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AI原生，说明已经不满足于在旧系统上“打补丁”（AI+），而是想搞清楚怎么从零开始，长出一个完全属于人工智能时代的“新物种”。

在接下来的 60 分钟里，我们要把“AI原生”这个被投资人炒烂的概念，还原成最真实的产品逻辑和生存法则。

1️⃣ 一句话价值定义

核心价值： AI 原生不是给马车装上辅助驾驶（AI+），而是直接造出没有方向盘的特斯拉。它抛弃了传统的“菜单+按钮”交互，以模型能力为内核，通过**自然语言（LUI）**直接将用户的“模糊意图”转化为“最终结果”，极大降低了复杂任务的门槛。

典型产物：

1.Midjourney：没有画笔和调色板，只有对话框，输入文字直接出图。2.Cursor：不仅是补全代码，而是你用嘴说“改个功能”，它自动读代码、写代码、改Bug。3.Character.ai：没有剧本和关卡，所有的乐趣都来自实时生成的对话。

2️⃣ 高频核心词（Top 10）

1. LUI (Language User Interface)

•人话解释：用说话/打字代替点菜单。这是 AI 原生的标志性长相。•常见误解：以为只是加个客服弹窗，其实是把整个界面逻辑重构为“对话流”。•直觉例子：以前你要点五层菜单找“导出报表”，现在你直接说“把上个月数据导出来”。

2. Generative Core (生成式内核)

•人话解释：产品的主要价值是 AI 现场“算”出来的，而不是数据库里“查”出来的。•常见误解：以为推荐系统（抖音算法）是生成式，其实那是匹配；ChatGPT 写诗才是生成。•直觉例子：百度搜索是“搬运工”（给你网页链接），Perplexity 是“解说员”（读完网页消化后讲给你听）。

3. Intent-based (意图驱动)

•人话解释：用户只管说“要什么”，不用管“怎么做”。•常见误解：以为还需要用户一步步填表单。•直觉例子：你喊一声“我要去机场”，AI 自动搞定叫车、选路线、支付，而不是让你先选车型再输地址。

4. Streaming (流式输出)

•人话解释：字像打字机一样一个个蹦出来。•常见误解：以为是特效，其实是因为 AI 算得慢，为了不让你觉得卡死，算出一个吐一个。•直觉例子：像看直播一样，虽然画面没播完，但你可以先看着，不用等电影下载完。

5. Probabilistic (概率性)

•人话解释：AI 原生应用的结果是不确定的，每次可能不一样。•常见误解：以为像传统软件一样，输入 A 必定输出 B。•直觉例子：Photoshop 的滤镜每次点效果都一样（确定性），Midjourney 每次点生成的图都不同（概率性）。

6. Co-pilot (副驾驶/伴飞)

•人话解释：AI 原生的常见形态，人类做机长（决策），AI 做副驾（操作）。•常见误解：以为是全自动驾驶（Auto-pilot）。•直觉例子：你负责构思小说大纲，AI 负责把每一章的景色描写填满。

7. Ambiguity Resolution (歧义消解)

•人话解释：当你说得不清不楚时，AI 会追问或猜测，而不是报错。•常见误解：以为系统只能听懂标准指令。•直觉例子：你说“随便来点吃的”，AI 问“是想吃清淡的还是辣的？”，而不是显示“指令错误”。

8. Fluid Interface (流体界面)

•人话解释：界面不是固定的，而是根据对话内容实时变出来的。•常见误解：以为 UI 是设计师画死的。•直觉例子：你要买鞋，屏幕上就变出鞋子卡片；你要听歌，屏幕上就变出播放器。

9. Context (上下文)

•人话解释：应用的“短期记忆”，能接得上话。•常见误解：以为每一句话都是独立的。•直觉例子：你先说“帮我查北京天气”，再说“上海呢？”，它知道你在问上海的天气。

10. Wrapper (套壳)

•人话解释：这是个贬义词。指没有核心技术，纯粹把 GPT-4 接口包了个漂亮皮。•常见误解：以为所有调 API 的都是套壳（其实看有没有独特的业务流和数据）。•直觉例子：二道贩子，把批发市场的菜换个包装袋卖给你，没有任何加工。

3️⃣ 最常见工作流（Input -> Output）

AI 原生应用的工作流与传统软件（输入-处理-存储）完全不同，它是以交互和生成为中心的。

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步骤 1：意图捕获（听话）

•工具/载体：对话框、语音球、Canvas（画布）。•核心注意：空白恐惧症（Empty State）。用户面对一个光秃秃的输入框往往不知道说什么，必须给引导提示。

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步骤 2：意图理解与拆解（思考）

•工具/载体：Orchestrator（编排器）、Prompt Chain。•核心注意：把用户的一句“大白话”拆解成机器能执行的步骤（Chain of Thought）。例如“帮我做个PPT”拆解为“生成大纲 -> 选模板 -> 填内容”。

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步骤 3：生成与执行（干活）

•工具/载体：LLM、Image Gen Model、Tools。•核心注意：延迟管理。如果生成过程超过 3 秒，必须给用户展示进度条或中间思考过程，否则用户会焦虑。

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步骤 4：人机协作与修正（改稿）

•工具/载体：编辑器、重绘按钮、多选一卡片。•核心注意：可编辑性。AI 生成的东西很难 100% 完美，必须给用户提供方便的“微调”工具，而不是让他重新生成一遍。

4️⃣ 典型任务清单（Top 5）

任务：提示词工程与调优 (Prompt Engineering)

•输入：用户各种奇葩、模糊的输入指令。•动作：编写系统提示词（System Prompt），测试不同模型的效果，优化指令结构。•输出：一套能稳定输出高质量结果的 Prompt 模板。•验收标准：在 50 个极端测试案例中，回答准确率和格式遵循度 > 90%。

任务：非确定性交互设计

•输入：AI 输出的不稳定的文本长度、格式或图片。•动作：设计能兼容“一段话”也兼容“一篇文章”的弹性 UI 组件。•输出：Fluid UI（流体界面）设计稿。•验收标准：无论 AI 吐出什么内容，界面都不会崩坏（Layout Shift）。

任务：评估与测评 (Evals)

•输入：模型生成的历史记录。•动作：建立自动化测试集，对比不同模型版本的效果。•输出：一份模型能力评估报告（Win/Loss Rate）。•验收标准：明确知道“换了这个模型，用户满意度是升了还是降了”。

任务：上下文记忆管理

•输入：用户长达 30 轮的对话记录。•动作：设计压缩策略（Summary）或向量检索（RAG），决定哪些记住，哪些忘掉。•输出：高效的 Context Window 管理策略。•验收标准：在省钱（Token少）的同时，不丢失关键信息。

任务：防幻觉与风控

•输入：用户诱导性的恶意提问。•动作：设置敏感词过滤、编写拒绝回答的规则（Guardrails）。•输出：安全拦截层。•验收标准：无法被诱导生成违法违规内容，且拒绝时态度友好。

5️⃣ 新手高频坑（Top 10）

NO.1 拿着锤子找钉子

•信号：为了 AI 而 AI，把本来点一下按钮就能解决的事，非要做成对话框。•后果：用户体验倒退，操作变繁琐（比如调节音量，说话不如按键快）。•规避：LUI 不是万能的，高频、确定性的操作保留 GUI（按钮），低频、复杂的任务用 LUI。

NO.2 忽视“空白状态”

•信号：打开 APP 只有一个输入框，用户愣住 5 秒然后关掉。•后果：用户不知道这玩意儿能干啥，流失率极高。•规避：提供预设指令（Prompts）或示例展示，“试试问我：帮我写周报”。

NO.3 无法修改（One-shot or Nothing）

•信号：AI 生成结果不满意，用户只能重新输入，无法局部修改。•后果：用户产生挫败感，觉得 AI 笨。•规避：提供Canvas（画布）模式或局部重绘/重写功能。

NO.4 套壳无护城河

•信号：你的核心功能就是透传 GPT-4 的接口，没有私有数据，没有工作流。•后果：OpenAI 官方一更新（比如出了 ChatGPT 客户端），你当场倒闭。•规避：深耕垂类数据和复杂工作流（Agentic Workflow），做大模型做不到的脏活累活。

NO.5 忽略 Token 成本

•信号：全量上线后，发现每获得一个付费用户，要赔给 OpenAI 那个两倍的钱。•后果：卖得越好，死得越快。•规避：混合使用模型（路由策略），简单任务用便宜模型（GPT-4o-mini），难任务用昂贵模型。

NO.6 响应太慢（Latency）

•信号：用户发消息后，转圈圈等待超过 5 秒。•后果：在移动互联网时代，5 秒等于死机。•规避：必须用流式输出，或者先出“正在思考”的中间状态动画。

NO.7 只有生成没有验证

•信号：AI 生成的代码直接运行，生成的文章直接发布。•后果：出现严重错误或幻觉，造成业务损失。•规避：必须设计Human-in-the-loop（人在回路）机制，让用户确认后再执行。

NO.8 强行拟人化

•信号：AI 废话连篇，每句话都先说“你好，作为一个 AI 模型……”。•后果：效率低，Token 浪费，用户看着烦。•规避：System Prompt 里写清楚：直接输出结果，不要客套。

NO.9 数据没有闭环

•信号：用户修改了 AI 的错误，但系统没有记录下来。•后果：下次 AI 还会犯同样的错，产品不具备成长性。•规避：把用户的修改/采纳行为记录下来，作为优化 Prompt 或微调的数据集（Data Flywheel）。

NO.10 期望值管理失败

•信号：宣传“全知全能”，结果用户一试就发现瑕疵。•后果：口碑崩盘。•规避：诚实地标注**“Beta”**，或者在 UI 上引导用户把它当成“助手”而不是“专家”。

​最后

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