Hi，我是洛小山，與你聊聊 AI 與文字創(chuàng)作。

這是我關(guān)于「AI Native 系列」文章的開(kāi)篇，后面我會(huì)從定義到代碼實(shí)踐（開(kāi)源），計(jì)劃用一個(gè)月的時(shí)間，一起聊一聊：

AI Native 到底是什么？怎樣落地？未來(lái)又會(huì)怎么走？

第一篇：什么才是真正的 AI Native（理論基礎(chǔ)）

從 MCP 談起，到底什么才是 AI Native 產(chǎn)品？（本文）

第二篇：AI 如何實(shí)現(xiàn)真正的行動(dòng)閉環(huán)（基礎(chǔ)框架）

會(huì)聊天到會(huì)干活，AI Native 如何實(shí)現(xiàn)行動(dòng)閉環(huán)？

第三篇：工具分層的架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)踐（工具調(diào)用）

從代碼看 AI Native 架構(gòu)：為什么工具分層如此重要？

第四篇：持續(xù)學(xué)習(xí)與記憶系統(tǒng)的設(shè)計(jì)（記憶系統(tǒng)）

真正懂你的 AI 長(zhǎng)什么樣？AI Native 記憶系統(tǒng)設(shè)計(jì)

第五篇：精細(xì)化資源管控策略（工具調(diào)度與上下文管理）

超越無(wú)限預(yù)算：AI Native 的精細(xì)成本控制策略

第六篇：AI 產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)控制與信任體系功能（AI 調(diào)用工具的安全性）

AI Native 風(fēng)險(xiǎn)控制與用戶(hù)信任體系建設(shè)

第七篇：未來(lái) AI Native 的趨勢(shì)（多模態(tài)與分布式產(chǎn)品）

從純文本到多模態(tài)：AI Native 產(chǎn)品的下一步怎么走？

上面只是大綱，根據(jù)內(nèi)容長(zhǎng)度不同，可能會(huì)有多篇。

我會(huì)添加到合集里，歡迎關(guān)注再看～

這些分享和實(shí)踐，全部來(lái)自我自己的真實(shí)探索和實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，不一定是業(yè)內(nèi)最優(yōu)解，也不一定適合所有場(chǎng)景，但真實(shí)、可落地、或者能直接用。

希望能給你帶來(lái)一些參考，也歡迎隨時(shí)與我交流。

一、MCP 引起的 AI Native 的思考

幾個(gè)月前，我第一次看到 MCP（Model Context Protocol）的官方定義，心里突然有種特別強(qiáng)烈的感覺(jué)：

真正的 AI 產(chǎn)品，一定不僅停留在聊天階段，必須要能夠主動(dòng)地調(diào)用工具、完成任務(wù)，真正形成功能閉環(huán)。

MCP 官方給出的原話(huà)是這樣：

Model Context Protocol (MCP) is a standardized protocol enabling AI applications to seamlessly connect with local or remote data sources and tools via a client-server architecture, facilitating efficient integration and context injection across multiple services.

——摘自 MCP 官方介紹文檔（2024年）

https://modelcontextprotocol.io/introduction

翻譯成中文大概意思是：

模型上下文協(xié)議（MCP）是一種標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，能讓 AI 應(yīng)用通過(guò)客戶(hù)端-服務(wù)器架構(gòu)，無(wú)縫連接本地或遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)源和工具，實(shí)現(xiàn)跨服務(wù)的高效集成和上下文注入。

說(shuō)白了，過(guò)去的 AI（比如 ChatGPT、Claude）擅長(zhǎng)的是對(duì)話(huà)，但要真正主動(dòng)完成任務(wù)（比如自動(dòng)檢索數(shù)據(jù)、處理文件），卻顯得有些力不從心。

而 MCP 的出現(xiàn)，清晰地告訴我們：未來(lái)的 AI，不再只是能聊幾句天，而是會(huì)自主做事。

這讓我開(kāi)始反思一個(gè)問(wèn)題：

業(yè)界經(jīng)常提到的「AI Native 產(chǎn)品」，究竟該長(zhǎng)成什么樣？

帶著這個(gè)疑問(wèn)，我翻閱了許多公司和機(jī)構(gòu)對(duì) AI Native 的定義，想要理清到底什么才是真正的『AI Native』。

二、各家眼里的 AI Native 到底是啥意思？

我最近整理了大大小小十幾家機(jī)構(gòu)的定義，每家都有自己不同的側(cè)重點(diǎn)。

但細(xì)看下來(lái)，還是有幾個(gè)觀(guān)點(diǎn)特別值得關(guān)注。

我挑出幾個(gè)典型的逐個(gè)講講。

Splunk：AI 必須是系統(tǒng)的核心能力

Splunk 官方博客有一句話(huà)說(shuō)得特別到位：

AI Native means embedding AI at the core of all technical entities within your system, enabling intelligent, real-time, contextual decisions from end to end.

——《What is AI Native?》Splunk 官方博客

中文大致意思是：

AI Native 就是要把 AI 深度嵌入系統(tǒng)的每個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)端到端的智能、實(shí)時(shí)和情境化決策。

這句話(huà)其實(shí)特別強(qiáng)調(diào)兩點(diǎn)：

• AI 不是外圍插件，而是系統(tǒng)架構(gòu)的核心。
• AI 的價(jià)值在于「實(shí)時(shí)決策」和「全流程貫通」。

https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/ai-native.html

Ericsson：從架構(gòu)原生到自主運(yùn)行

Ericsson 的官方白皮書(shū)里也有類(lèi)似的表述：

AI native is the concept of having intrinsic trustworthy AI capabilities, where AI is a natural part of the functionality, in terms of design, deployment, operation, and maintenance. An AI native implementation leverages a data-driven and knowledge-based ecosystem, where data/knowledge is consumed and produced to realize new AI-based functionality or augment and replace static, rule-based mechanisms with learning and adaptive AI when needed.

——《AI-Native Networks》Ericsson 官方白皮書(shū)

原文太長(zhǎng)了， 大體的中文意思是：

AI native是一個(gè)概念，指擁有內(nèi)在的可信AI能力，其中AI在設(shè)計(jì)、部署、運(yùn)營(yíng)和維護(hù)等各個(gè)方面都是功能的自然組成部分。

AI native的實(shí)現(xiàn)利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和基于知識(shí)的生態(tài)系統(tǒng)，在這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)/知識(shí)被消費(fèi)和產(chǎn)生，用來(lái)實(shí)現(xiàn)新的基于AI的功能，或者在需要時(shí)用具有學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的AI來(lái)增強(qiáng)和替代靜態(tài)的、基于規(guī)則的機(jī)制。

Ericsson 特別強(qiáng)調(diào)的點(diǎn)是：

內(nèi)在集成：AI不是外掛組件，而是系統(tǒng)的天然組成部分

全生命周期：從設(shè)計(jì)到維護(hù)的各個(gè)階段都融入AI

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：基于數(shù)據(jù)和知識(shí)的生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)作

智能替代：用能學(xué)習(xí)和適應(yīng)的AI替換傳統(tǒng)固定規(guī)則系統(tǒng)

可信賴(lài)性：強(qiáng)調(diào)AI能力必須是可信的

其中，紅字部分特別特別重要。

現(xiàn)在絕大部分聲稱(chēng)自己是“Agent”的產(chǎn)品，本質(zhì)上還是 規(guī)劃 - 調(diào)用工具 - 行動(dòng) - 結(jié)果 的 AI 版 RPA。

https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/white-papers/ai-native

Sapphire Ventures：AI 深度融合進(jìn)產(chǎn)品體驗(yàn)

風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu) Sapphire Ventures 從商業(yè)視角出發(fā)，提出：

AI-native applications are built on foundational AI capabilities, like learning from large datasets, understanding context, or generating novel outputs."

"AI-native applications deliver outcomes that break traditional constraints of speed, scale and cost, enabling entirely new possibilities.

——《Defining AI Native》Sapphire Ventures 報(bào)告

翻譯過(guò)來(lái)大意是：

AI不是附加功能，而是產(chǎn)品體驗(yàn)的核心，能夠突破傳統(tǒng)速度、規(guī)模和成本限制。

他們提出了五個(gè)評(píng)估維度：

1. 設(shè)計(jì)（Design）：新的交互模式，更好的用戶(hù)體驗(yàn)
2. 數(shù)據(jù)（Data）：數(shù)據(jù)管理、挖掘潛在數(shù)據(jù)價(jià)值、創(chuàng)建專(zhuān)有數(shù)據(jù)集
3. 領(lǐng)域?qū)I(yè)性（Domain Expertise）：深度理解特定行業(yè)，快速綜合分析
4. 動(dòng)態(tài)性（Dynamism）：實(shí)時(shí)優(yōu)化，個(gè)性化體驗(yàn)
5. 分發(fā)模式（Distribution）：靈活的定價(jià)和商業(yè)模式

對(duì)商業(yè)化的核心觀(guān)點(diǎn)：

Funding for GenAI native applications surged in 2024, reaching $8.5B through the end of October""there are now at least 47 AI-native applications in the market generating $25M+ in ARR

AI Native應(yīng)用正在快速發(fā)展，2024年融資85億美元，越來(lái)越多應(yīng)用達(dá)到2500萬(wàn)美元年收入，將重新定義企業(yè)軟件的未來(lái)。

簡(jiǎn)單說(shuō)，就是 AI 必須真正融入到產(chǎn)品的業(yè)務(wù)邏輯里，而不僅僅是簡(jiǎn)單的輔助工具。

https://sapphireventures.com/blog/ai-native-applications/

Foundation Inc.：失去 AI 就等于失去功能

Foundation 公司更加直接了當(dāng)：

An AI Native company or product is built from the ground up with AI as its core, meaning the company or product loses its main functionality without AI.

——Foundation Inc. 官網(wǎng)

意思是：

AI Native 產(chǎn)品是從零開(kāi)始以 AI 為核心構(gòu)建的，去掉 AI 后產(chǎn)品功能直接崩潰。

也就是說(shuō)，AI 不是錦上添花，而是非有不可的核心功能。雖然是他們?cè)诙凳圩约曳?wù)，但道理是這個(gè)道理。

https://foundationinc.co/lab/ai-native-embedded-ai

Pluralsight：AI 能主動(dòng)適應(yīng)用戶(hù)體驗(yàn)

Pluralsight 對(duì) AI Native 的理解更偏向用戶(hù)體驗(yàn)：

An AI-native mobile application integrates local or cloud AI to enable proactive, adaptive, real-time user experiences.

——《Building AI-Native Mobile Apps》Pluralsight

翻譯一下：

AI Native 移動(dòng)應(yīng)用融合本地或云端 AI，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)、實(shí)時(shí)和自適應(yīng)的用戶(hù)體驗(yàn)。

簡(jiǎn)單理解，就是 AI 要能動(dòng)態(tài)地根據(jù)用戶(hù)行為調(diào)整自己，而不是機(jī)械地執(zhí)行固定任務(wù)。

https://www.pluralsight.com/resources/blog/ai-and-data/ai-native-mobile-apps

Hypermode：AI 架構(gòu)必須有持續(xù)學(xué)習(xí)能力

Hypermode 開(kāi)發(fā)者社區(qū)特別強(qiáng)調(diào)架構(gòu)層面的持續(xù)優(yōu)化：

AI-native architecture places intelligence at the system’s core, emphasizing continuous learning and elastic scalability.

——《AI-Native Design》Hypermode

中文大致意思是：

AI Native 架構(gòu)將智能置于系統(tǒng)核心，強(qiáng)調(diào)持續(xù)學(xué)習(xí)和彈性擴(kuò)展能力。

這里強(qiáng)調(diào)的是，AI 不是一次性的算法，而是會(huì)持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)化的。

這個(gè)團(tuán)隊(duì)有很多有意思的觀(guān)點(diǎn)，就不貼單獨(dú)頁(yè)面了，直接看看他們 blog 吧。

https://hypermode.com/blog

上面這些定義，雖然表述不同，但認(rèn)真梳理一下，背后的邏輯其實(shí)是通的：

• AI 必須是核心（不是附加功能）。
• AI 貫穿全鏈路（而非局部?jī)?yōu)化）。
• AI 能夠主動(dòng)行動(dòng)（不是只給建議）。
• AI 會(huì)持續(xù)學(xué)習(xí)（不是僵硬固定）。
• AI 精細(xì)控制成本（不是無(wú)限堆資源）。
• AI 從架構(gòu)開(kāi)始就是原生設(shè)計(jì)（不是后期拼湊）。

我覺(jué)得，這幾點(diǎn)，其實(shí)真正勾勒出了 AI Native 產(chǎn)品該有的模樣。

三、怎么快速判斷你的產(chǎn)品到底是不是 AI Native？

光看定義可能還有點(diǎn)虛，具體怎么判斷自己產(chǎn)品是不是 AI Native 呢？

我根據(jù)上面的定義，自己做了一個(gè)量表，你可以拿下面幾個(gè)問(wèn)題自測(cè)一下，給自己產(chǎn)品打個(gè)分：

• 去掉 AI，你產(chǎn)品還能剩多少核心功能？

  沒(méi)了 AI 產(chǎn)品就廢了 → 5分

  沒(méi)AI無(wú)所謂 → 1分

• AI 在產(chǎn)品里是局部?jī)?yōu)化，還是端到端全流程？

  全流程都有AI → 5分
  

  只局部用用 → 1分

• AI 是停在建議，還是直接行動(dòng)閉環(huán)？自動(dòng)閉環(huán)完成任務(wù) → 5分只給建議不執(zhí)行 → 1分

• AI 是靜態(tài)算法，還是持續(xù)學(xué)習(xí)用戶(hù)行為？持續(xù)學(xué)習(xí)主動(dòng)適應(yīng) → 5分沒(méi)有學(xué)習(xí)和適應(yīng)部分（不帶記憶） → 1分

• AI 是否能精細(xì)控制資源成本？精細(xì)化高效控制調(diào)度成本 → 5分沒(méi)有調(diào)度邏輯，純看產(chǎn)品工程化思路 → 1分

• AI 架構(gòu)是否原生設(shè)計(jì)？

  架構(gòu)一開(kāi)始就是為 AI 設(shè)計(jì) → 5分

  靠外掛 → 1分

到這里，你可以看看評(píng)分：

• 如果你平均打分在 4 分以上，恭喜恭喜，基本可以算得上真正的 AI Native 產(chǎn)品。
• 如果你平均在 3 分上下，說(shuō)明你已經(jīng)有了一定的 AI 基礎(chǔ)，但還有不少地方可以更深入地改進(jìn)。
• 如果你大部分問(wèn)題都是 1-2 分，那可能你產(chǎn)品現(xiàn)在離真正的 AI Native 還有點(diǎn)距離，需要重新思考下 AI 在你產(chǎn)品里的真正定位。

這個(gè)小自測(cè)或許也能幫你對(duì) AI Native 有更實(shí)操的認(rèn)識(shí)，不僅僅是概念的理解，而是真正地用得上。

Ps.歡迎發(fā)給我體驗(yàn)～ 好的話(huà)幫寫(xiě)推文哈哈。

接下來(lái)，我們?cè)僦v講我自己最近做的一個(gè)小工具，看看它在「AI Native」這幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)上表現(xiàn)如何。

四、從評(píng)估到實(shí)踐：什么才算 AI Native？

聊了這么多理論上的標(biāo)準(zhǔn)，說(shuō)實(shí)話(huà)，光停在理論上還是感覺(jué)不夠。

到底要怎么設(shè)計(jì)，才能真正做出一個(gè) AI Native 產(chǎn)品呢？

我寫(xiě)了個(gè)小 Demo： Alice，想親手試試怎樣落地一個(gè)真正 AI Native 的產(chǎn)品。

模型選擇 Qwen3 和 Claude 4 Sonnet。

Alice 是干什么的？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它是一個(gè)通用的 AI 工具框架。

不管你給它什么任務(wù)，它都能智能地理解你的意圖，自動(dòng)調(diào)度相應(yīng)的工具，最后把任務(wù)完整地執(zhí)行下來(lái)。

描述起來(lái)可能有點(diǎn)抽象，我們直接看兩個(gè)實(shí)際案例。

案例一：智能股票篩選與投資建議

注意注意！

下面的薦股僅僅是驗(yàn)證 AI 能力，不作為投資建議！

股市有風(fēng)險(xiǎn)，投資需要謹(jǐn)慎！

比如，我最近用 Alice 做了一個(gè)簡(jiǎn)單的投資輔助。

“你覺(jué)得現(xiàn)在有哪些優(yōu)質(zhì)且價(jià)格被低估的美股？幫我篩選一下，然后幫我記下來(lái)。”

接下來(lái) Alice 自己開(kāi)始行動(dòng)了，它的過(guò)程大概是這樣的：

1. 1. 主動(dòng)激活相關(guān)的工具模塊 ：首先 Alice 自動(dòng)激活了股票分析工具模塊。

1. 2. 獲取最新市場(chǎng)數(shù)據(jù) ：它快速地調(diào)取了美股當(dāng)天的漲跌排行榜。

1. 3. 技術(shù)指標(biāo)快速分析 ：Alice 從排行榜中選出了一些有潛力但估值合理的股票，比如英偉達(dá)（NVDA）、AMD、谷歌（GOOGL）等，針對(duì)每只股票，它進(jìn)一步做了技術(shù)面分析，包括多頭排列、SAR趨勢(shì)、MACD指標(biāo)等等，最終篩選出了一個(gè)明確的優(yōu)質(zhì)股票清單。

1. 4. 自動(dòng)形成結(jié)構(gòu)化投資建議 ：它不僅告訴我當(dāng)前的推薦股票，還給出了詳細(xì)的操作建議，比如分批建倉(cāng)策略、風(fēng)險(xiǎn)控制比例等等，并且主動(dòng)提醒我當(dāng)前市場(chǎng)有調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)，建議我定期回顧和更新觀(guān)察。

整個(gè)過(guò)程，我基本上只問(wèn)了一句話(huà)，Alice 自己就迅速地幫我完成了全流程的分析和投資策略制定。我?guī)缀鯖](méi)有做額外的人工干預(yù)，只是坐著看結(jié)果。

雖然看起來(lái)和 Manus 等產(chǎn)品有點(diǎn)相似，但這個(gè)其實(shí)和 Cursor 更為接近。

說(shuō)白了，就是 AI 拿著一堆工具，靈活調(diào)用。

而并不是 Manus 這樣的 Planning - Action - Result 的過(guò)程。

只有這樣的設(shè)計(jì)，才能承接用戶(hù)的多輪對(duì)話(huà)。

然而，手快的我已經(jīng)開(kāi)始虧了。

案例二：文件管理和軟件使用說(shuō)明

上面的 Case 介紹了聯(lián)網(wǎng) API 的使用，接下來(lái)演示 AI 通過(guò) API 對(duì)本地文件進(jìn)行讀寫(xiě)的功能。

讓 AI 直接讀寫(xiě)本地文件屬于高危操作，我們這個(gè)是技術(shù)驗(yàn)證，所以暫時(shí)忽略安全性問(wèn)題。

我對(duì) Alice 直接問(wèn)：

“現(xiàn)在文件夾里有什么文件？”

Alice 還是激活了工具，然后立刻掃描目錄，給我列出了一張清晰的文件列表。

接下來(lái)我又說(shuō)：

“讀一下 readme，看看這個(gè)軟件怎么用？”

Alice 不僅幫我打開(kāi)了 readme 文件，還自動(dòng)歸納出里面最重要的信息，比如軟件的核心特性、快速安裝步驟、以及配置模型的方法。

一分鐘內(nèi)，我就已經(jīng)完全清楚了軟件的使用方法，而不需要自己一點(diǎn)點(diǎn)讀文檔、查資料。

從股票分析到文件管理，Alice 都能自動(dòng)理解、調(diào)度并完成任務(wù)。

這種能力，體現(xiàn)了我前面說(shuō)到的 AI Native 的幾個(gè)關(guān)鍵維度：

• AI是產(chǎn)品的核心DNA（去掉AI，Alice根本沒(méi)有存在意義）
• AI貫穿整個(gè)產(chǎn)品全鏈路（每個(gè)動(dòng)作背后都有AI自動(dòng)完成）
• AI主動(dòng)行動(dòng)形成閉環(huán)（用戶(hù)一句話(huà)，Alice自己全部搞定）
• AI能持續(xù)學(xué)習(xí)與自適應(yīng)（工具帶有記憶，長(zhǎng)期使用下來(lái)，Alice會(huì)越來(lái)越懂我的需求）
• AI智能精細(xì)地控制資源（根據(jù)任務(wù)選擇最適合的工具模塊）
• 架構(gòu)層面AI原生設(shè)計(jì)（整個(gè)Alice系統(tǒng)從設(shè)計(jì)時(shí)就考慮AI模塊化和深度集成）

當(dāng)然，Alice 只是一個(gè)實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品，也是我后面分享的代碼載體。

雖然并不是商業(yè)化產(chǎn)品，也沒(méi)有真正接上 MCP 的 Host。

但這種基于代碼的真實(shí)體驗(yàn)，或許更有價(jià)值。

到這里，AI Native 的第一步：認(rèn)識(shí) 基本就告一段落了。

下一篇，我會(huì)和你更深入一點(diǎn)，具體看看 Alice 是怎么實(shí)現(xiàn)這些 AI Native 特性的，也讓你更直觀(guān)地了解：

一個(gè)小小的 AI Native 產(chǎn)品，背后的代碼可能到底長(zhǎng)什么樣？

我是洛小山，咱們下一篇文章再見(jiàn)～