往需要大量的人工返工，离直接使用还有距离。
AnyGen 的应对方式，是将重心从生成转向协作与编辑。它的设计似乎认为，与其追求一个难以实现的一步到位，不如坦诚地将 AI 定位为人的助手，共同完成一份需要反复推敲的高质量文稿。因此，它的核心体验被放在了可编辑性与协作流程上。在这一环节打磨的深度，在目前的同类产品中也显得尤为突出。
我们拿一篇新发布的 36 页研究论文做测试。把它变成一份易读的 PPT。
来源：OpenRouter
图源：AnyGen
AnyGen 没有立刻开始生成。它首先会与用户确认：这份 PPT 的目标受众是谁？需要突出哪些重点？大致页数和配色方案如何？这个交互过程，为用户的思考与判断留出了窗口。
图源：AnyGen
确认之后，AnyGen 开始处理。它从 36 页的论文里提取核心信息，规划章节，粘贴原文图表。很快，一个 8 页的 PPT 初稿就完成了。
图源：AnyGen
真正的惊喜在于，这份初稿只是协作的开始。无论是批量修改风格，还是精细打磨措辞，AnyGen 都能精准响应。例如，我们想为所有图表加上原文出处和引用页码，只用一句指令，AnyGen 就在每一页精准地添加了注释。
图源：AnyGen
图源：AnyGen
页面和区块内的实时可编辑，让生成内容与用户意图结合得更紧密。对于需要反复推敲逻辑和语气的长期文稿，这种方式非常合适。
图源：AnyGen
有用户评价，AnyGen 更像一个能协作的 AI 编辑器。一步一页的协作模式，就像跟一个助理一起，一页一页地打磨演示文稿。最终的结果，自然更贴合你的想法。
它当然不完美。我们的测试中，图片会截不全，布局的美感也还有空间。但它的可控性，让一切都不同了。用户的工作量大幅减少。因为最终的结果，可以交付。
03 信号与噪声：人的位置在哪里
回看 AnyGen 的整体设计，其内在的产品价值观高度统一。
它强调版本演进，尊重人的编辑与判断，把复杂任务拆解为可管理的步骤，并始终追求可交付的成果。
AnyGen 的底层假设很务实：在真实的办公场景中，高质量产出几乎必然要经过人反复的判断、修改和打磨。所以它不把自动完成当成最高目标，而是优先去降低人类打磨的成本。
它的交互也很坦诚。不掩饰 AI 的不确定性，主动告诉你哪些地方需要人来判断，哪些内容可以、也应该被修改。这种态度，反而更容易建立信任。
贯穿始终的设计，是编辑的权力优先于生成的权力。这意味着，人的判断不是系统里的噪声。恰恰相反，是系统应当持续吸收的信号。
把这些细节串起来，AnyGen 的产品思路就浮现了。它在定义一种工作伙伴式的人机关系。你和它一起完成工作，而不是把工作外包给 AI。
它在意内容本身能不能经得起反复修改，结构能不能被反复拆解重组，最终的结果，能不能接近人类的专业水准。
这是一种偏向长期主义的产品审美。
对可交付和人机协同的强调，决定了 AnyGen 现在的产品状态。它没急着推出一个庞然大物，而是选了一条更有耐心的路。和首批用户一起，在真实场景里打磨新的工作流。
一位接近团队的人士说，他们现在的重心完全在产品本身，“最重要的，是和早期用户一起，把核心体验做好，验证它真的能帮到人。”
在这样的思路下，AnyGen 未来的产品演进，值得期待。
文章来自于“Z Potentials”，作者 “Z Potentials”。