AI Native Application 设计

这个主题讨论 AI Native App。AI Native 不是给传统软件外挂一个聊天框，而是让 AI 成为核心交互方式、应用编排层和产品能力入口。

到这一阶段，你已经学过 Prompt、工具、上下文、评估、RAG、Agent、多模态、安全和 UX。现在要把它们组合成产品架构：用户从哪里进入，AI 如何理解上下文，能力如何被编排，结果如何沉淀回工作空间。

学习目标

完成这个主题后，你应该能够：

AI Native App 是围绕 AI 能力重新组织交互、数据和工作流的应用。AI 不只是一个按钮，而是理解上下文、调用能力和连接任务的入口。

AI Search 从“返回链接”变成“理解问题、检索证据、生成答案、展示引用”的 answer engine。

AI Editor 把生成能力嵌入内容生产流程，支持 rewrite、expand、summarize、translate、transform 和 partial accept。

AI Workspace 把文档、任务、聊天、知识库、自动化和权限整合在一起，让 AI 可以跨对象协作。

Context Layer 是 AI Native 架构的核心。它决定模型能看到哪些业务对象、历史状态、用户偏好、权限数据和工具结果。

这张图把 AI Native App 拆成 UI 入口、编排层、上下文层、工具层、模型网关和安全观测层。真正的产品能力来自这些层之间的组合，而不是单个聊天框。

AI Native App：AI 不是外挂功能，AI 是核心交互方式、应用编排层和产品能力入口。
常见形态：Chatbot、Copilot、Agent、Workflow、AI Search、AI Editor、AI IDE、AI Workspace、AI Knowledge Base。
AI Search：semantic search、answer engine、search + generation、citation。
AI Editor：rewrite、expand、summarize、translate、transform。
AI IDE：code completion、code explanation、repo Q&A、code agent。
AI Workspace：documents、tasks、chat、knowledge、automation。
AI OS 概念：natural language interface、tool ecosystem、agent runtime、context layer、memory layer。