如何构建AI原生应用？从大模型到知识中台，从数据到规则逻辑。AI原生=模型原生+知识原生+价值原生

即AI原生是指从设计之初就将AI能力作为核心架构和功能基础来构建的系统或应用，而不是在传统系统上后期添加AI功能。

一个个真正的AI原生系统通常具备以下特点：

1. 架构层面

• AI优先设计：架构围绕AI模型的训练、推理和持续学习来设计

• 数据驱动核心：数据流和AI模型是系统的中枢，而非辅助组件

• 动态适应性：系统能够根据AI模型的输出自动调整行为和决策

2. 功能层面

• 智能是主要价值：核心功能依赖AI实现，去掉AI后价值大幅降低

• 持续学习能力：系统能够从用户交互和新数据中不断学习优化

• 个性化体验：基于AI为每个用户提供定制化的服务

3. 用户体验层面

• 自然交互：支持对话式、语音、视觉等AI驱动的交互方式

• 预测性服务：主动预测用户需求而非被动响应

• 智能自动化：自动完成复杂任务，减少人工干预

我们可以将类似ChatGPT,Claude，GitHub Copilot,Midjourney理解为AI原生应用。但是对于传统IT系统增加了AI知识库，AI智能报表，AI智能排产或图像识别等，只能叫AI赋能或AI集成，而非AI原生。

所以从上面的AI自己的回答也可以看到基本把AI原生的关键点都讲到了。AI原生必须是土生土长的，系统一开始构建就原生在系统里面的能力，而不是已有系统后简单嫁接或集成AI大模型能力。那些把传统IT系统改造集成AI大模型能力后叫AI原生是相当错误的说法。

AI原生-大模型原生+知识原生+价值原生

一个系统能够称之为叫AI原生系统呢？这里面核心的一个关键就是整个系统核心的能力是架构在底层的AI大模型和底层的知识层上面的。你如果满足这么一个条件，那你们做一个系统就可以叫做AI原生系统。

我原来谈AI原生的时候谈到过，AI原生核心是知识原生，为何你当前企业有数据库数据，有资料文档，不能快速的构建AI原生应用？里面的关键就是数据到智能的转化，中间需要知识层。

所以你拿着我这个问题你可能就会思考，我现在基于AI大模型的能力，基于我已有的数据，我去开发了上层很多AI Agent智能体应用，这些AI智能体的应用是不是一个AI原生应用呢？

所以在这里再做一个说明：

当前业界有另外一个说法，就是AI原生应用就是基于AI大模型能力开发的应用，即AI原生应用的特征是其区别于传统应用的核心。AI原生应用是基于大模型开发的。这里的大模型指的是具有强大计算能力和丰富数据训练的AI算法，如GPT-4、百度的文心一言等，它们构成了应用的核心驱动力。大模型不仅仅是完成特定任务的工具，更是AI原生应用创新的基石。

注意这个说法只解决了AI原生应用的大模型原生问题，并没有解决知识原生的问题。如果按这个说法所有的AI智能体应用都是AI原生应用，但是我的理解，AI原生应用的核心重点应该是在知识原生上面。

大家可以自己看一下，或者是复盘一下你开发的AI智能体，实际上你在AI智能体应用里面仍然出现了大量的业务规则逻辑处理或者是相关的业务流的编排，这些内容并没有内置到底层的大模型的里面。

也就是说我底层虽然说有相关的一些数据支持，但是涉及到相关的业务处理规则逻辑，涉及到我个人的一些处理经验的内容，仍然是在上层，没有在我底层的大模型里面，所以对于AI智能体应用，我个人的理解也很难称之为一个AI原生应用。

知识本体论-从数据到信息，从信息到知识

注意DIKW知识管理金字塔模型的都知识，在整个模型里面从下到上为数据-信息-知识-智慧。大家一定要注意，数据不能直接产生智慧，知识才是产生智慧的基础。

经过加工清晰的有用数据可以变成信息，而经过我们大量实践验证的信息最终才能够转变为知识和经验。知识就是我们大量实践经验的高度显性化表达。

我原来在讲知识管理的时候举过一个例子，知识不是最终你形成的这么一个文档这个结果，而是你思考形成文档的过程，这个过程才是核心的知识或者是经验。才是我们构建AI原生的关键基础能力。

那么当前企业在数字化转型或构建AI原生的时候面临的实际情况是什么呢？其一就是连数据这个层次都没搞明白，数据不标准，不一致，重复等问题严重，连体现数据驱动都难；其二就是我们应用数据或应用系统的经验没有浓缩为知识沉淀下来，或者简单说缺少知识这个重要分层。

所以在前面我曾经谈到过Palantir这家公司，一开始我的理解仅仅是大模型赋能下的一个数据中台和提供数据服务的公司，但是实际这家公司核心是基于是基于Ontology本体系统构建了一个核心的知识中台。

Palantir 的核心架构是基于 Ontology（业务本体），它不仅整合数据，更定义了企业中的“决策逻辑”。AI 模型被嵌入到这个本体中，成为可复用、可治理的“决策函数”，从而实现：

• AI+规则混合决策：既可用 AI 预测需求，也可用业务规则设定库存阈值，系统会自动协调两者

• 实时反馈闭环：AI 的预测结果会写回 Ontology，成为下一次决策的输入，形成持续优化的闭环。

本体=对象+属性+关系

而知识本体类似我们经常谈到的知识图谱，知识图谱重要的不仅仅是实体，而是实体间的关系。有了关系才能够形成完整的推理能力。类似我们在进行面向对象分析建模一样，不仅仅有对象和对象熟悉，更加重要的是有方法和行为。而方法和行为形成了对象间的关系连接。在整个本体建模中真正重要的是行为建模，关系建模。有了关系才能够形成相应大模型推理的逻辑基础。

类似我们拿医疗供应链业务举例，我们在建模时讲相关数据映射到 Ontology 的三类元素：

• 对象（Objects）：口罩生产线、供应商、仓库、客户订单、运输路线……

• 属性（Properties）：每条产线的当前产能、每个仓库的库存量、订单的交付截止日期。

• 关系（Links）：供应商 A 为 生产线 B 提供 熔喷布；订单 C 由 仓库 D 履行。

传统IT系统构建方式的变革

在前面我也谈到过AI软件工程3.0，包括AI时代对软件软件构建方式的影响，包括AI编程和VibeCoding。但是这些内容更多的都是在从技术层面谈AI时代对软件开发构建模式上的影响和变革。

基于前面谈到的本体论的思想，实际在AI原生时代，更大的变革来自于AI应用模型构建上面的变更，来源于对数据和知识构建模式的变革。

所以再回过头来我们再去考虑一下我们原来it系统的构建模式，当然很简单，你有了相关的需求分析，你去做架构设计，然后再去做开发实现，最后部署出一个完整的it系统，一般的it系统它都有底层的数据库和上层的应用。包括到了微服务架构阶段，上层应用出现了前后端进一步分离。

知识=对象+属性+行为关系

但是我们仍然可以看到有上层的应用和底层的数据库两层的一个划分，底层的数据库，数据架构和数据模型，沉淀了相关的数据，包括数据和数据之间的一些关系，但是这一些数据很难说叫一个完整的知识，知识是什么东西呢？那么对于一个it系统这些知识在哪里呢？

这些知识实际上是沉淀在你上层的应用里面，沉淀在你上层应用实现的代码里面，包括代码里面，我们实现的数据应该怎么样去处理和流转，相关的业务规则应该怎么样去处理？这些东西都是在代码里面，并没有沉淀到下层的我们的数据库里面。

包括前面我谈到的，我们虽然在面向对象分析建模的时候，构建了完整的对象，属性和行为关系。但是转到IT系统构建实现的时候实际这两个部分内容进行了分离。对象和属性落地到数据库模型里面，而行为和关系逻辑实际体现在了上层应用的代码里面。

也就是当前的传统IT系统，你仅仅是通过底层的数据库和数据，这个不是完整意义上的知识，缺乏了数据形成的知识，缺乏了数据之间的关系和行为逻辑。因为这个逻辑没有进行模型化沉淀，是在你上层应用代码里面。

所以你现在要构建一个AI原生系统，里面有相当重要的两个核心的内容，第一个就是我原有的数据库数据，这些信息我怎么样经过进一步的加工和兴起，朝我的核心的知识库转移。第二个点就是我原来构建在上层应用里面的相关的处理规则和逻辑，怎么样进一步下成为相关的模型，沉淀到我的知识库里面，只有这样你才能够逐渐形成一个关键的知识中台。

只有这样才能够形成完整意义上的知识层，有了知识这一块内容，再加上AI大模型的能力，你才能够真正的去构建AI原生的应用。

所以这个其实就是我一直强调的，我们真正的离AI原生应用还有相当长的一个距离。至于我个人的想法就是至少在3~5年的时间都很难真正达到一个AI原生应用的这么一个理想的状态。里面还有一个很核心的原因，就是我原来讲过的，对于AI大模型，它的天生的能力是在处理模糊的东西，而不是处理精确的规则。很多精确的规则，你即使前期做了相关的规则化的定义，规则的定义，形成提示语，基于上下文的工程，你把它落地到了大模型里面，那么你在用这一些精确规则的时候，大模型往往也会出现相应的处理的幻觉，这个问题短期其实是很难克服的。

最后，当我们重新在思考AI原生应用的时候，可以先问自己三个问题，或许你就有了这个应用是否AI原生的正确答案，即：

• 去掉AI后，这个系统还能实现其核心价值吗？

• AI是后期添加的功能，还是从第一天就是系统基础？

• 系统的竞争力主要来自AI能力，还是传统软件工程？

AI原生代表了软件开发的新范式，它改变了我们思考和构建应用的方式，让智能成为软件的基因而非附加功能。