让AI在WPS上，自然发生
WPS AI不应该仅是一个Chat bot - Lingxi Cowork项目
当 Chatbot能力的天花板已经见底，我们正在开发一个以任务交付为核心的 Agent 产品：Cowork。
负责移动端Cowork的设计与落地工作
做调研，深度体验多个竞品：Anygen、Genspark、Manus、TRAE Solo、天工、扣子等，通过分析竞品，去对比AI办公提效的最佳实践，产出多份报告。
“Agentic的产品分析不应再局限于功能本身，更重要的是Agent Loop的选型、长时程任务执行的稳定性、交付物的质量等等，不深入了解实现链路的研究都没有可借鉴的价值。”
找定位，回归WPS用户数据的视角，通过研究用户的query意图分布、用户与Chatbot交互的行为：文件上传类型、平均对话轮次、多轮对话平均次数等等，找到用户要什么，我们缺什么，WPS移动端的AI定位是什么。
“已有数据结论的分享：用户在移动端有相当高的高质量交付需求，WPS移动端的竞品先是豆包，其次再是垂类办公竞品。学生与教师，是WPS主力用户。”
跑设计，基于移动端的历史包袱与Agentic产品的特性（Lui为主），如何给用户贯彻WPS已AI化的心智，是一切设计的目标。多次自下而上的进行方案讨论，计划推动改版已有首页，来串联所有AI功能。
“WPS移动端当前的用户心智是‘万能查看器’，要让AI不仅仅是一个功能，而是用户新的创作入口，全链路的设计与AI功能的建设同等重要。”
选架构，高质量与长时程的任务意味着要优雅解决Context过载的问题。前期架构方案选型时，经历了参考A社开源代码手搓loop，用mcp包装工具，到尝试开源的多Agent方案，用Subagent隔离上下文等等。作为产品，不局限于讨论，从system prompt design, 到subagent of tools选择，长会话上下文的管理策略等，均参与设计甚至开发。
“通过使用Cursor进行源码的解读，多次给研发提交MR。理解-实践，是AI产品经理的必备要素。”
做工具，Agent的工具调用链路需要监控。skill、tools、loop of each step都可能出问题，与研发一起自建了后台Trace system, 在灰度环境下可对比、还原每个session的执行路径。
“除了追踪整条链路外，单个tools的参数合理性也在评估范围内。每个tools的执行速率，交付结果以及badcase对上下文的污染程度，都在监控体系中。”
定指标，与测试一起构建WPS Office 的Benchmark。用三份不同评测标准的Benchmark来考察Cowork的综合能力、风险应对、行业水准。每份测评体系的指标单独设计。
“评测指标是为了优化方向而建立的，并非单纯的评估‘好/坏’。过程指标至少要包含：Tools、Skills命中率，结果指标至少要包含：每步耗时与交付物质量。”
AI产品的必经之路 - 灵犀Chat bot
Openclaw还没开始肆意泛滥时，大众对AI的认知无非是Chat bot，WPS在2025年也是如此。
负责移动端WPS 灵犀AI的设计与增长工作
让用户把AI用起来。通过研究用户的query，分析用户的人群画像，结合用户在移动端进行新建、文档编辑的行为，回答一个问题：是谁，正在用WPS 灵犀AI做什么事情。基于结论，重新调整对话流界面的功能展示内容、顺序、推荐。
让用户把AI用的好。不同场景下，用户query的质量差距也巨大，降低用户的提问门槛、完善用户的多轮对话体验非常重要。通过优化长文档解析的等待交互，打磨prompt改进对话结尾的勾子效果，提升推荐问题展示速度与效果等一系列措施，让用户轻松表达。
移动灵犀的DAU 7w+，次周留存 15%（PC 9%，DAU 30w+）
“用户在WPS中依旧使用传统功能进行创作居多，将传统功能AI化，是灵犀早期的思路。上述数据仅为Chat bot的数据，不考虑其他Gui的AI功能。但越来越多的人开始接受Lui，豆包、千问带来的Lui新建与办公的心智普及速度比想象的快的多。Chat bot的天花板始终有限，这也是后续从Chat转向Agent AI的理由之一。”
“不过，无论产品形态如何变化，优质且过硬的产品质量，有效办公效率的提升是一切增长的基本原则。”
移动端应该要有自己的特色 - 语音如何塑造办公的新体验
这是一个探索性项目，尝试将RTC（Real-Time Communication）与文档场景相结合，我们孵化了聊文档、AI讲解两个功能。
负责聊文档的产品迭代 & AI讲解的一期建设。
1. 需求的合理性评估
语音是否能和文档相结合，角度是什么样的？遵从Demo先行，体验优先的原则，我横向对比了基于文档进行语音交互的可行性、易用性、用户价值深度，寻找聊文档的功能定位。
“在2025年，WPS刚开始‘AI Native’，彼时最缺乏的是用户对WPS AI认可的心智，我们缺乏出圈的AI产品设计。此外，从产品本身、竞品、以及种子用户的初期感受，我们也预见，在AI时代下，语音模态的交互具备极高的用户价值。”
2. 产品设计与优化
与UI/UX草拟多份设计方案，与研发共同进行聊文档的Workflow的编排，完善了文档解析-AI发问-用户对话-AI推荐回答的这一整套链路。
“虽然火山引擎提供了RTC的Api服务，但文档解析-AI解读-语音播报的链路不够稳定，需要额外工程化的处理。过长文档带来的上下文过载问题，AI流式的界面渲染与语音播报的同步问题，用户多次的打断对上下文污染的问题，都需要进行降级定义。”
3. 新场景的孵化
除去聊文档功能的技术困难外，用户固有认知较难打破，“不知道问什么”是用户冷启动的最高门槛。我们研究了AI的反问逻辑，研究了交互引导，仍难突破。最终确定了用户以“听”为主，参与为辅的产品设计方向，推出来了新功能：AI讲解。
“AI时代，用户最大的门槛是不知道用AI来做什么。面对Lui不知道问什么，面对Gui不知道为什么要点击，所有的AI产品在面临增长困境时，除了产品的用户价值到位外，最为重要的一点：用户思考的门槛降的不够低。在2026年，Agentic的产品变成了趋势，但大家也都遇到了增长的困境。很多功能缺乏用户视角的思考，更像是AI极客的功能降级...”
次日留存：8% 左右
人均对话轮次：4.5 轮
放量用户数：1w，DAU：2000
次日留存：12%
次周留存：25%
AI如何改变传统的组织形态 - 组织提效的尝试与思考
部门需要几位跑在前列的人员，主动、深度的尝试用AI提效并赋能的传统研发流程。
AI提效的实践与落地者
1. 产品介入研发流程
Cowork项目中，使用Cursor与研发共创代码，产品在前端的体验问题上，能够做到自己发现问题-自己提MR解决/验收问题。在埋点方面，功能埋点的设计也能够闭环。并将规范的代码标准沉淀为Skill赋能产品团队。
“基于组织角度的AI提效，短期必然会让个体的任务量上升。但经历了一个项目后，产品能够做到对代码有一定的话语权，掌控权是一件好事。如果产品对实现逻辑完全不了解，就很难找到用户需求与实现成本的优雅平衡。”
2. 优先HTML的Demo
几乎不再使用figma的原型设计，而是用快速生成的HTML进行替代。在0-1的功能设计上，HTML的可交互性更强。基于已有的设计仓库，为产品组提供了原型设计skill，可以用AI Coding相对保真的产品原型。
3. 降低数分门槛
AI IDE具备了基本的数分能力，但不了解业务，缺乏洞察视角。通过对已有的数据报表进行字段解读、业务解释、功能说明，沉淀skill赋能团队成员自动化处理常规数据，并外接了webhook，异常数据每日复盘。
4. 手搓了一个AI热点订阅产品：WeaveRss
独自Vibe Coding，通过订阅X与各大AI平台的RSS链接，每日抓取对应的消息内容，用AI处理并打通WPS的内部IM软件，Webhook通知群消息，多维表自动沉淀有价值信息。