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

本文将探讨AI原生应用的核心概念与构建方法，并借助AI大模型自身的阐释，深入解析如何打造真正意义上的AI原生系统。
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

1. 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

1. 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

类似ChatGPT、Claude、GitHub Copilot、Midjourney等可被理解为AI原生应用。然而，对于传统IT系统仅通过增加AI知识库、AI智能报表、AI智能排产或图像识别等功能，通常只能称之为AI赋能或AI集成，而非AI原生。

因此，从AI大模型自身给出的回答可见，其已基本阐明了AI原生的关键要点。AI原生系统必须是“土生土长”的，即其能力从系统构建之初就内置其中，而非后期简单嫁接或集成AI大模型能力。将传统IT系统改造后简单冠以“AI原生”之名，实属误解。

AI原生：大模型原生+知识原生+价值原生

一个系统能否称之为AI原生系统，其核心关键在于整个系统核心能力是否架构在底层的AI大模型和知识层之上。若满足此条件，则可称之为AI原生系统。

在探讨AI原生时，曾提及AI原生核心是知识原生。企业当前拥有数据库数据和资料文档，为何不能快速构建AI原生应用？其关键在于数据到智能的转化过程，中间需要构建知识层。

因此，针对此问题，可能会有疑问：基于AI大模型能力及现有数据开发的诸多AI Agent智能体应用，是否属于AI原生应用？

在此需进一步说明：

当前业界另有一种说法，认为AI原生应用就是基于AI大模型能力开发的应用，其特征在于区别于传统应用的核心。AI原生应用基于大模型开发，这些大模型具备强大的计算能力和丰富的训练数据，如GPT-4、百度文心一言等，它们构成应用的核心驱动力。大模型不仅是完成特定任务的工具，更是AI原生应用创新的基石。

然而，这种说法仅解决了AI原生应用的大模型原生问题，并未解决知识原生问题。若按此说法，所有AI智能体应用都将是AI原生应用。但普遍认为，AI原生应用的核心重点应在于知识原生。

可以审视或复盘所开发的AI智能体，会发现其中仍存在大量业务规则逻辑处理或相关业务流编排，这些内容并未内置到底层大模型中。

即便是底层有相关数据支持，但涉及业务处理规则逻辑及个人处理经验的内容，仍停留在上层，未融入底层大模型。因此，对于AI智能体应用，也难以被完全定义为AI原生应用。

知识本体论：从数据到信息，从信息到知识

DIKW知识管理金字塔模型中，知识从下到上依次为数据-信息-知识-智慧。需要注意的是，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、清晰且有用的数据可以转化为信息，而经过大量实践验证的信息最终才能转变为知识和经验。知识即是大量实践经验的高度显性化表达。

在知识管理领域，曾有例子指出，知识并非最终形成的文档结果，而是思考并形成文档的过程。这个过程才是核心的知识或经验，也是构建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原生时面临的实际情况是什么呢？首先是数据层面尚未理清，数据不标准、不一致、重复等问题严重，难以真正实现数据驱动；其次是应用数据或应用系统的经验未能浓缩为知识沉淀下来，或者说缺少知识这一重要分层。

因此，在之前曾提及Palantir这家公司。曾有观点认为，其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。但实际上，该公司的核心是基于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

知识本体类似于常见的知识图谱，其重要性不仅在于实体本身，更在于实体间的关系。只有建立了关系，才能形成完整的推理能力。这类似于面向对象分析建模，除了对象和对象属性，更重要的是方法和行为。方法和行为构建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和关系建模。有了关系，才能形成相应大模型推理的逻辑基础。

以医疗供应链业务为例，在建模时可将相关数据映射到 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

此前文章曾探讨AI软件工程3.0，包括AI时代对软件构建方式的影响，如AI编程和VibeCoding。然而，这些内容更多是从技术层面讨论AI时代软件开发模式的变革。

基于前述本体论思想，AI原生时代更大的变革在于AI应用模型构建上的变化，以及数据和知识构建模式的变革。

回顾传统的IT系统构建模式，通常包括需求分析、架构设计、开发实现，最终部署为完整的IT系统。这类系统一般包含底层数据库和上层应用。即使到微服务架构阶段，上层应用也进一步实现了前后端分离。

知识=对象+属性+行为关系

然而，传统IT系统仍存在上层应用和底层数据库的两层划分。底层数据库、数据架构和数据模型沉淀了相关数据及数据间的关系，但这些数据难以称之为完整的知识。那么，对于IT系统而言，这些知识究竟何在？

这些知识实际上沉淀在上层应用中，具体体现在上层应用实现的代码里，包括数据如何处理和流转、相关业务规则如何处理等。这些内容都存在于代码中，并未沉淀到下层数据库里。

正如前面所述，尽管在面向对象分析建模时构建了完整的对象、属性和行为关系，但转到IT系统构建实现时，这两部分内容实际是分离的。对象和属性落地到数据库模型中，而行为和关系逻辑则体现在上层应用的代码里。

这意味着当前的传统IT系统，仅通过底层数据库和数据，无法构成完整意义上的知识。它缺乏数据形成的知识，以及数据之间的关系和行为逻辑，因为这些逻辑未进行模型化沉淀，而是存在于上层应用代码中。

因此，要构建一个AI原生系统，包含两个相当重要的核心内容：第一，将原有数据库数据及信息，经过进一步加工和提炼，转移到核心知识库中；第二，将原本构建在上层应用中的相关处理规则和逻辑，进一步下沉为相关模型，沉淀到知识库里。只有这样，才能逐步形成一个关键的知识中台。

只有这样，才能形成完整意义上的知识层。有了知识这一内容，再加上AI大模型的能力，才能真正构建AI原生应用。

这正是文章一直强调的，我们距离真正的AI原生应用还有相当长的距离。有观点指出，至少在3-5年内都很难真正达到AI原生应用的理想状态。其中一个核心原因是，AI大模型天生擅长处理模糊信息，而非精确规则。即使前期对相关精确规则进行了定义，并将其通过提示语和上下文工程落地到大模型中，大模型在使用这些精确规则时仍可能出现“幻觉”现象，这个问题短期内难以克服。

最后，重新审视AI原生应用时，可从以下三个问题入手，或许能得出该应用是否AI原生的正确答案：

• 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，它改变了思考和构建应用的方式，使智能成为软件的基因而非附加功能。

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