AI原生架构

AI原生架构（一）：AI原生应用时代已来——从云原生到AI原生的架构跃迁

2022年ChatGPT横空出世，2024年o1模型展现强推理能力，2025年MCP协议与A2A架构落地，AI正从聊天机器人演进为能接管数字世界、改变物理世界的系统性力量。本文解析《AI原生应用架构白皮书》核心观点，梳理从云原生到AI原生的架构跃迁。

AI原生架构（二）：AI原生应用架构成熟度模型——你的应用在哪个阶段？

AI原生应用架构成熟度模型是衡量技术能力、业务融合与安全可信的标尺。本文深入解析从M1到M4的四级演进路径与五大评估维度，助你找到当前位置与前进方向。

AI原生架构（三）：AI原生应用的11个关键要素全景解读

AI原生架构（四）：模型选择与Agent设计模式——打好AI应用的底座

# AI原生架构（四）：模型选择与Agent设计模式——打好AI应用的底座 在第三篇文章中，我们系统性地介绍了AI原生应用的11个关键要素。其中，**模型（Model）** 和 **框架（Framework）** 是整个架构的基石——模型提供智能的"大脑"，框架提供开发的"脚手架"。 无论是RAG、记忆、工具还是网关，所有其他要素都建立在模型的选择和框架的编排之上。如果基础没有打牢，上层再精美...

AI原生架构（五）：上下文工程实战——提示词、RAG与记忆系统

# AI原生架构（五）：上下文工程实战——提示词、RAG与记忆系统 在前四篇文章中，我们依次探讨了AI原生应用的时代背景与架构跃迁、成熟度模型、11个关键要素全景，以及模型选择与Agent设计模式。现在，我们将进入AI原生应用开发中最核心、也最考验工程能力的领域之一——**上下文工程（Context Engineering）**。 如果说模型决定了应用能力的"上限"，那么上下文工程决定了应用在...