这是我关于「AI Native 系列」文章的开篇，后面我会从定义到代码实践（开源），计划用一个月的时间，一起聊一聊：
AI Native 到底是什么？怎样落地？未来又会怎么走？
第一篇：什么才是真正的 AI Native（理论基础）
从 MCP 谈起，到底什么才是 AI Native 产品？（本文）
第二篇：AI 如何实现真正的行动闭环（基础框架）
会聊天到会干活，AI Native 如何实现行动闭环？
第三篇：工具分层的架构设计实践（工具调用）
从代码看 AI Native 架构：为什么工具分层如此重要？
第四篇：持续学习与记忆系统的设计（记忆系统）
真正懂你的 AI 长什么样？AI Native 记忆系统设计
第五篇：精细化资源管控策略（工具调度与上下文管理）
超越无限预算：AI Native 的精细成本控制策略
第六篇：AI 产品的风险控制与信任体系功能（AI 调用工具的安全性）
AI Native 风险控制与用户信任体系建设
第七篇：未来 AI Native 的趋势（多模态与分布式产品）
从纯文本到多模态：AI Native 产品的下一步怎么走？
上面只是大纲，根据内容长度不同，可能会有多篇。
我会添加到合集里，欢迎关注再看～
这些分享和实践，全部来自我自己的真实探索和实际开发经验，不一定是业内最优解，也不一定适合所有场景，但真实、可落地、或者能直接用。
希望能给你带来一些参考，也欢迎随时与我交流。
一、MCP 引起的 AI Native 的思考
几个月前，我第一次看到 MCP（Model Context Protocol）的官方定义，心里突然有种特别强烈的感觉：
真正的 AI 产品，一定不仅停留在聊天阶段，必须要能够主动地调用工具、完成任务，真正形成功能闭环。
MCP 官方给出的原话是这样：
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 官方介绍文档（2024年）
原文链接
https://modelcontextprotocol.io/introduction
翻译成中文大概意思是：
模型上下文协议（MCP）是一种标准化协议，能让 AI 应用通过客户端-服务器架构，无缝连接本地或远程的数据源和工具，实现跨服务的高效集成和上下文注入。
说白了，过去的 AI（比如 ChatGPT、Claude）擅长的是对话，但要真正主动完成任务（比如自动检索数据、处理文件），却显得有些力不从心。
而 MCP 的出现，清晰地告诉我们：未来的 AI，不再只是能聊几句天，而是会自主做事。
这让我开始反思一个问题：
业界经常提到的「AI Native 产品」，究竟该长成什么样？
带着这个疑问，我翻阅了许多公司和机构对 AI Native 的定义，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几家机构的定义，每家都有自己不同的侧重点。
但细看下来，还是有几个观点特别值得关注。
我挑出几个典型的逐个讲讲。
Splunk：AI 必须是系统的核心能力
Splunk 官方博客有一句话说得特别到位：
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 深度嵌入系统的每个环节，实现端到端的智能、实时和情境化决策。
这句话其实特别强调两点：
- AI 不是外围插件，而是系统架构的核心。
- AI 的价值在于「实时决策」和「全流程贯通」。
原文链接
https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/ai-native.html
Ericsson：从架构原生到自主运行
Ericsson 的官方白皮书里也有类似的表述：
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 官方白皮书
原文太长了， 大体的中文意思是：
AI native是一个概念，指拥有内在的可信AI能力，其中AI在设计、部署、运营和维护等各个方面都是功能的自然组成部分。
AI native的实现利用数据驱动和基于知识的生态系统，在这个生态系统中，数据/知识被消费和产生，用来实现新的基于AI的功能，或者在需要时用具有学习和自适应能力的AI来增强和替代静态的、基于规则的机制。
Ericsson 特别强调的点是：
内在集成：AI不是外挂组件，而是系统的天然组成部分
全生命周期：从设计到维护的各个阶段都融入AI
数据驱动：基于数据和知识的生态系统运作
智能替代：用能学习和适应的AI替换传统固定规则系统
可信赖性：强调AI能力必须是可信的
其中，红字部分特别特别重要。
现在绝大部分声称自己是“Agent”的产品，本质上还是 规划 - 调用工具 - 行动 - 结果 的 AI 版 RPA。
原文链接
https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/white-papers/ai-native
Sapphire Ventures：AI 深度融合进产品体验
风险投资机构 Sapphire Ventures 从商业视角出发，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 报告
翻译过来大意是：
AI不是附加功能，而是产品体验的核心，能够突破传统速度、规模和成本限制。
他们提出了五个评估维度：
- 设计（Design）：新的交互模式，更好的用户体验
- 数据（Data）：数据管理、挖掘潜在数据价值、创建专有数据集
- 领域专业性（Domain Expertise）：深度理解特定行业，快速综合分析
- 动态性（Dynamism）：实时优化，个性化体验
- 分发模式（Distribution）：灵活的定价和商业模式
对商业化的核心观点：
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应用正在快速发展，2024年融资85亿美元，越来越多应用达到2500万美元年收入，将重新定义企业软件的未来。
简单说，就是 AI 必须真正融入到产品的业务逻辑里，而不仅仅是简单的辅助工具。
原文链接
https://sapphireventures.com/blog/ai-native-applications/
Foundation Inc.：失去 AI 就等于失去功能
Foundation 公司更加直接了当：
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. 官网
意思是：
AI Native 产品是从零开始以 AI 为核心构建的，去掉 AI 后产品功能直接崩溃。
也就是说，AI 不是锦上添花，而是非有不可的核心功能。虽然是他们在兜售自家服务，但道理是这个道理。
原文链接
https://foundationinc.co/lab/ai-native-embedded-ai
Pluralsight：AI 能主动适应用户体验
Pluralsight 对 AI Native 的理解更偏向用户体验：
An AI-native mobile application integrates local or cloud AI to enable proactive, adaptive, real-time user experiences.
——《Building AI-Native Mobile Apps》Pluralsight
翻译一下：
AI Native 移动应用融合本地或云端 AI，实现主动、实时和自适应的用户体验。
简单理解，就是 AI 要能动态地根据用户行为调整自己，而不是机械地执行固定任务。
原文链接
https://www.pluralsight.com/resources/blog/ai-and-data/ai-native-mobile-apps
Hypermode：AI 架构必须有持续学习能力
Hypermode 开发者社区特别强调架构层面的持续优化：
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 架构将智能置于系统核心，强调持续学习和弹性扩展能力。
这里强调的是，AI 不是一次性的算法，而是会持续学习进化的。
这个团队有很多有意思的观点，就不贴单独页面了，直接看看他们 blog 吧。
https://hypermode.com/blog
上面这些定义，虽然表述不同，但认真梳理一下，背后的逻辑其实是通的：
- AI 必须是核心（不是附加功能）。
- AI 贯穿全链路（而非局部优化）。
- AI 能够主动行动（不是只给建议）。
- AI 会持续学习（不是僵硬固定）。
- AI 精细控制成本（不是无限堆资源）。
- AI 从架构开始就是原生设计（不是后期拼凑）。
我觉得，这几点，其实真正勾勒出了 AI Native 产品该有的模样。
三、怎么快速判断你的产品到底是不是 AI Native？
光看定义可能还有点虚，具体怎么判断自己产品是不是 AI Native 呢？
我根据上面的定义，自己做了一个量表，你可以拿下面几个问题自测一下，给自己产品打个分：
- 去掉 AI，你产品还能剩多少核心功能？
没了 AI 产品就废了 → 5分
没AI无所谓 → 1分
- AI 在产品里是局部优化，还是端到端全流程？
全流程都有AI → 5分
只局部用用 → 1分
- AI 是停在建议，还是直接行动闭环？
自动闭环完成任务 → 5分
只给建议不执行 → 1分
- AI 是静态算法，还是持续学习用户行为？
持续学习主动适应 → 5分
没有学习和适应部分（不带记忆） → 1分
- AI 是否能精细控制资源成本？
精细化高效控制调度成本 → 5分
没有调度逻辑，纯看产品工程化思路 → 1分
- AI 架构是否原生设计？
架构一开始就是为 AI 设计 → 5分
靠外挂 → 1分
到这里，你可以看看评分：
- 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 产品。
- 如果你平均在 3 分上下，说明你已经有了一定的 AI 基础，但还有不少地方可以更深入地改进。
- 如果你大部分问题都是 1-2 分，那可能你产品现在离真正的 AI Native 还有点距离，需要重新思考下 AI 在你产品里的真正定位。
这个小自测或许也能帮你对 AI Native 有更实操的认识，不仅仅是概念的理解，而是真正地用得上。
Ps.欢迎发给我体验～ 好的话帮写推文哈哈。
接下来，我们再讲讲我自己最近做的一个小工具，看看它在「AI Native」这几个标准上表现如何。
四、从评估到实践：什么才算 AI Native？
聊了这么多理论上的标准，说实话，光停在理论上还是感觉不够。
到底要怎么设计，才能真正做出一个 AI Native 产品呢？
我写了个小 Demo： Alice，想亲手试试怎样落地一个真正 AI Native 的产品。
模型选择 Qwen3 和 Claude 4 Sonnet。
Alice 是干什么的？
简单来说，它是一个通用的 AI 工具框架。
不管你给它什么任务，它都能智能地理解你的意图，自动调度相应的工具，最后把任务完整地执行下来。
描述起来可能有点抽象，我们直接看两个实际案例。
案例一：智能股票筛选与投资建议
注意注意！
下面的荐股仅仅是验证 AI 能力，不作为投资建议！
股市有风险，投资需要谨慎！
比如，我最近用 Alice 做了一个简单的投资辅助。
“你觉得现在有哪些优质且价格被低估的美股？帮我筛选一下，然后帮我记下来。”
接下来 Alice 自己开始行动了，它的过程大概是这样的：
1. 主动激活相关的工具模块：首先 Alice 自动激活了股票分析工具模块。
2. 获取最新市场数据：它快速地调取了美股当天的涨跌排行榜。
3. 技术指标快速分析：Alice 从排行榜中选出了一些有潜力但估值合理的股票，比如英伟达（NVDA）、AMD、谷歌（GOOGL）等，针对每只股票，它进一步做了技术面分析，包括多头排列、SAR趋势、MACD指标等等，最终筛选出了一个明确的优质股票清单。
4. 自动形成结构化投资建议：它不仅告诉我当前的推荐股票，还给出了详细的操作建议，比如分批建仓策略、风险控制比例等等，并且主动提醒我当前市场有调整风险，建议我定期回顾和更新观察。
整个过程，我基本上只问了一句话，Alice 自己就迅速地帮我完成了全流程的分析和投资策略制定。我几乎没有做额外的人工干预，只是坐着看结果。
虽然看起来和 Manus 等产品有点相似，但这个其实和 Cursor 更为接近。
说白了，就是 AI 拿着一堆工具，灵活调用。
而并不是 Manus 这样的 Planning - Action - Result 的过程。
只有这样的设计，才能承接用户的多轮对话。
然而，手快的我已经开始亏了。
案例二：文件管理和软件使用说明
上面的 Case 介绍了联网 API 的使用，接下来演示 AI 通过 API 对本地文件进行读写的功能。
让 AI 直接读写本地文件属于高危操作，我们这个是技术验证，所以暂时忽略安全性问题。
我对 Alice 直接问：
“现在文件夹里有什么文件？”
Alice 还是激活了工具，然后立刻扫描目录，给我列出了一张清晰的文件列表。
接下来我又说：
“读一下 readme，看看这个软件怎么用？”
Alice 不仅帮我打开了 readme 文件，还自动归纳出里面最重要的信息，比如软件的核心特性、快速安装步骤、以及配置模型的方法。
一分钟内，我就已经完全清楚了软件的使用方法，而不需要自己一点点读文档、查资料。
从股票分析到文件管理，Alice 都能自动理解、调度并完成任务。
这种能力，体现了我前面说到的 AI Native 的几个关键维度：
- AI是产品的核心DNA（去掉AI，Alice根本没有存在意义）
- AI贯穿整个产品全链路（每个动作背后都有AI自动完成）
- AI主动行动形成闭环（用户一句话，Alice自己全部搞定）
- AI能持续学习与自适应（工具带有记忆，长期使用下来，Alice会越来越懂我的需求）
- AI智能精细地控制资源（根据任务选择最适合的工具模块）
- 架构层面AI原生设计（整个Alice系统从设计时就考虑AI模块化和深度集成）
当然，Alice 只是一个实验室产品，也是我后面分享的代码载体。
虽然并不是商业化产品，也没有真正接上 MCP 的 Host。
但这种基于代码的真实体验，或许更有价值。
到这里，AI Native 的第一步：认识 基本就告一段落了。
