从 MCP 谈起，到底什么才是 AI Native 产品？

推荐语

探索AI Native产品的本质与未来，从MCP协议看AI如何突破聊天框限制实现功能闭环。

核心内容：
1. MCP协议如何重新定义AI产品的能力边界
2. AI Native产品落地的六大关键架构设计
3. 从纯文本到多模态的AI产品演进路线图

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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？

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：

MCP 官方给出的原话是这样：

原文链接

https://modelcontextprotocol.io/introduction

翻译成中文大概意思是：

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：

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：

中文大致意思是：

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：

原文太长了， 大体的中文意思是：

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：

翻译过来大意是：

对商业化的核心观点：

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：

意思是：

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：

翻译一下：

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：

中文大致意思是：

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：

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：

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。

接下来 Alice 自己开始行动了，它的过程大概是这样的：

1. 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. 
   

1. 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。
2. 
   

1. 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。
   
   

1. 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。
2. 
   

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：

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：

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。

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。