万字长文解读AI原生（AI Native）应用架构新范式，架构师迎接的下一场科技革命
我是一个软件行业的老兵，且不说毕业后那前几年一直做开发，后来慢慢转做架构也有10年时间了。在这10年间，见证了编程语言和技术架构的飞速发展和更迭，从最早期的做单体应用、到后来的前后端分离、再到后来的微服务架构与进阶版的云原生架构，而随着业务场景的复杂化，将云原生架构与IOT和大数据有效结合适配多端。而如今，从22年底大模型时代真正来临至今，AI应用的发展速度是颠覆性的，远比移动互联网来的更加凶猛。AI不仅仅是一个新功能，而是一种全新的应用形态与系统范式，传统的架构分层、调用模型、数据流设计等，正在被“AI原生（AI Native）”重新定义。
今天跟大家聊个大的话题，关于AI新时代下，AI原生应用架构应该是什么样子，都需要考虑哪些因素，应该怎么做。接下来，我会从AI原生应用架构、开发技术、大模型、RAG与工具、上下文工程、AI网关、AI监测（可观测性）、AI评估与安全这几个层面，好好和大家聊聊这个事。
***注意，这篇文章仅代表个人观点***
AI原生应用架构
首先，我们先来整体看下AI Native应用架构的全貌，具体如下架构图所示：
PS：此架构图只代表个人观点，并不代表行业标准。
这张图，从左到右覆盖了终端接入、智能体中枢、模型与工具层，最底部进行了监控闭环。我认为AI Native下的应用架构，整体上应该具备以下三个核心特点：
1、以智能体为中枢驱动业务行为，而不是像之前一样，将业务逻辑写在后端，而是由智能体动态编排，Agent根据上下文、工具、业务意图进行决策和调用。
2、模型选择是动态的，通过智能路由（在LLM Gateway中），让系统可以自由切换各类大模型。
3、通过MCP方式，拓展模型能力，接入各类业务。
所以整体上用一句话进行总结：Agent为中枢、LLM为大脑、MCP为手。
最后，对这张图整体做一个较为简单的说明：这张图包含了从终端到大模型、从智能体到业务的全链路调用过程。
最左侧，是Client AI Apps部分，包括了iOS、Android和Web等不同客户端，通过AI Gateway（App Gateway）应用网关统一接入系统，这里AI网关的职责，除了传统应用网关所具有的流量路由和身份认证等职责、更承担了AI安全防护，确保模型调用与用户数据的合规、安全。
中间部分，是Agent智能中枢层，负责所有业务逻辑和任务的编排工作。而实现Agent层可以有多种方式，主要是通过一些智能体编排低代码平台和通过编程方式，借助于一些智能体开发框架来完成。
最右侧，是大模型与业务和工具层，Agent智能中枢层通过AI Gateway（LLM Gateway）接入大模型，通过AI Gateway（MCP Gateway）使用MCP方式连接业务与各类工具。
最底部，是系统监控与追踪层，用于实时追踪智能体行为、模型调用与数据流动，实现可观测、可审计、可调优的闭环。这意味着系统不仅能运行，更能自我反馈与改进。
开发技术
在AI Native架构下，开发体系相较于传统架构并不是推倒重来，而是在既有Web与后端体系之上，叠加了智能体与AI能力层，构建出新的开发范式。针对AI Native应用架构相关的开发技术，开发技术体系可以分为两大部分：
传统开发部分：这部分其实无需过多赘述，依然是我们熟悉的Web与服务端架构体系。客户端以Vue、React、Angular+TS开发为主；后端是微服务+基于K8s容器那套架构，后端开发语言随便，Java、Golang、Python等均可，如果偏向于微服务的话，Java生态好一些；整体链路追踪与指标收集，可以考虑基于OpenTelemetry实现。
AI相关的这部分会详细说明：
整体AI部分的开发语言，毫无疑问首选是Python，无论是开发智能体还是模型训练微调。虽然Java也有一些支持AI生态库，除非不得已不得不用，否则我相信没多少人会选择，具体原因也不过多解释了。
Agent智能中枢层：这一部分主要是构建以工作流+自主决策为主的智能体，技术层面，推荐使用智能体低代码平台+编码混合的方式。
低代码平台：Dify、Coze、LangFlow、n8n等。
编码方式的框架/库：推荐LangGraph+LangChain全家桶。其他的还可以考虑MetaGPT、SK等。
所以Agent智能中枢层的构建应该是非常灵活多变的，简单场景就上低代码平台，想可控度高就用编码方式，二者结合最佳。
服务/工具间通信：在MCP协议出现前，主要是使用Function Calling方式，但发展到现阶段没啥说的，MCP已成为智能体与外部服务通信的标准，所以使用MCP即可。
模型微调：模型微调方式现在有很多，想简单些就借助于各云平台自有生态进行微调，也有类似于LLaMA-Factory这种开源项目提供可视化页面进行微调，但大多数人我相信还是选择写代码方式进行微调，最常用的有Transformers、PyTorch、Unsloth和DeepSpeed框架（库）等。但微调时我们要依据不同的场景选择合适的微调方法，如LoRA、P-Tuning、Adapter等，不同的微调方法对应的数据集格式也都有所不同。微调这部分很复杂，涉及知识较多，在此也不详细说明了。
知识库与RAG：AI Native应用架构中一定少不了基于RAG的知识库部分，这里我们可以选择一些开源的知识库平台，例如接近企业级应用的RAGFlow，也可以自己写代码将知识Embedding处理后存储到向量数据库中，而向量存储的选择现在已经很多了，国产的OB等数据库现在都加入对向量的支持，我一般用Milvus比较多，也可以考虑Pinecone、Faiss等，这里也不过多介绍了。
整体总结下，AI Native应用开发在传统工程体系之上，增加了四个新的核心能力层：智能体中枢（Agent）、智能模型（LLM微调）、知识增强（RAG）、MCP通信。在未来，AI Native的开发主要工作将不再是“写业务逻辑”，而是“编排智能体与上下文”，这正是架构师需要迎接的下一场革命。
* 因为主要讲的是AI Native应用架构，所以并不涉及AI Infra相关技术层面内容。
大模型
AI时代之所以能真正到来并且发展的如此之迅速，大模型是最关键的因素，没有之一。如果没有大模型的存在，一切都白搭，所以大模型是这场AI革命的暴风眼，扮演着智能大脑的角色。所以AI Native应用架构的第一部分，我们先来聊聊大模型。
现在做大模型的厂商非常多，因为对算力要求高，所以玩通用模型赛道的厂商大都集中在大厂，并且美国和中国在模型的发展上走的是不同的道路，但不可否认的是，美国领先于我们。现在模型的分类，普遍分为通用大模型（ChatGPT、Claude、Gemini、Qwen、文心大模型、ChatGLM等）和垂直领域大模型，其中垂直领域的大模型，再细分，可以分为行业大模型（金融、教育、医疗等）和符合具体业务场景下的大模型。其中具体业务场景下的大模型，大多数我们都是选择用开源模型进行微调的策略，因为从0训练大模型的成本太高。
那我们如何选择模型呢？因为很多场景下，我们是多模型混合的方式，通用大模型 / 行业大模型 + 微调后具体业务场景下的大模型。而通用大模型 / 行业大模型，即使是开源的，因对算力要求较高，本地也难以部署，相信直接用MaaS平台是一种最佳选择。而MaaS平台众多，每个MaaS平台的各类模型也有不同参数量级，除了考虑政策、价钱和结合具体业务场景选择不同类型模型等因素之外，我们应该如何选择。
1、建议前期先选择能力最强的模型，验证系统业务逻辑和能力边界，然后再逐渐降配替换成一些其他的模型。
2、如果要微调模型，除了考虑算力层面（推荐直接用MaaS平台搞了，按需使用），准备训练数据集是最大的工作量。不建议从0开始造轮子，优先去Hugging Face和魔搭社区去找类似的数据集去进行评估和修改，或者考虑人工 + 蒸馏方式去造训练数据。蒸馏虽不建议，但是大家谁不用，懂得都懂。
3、不要迷信于DeepSeek一体机那种东西，销售吹的天花乱坠，最后使用时谁用谁知道，也不多说了。
最后总结一下，训练和跑模型，无非就是受限于算力，信息安全允许情况下，还是优先推荐用MaaS平台，验证业务能力边界，然后再考虑以后自建AI算力去搞。当有了自己的AI算力后，自然而然的，建立模型自动化/半自动化模型训练+评估体系，逐渐走向正轨，但这个过程一般会比较漫长。
PS：当然，不差钱有实力的企业，有算力，该咋玩咋玩，我上面所说的都是针对没那么富裕的企业一些建议。
架构师视角：在AI Native体系中，架构师面临的核心权衡是性能（Performance）× 成本（Cost）× 可控性（Control），选强模型验证能力边界，用轻量模型支撑业务规模，用私有模型确保安全与合规。最终目标，不是不是拥有最强的模型，而是构建最契合业务场景的智能体系。
RAG与工具
接下来，我们来说说RAG与工具。
RAG：在AI Native架构中，RAG是连接模型与知识的关键桥梁。它让模型不再受限于预训练数据，而能实时检索外部知识，从而实现动态记忆与上下文增强。RAG这部分不多进行说明，因为之前在其他的文章中，详细介绍过传统的RAG、多模态RAG、Agentic RAG与GraphRAG的区别、联系和未来的一个发展方向，大家可以参考《一文读懂传统RAG、多模态RAG、Agentic RAG与GraphRAG》，建议大家去读一下。最后总结，构建知识库时，建议封装一个大的RAG组件，以Agentic RAG为核心，其中融合多模态RAG（包含了传统RAG部分）与GraphRAG，构建更智能的RAG系统。
具体实现层面，前面也简单提到过一些，个人还是推荐用开源RAG知识库平台 + 编程这样的一个组合的方式，现在开源的RAG知识库平台，我推荐使用RAGFlow，功能强大，也最接近企业级使用场景，当然，如果信息安全允许的情况下，使用一些模型厂商的知识库也没问题。而编程层面，侧重使用一些LangChain和LlamaIndex等框架来方便快速开发知识库模块，尤其是Agentic RAG部分，而且我们很多时候，还要对知识库进行用户权限和数据权限的限制，这些无疑使用编程方式来实现最佳。
工具：这里的工具是一个范指的概念，使模型具备感知外部世界与执行任务的能力。主要指的是大模型自身固有能力之外，通过调用一些API，来实现自我能力的拓展，例如调用天气的API来获得某地某一时间的实时天气，而这种实时性，是大模型本身不具备的能力。
具体实现层面，在大模型出现早期阶段，通常使用Function Calling方式去实现，但由于使用起来不方便，因为各模型厂商调用工具的方式不同，标准不同，整体适配和后期维护成本太高，所以2024年11月份Anthropic推出了MCP协议，旨在标准化大模型与工具的交互方式。MCP现发展至今，已逐渐成为了业界默认的大模型与工具交互标准。主流大模型厂商都添加了对MCP的支持，除此之外还出现了一些MCP服务的托管平台，例如魔搭MCP、MCP.SO与阿里百炼MCP广场等。后来，谷歌又推出了A2A协议，思路类似于MCP，旨在规范智能体间的调用，但认可度与普及度暂未达到类似于MCP所带来的影响，所以还需观察，这里不过多展开说明。
MCP虽好，但是也存在一定的问题，例如MCP带来的安全问题，虽引入OAuth2.1的授权方案，但需开发者自己实现；除此之外，还存在提示词注入和工具投毒工具等风险，因为MCP将大量提示词和工具描述等信息直接添加到模型输入中，模型本身是无法识别信息的合法性，无法感知上下文是否被篡改。再例如，大模型调用工具的准确性问题，由于大模型每次需要接收全量的工具描述信息，在MCP工具数量过多时，容易超出模型支持的上下文限制，自然也会影响模型调用工具的准确性，除此之外MCP也会消耗更多的Token。
最后总结一下，无论RAG的知识增强还是MCP调用工具，本质上都是对大模型能力的外延与拓展，使大模型具备更广的知识和更智能的操作能力，充分体现了大模型作为大脑，工具作为能行动的双手。
上下文工程
我们继续，这一部分，跟大家聊聊上下文工程。
在大模型时代，提示词工程是最早被系统化的方法论。但随着智能体的业务复杂化、流程动态化，拼接式上下文难以支持多轮任务、动态决策与长期记忆。于是，上下文工程应运而生。所以在聊上下文工程之前，我们先来看看提示词工程。
提示词工程（Prompt Engineering）：是在大模型出现之后，针对输入的提示词形成的一套方法论，主要为了提升大模型的输出质量。它不是简单的提问，而是一套覆盖了角色与目标、清晰完整的上下文、范例引导和定义结构化输出格式的一套综合的系统性方法论，可以最大化的引导模型输出我们期望的正确结果。虽然提示词工程在某些特定简单场景下效果突出，但随着Agent的业务越来越复杂化，处理流程越来越长，难以动态适应复杂任务。而且提示词工程多采用拼接对话历史的方式来解决记忆问题，难以建立跨多次会话的长期记忆。所以基于提示词工程的各种限制，后来又引伸出来了上下文工程的方法论。
上下文工程（Context Engineering）：它的出发点，在于让模型理解环境整体，而不再局限于设计静态的提示词模板。致力于创建一个上下文工程系统，确保模型在执行任务时，能够实时获取并利用完成该任务所需的所有相关信息，例如外部知识、历史记忆、工作流编排、可用工具及执行环境等因素，所以我们上面讲的基于RAG的外部知识检索、MCP工具清单描述都属于上下文工程的一部分。在这里，我们重点说下上下文工程中的记忆系统。
之前的短期记忆，尤其是单个会话的短期记忆，我们或许可以通过对话历史拼接的方式去实现，但如果涉及多个会话则不行。所以在上下文工程中，我们需要引入记忆存储系统概念，用于存储跨多个会话的记忆，最后可以从中提取出例如用户的偏好、重要的历史信息和决策内容等，真正可以让大模型记住用户，提供更个性化的服务。
而大家是不是有这种疑问，那上下文工程，所使用的Token是不是更多了。某些场景下确实如此，但我们需要在复杂的场景下，学会高效的管理上下文，例如对上下文进行压缩与摘要提取，在保留关键信息的同时减少Token消耗；使用上下文重排（Re-Ranking）技术，将最重要的信息放置在模型最关注的位置，从而提升长上下文处理的可靠性。
关于具体上下文工程实现层面，给大家提供一个思路：
首先设计上下文工程时，我们要想清楚一件事，需要智能体在执行过程中知道：我是谁，我了解你什么，我过去做了什么，我现在正在做什么。遵从此原则，基于大家对于上下文工程的实践中积累的经验，普遍将上下文处理的策略分为四大类：写入、选择、压缩和隔离。从字面上也很好理解，写入指的是将信息进行持久化存储；选择指的是将写入的记忆进行检索，有选择性的拉入到上下文中；压缩指的是保留核心上下文信息，减少token消耗；隔离指的是对上下文信息进行拆分，让每一步只用到专注于自己的任务的上下文信息。
其次，我们需要设计一个多级记忆系统，通常分为短期记忆与长期记忆。短期记忆负责管理当前任务会话的完整上下文，不仅要包含对话历史，还要包含最近的工具调用结果、当前的执行计划和中间结论等；长期记忆负责沉淀持久化知识，存储跨多个会话的持久化知识库，如用户偏好、过去项目的摘要、需长期记忆的事实等，这些都是实现个性化和长期连贯性的关键因素。
最后，涉及一个记忆转换问题，何时将短期记忆，转换为长期记忆。常见的时机包括：
1、对话自然结束时，提取关键信息保存为长期记忆。
2、识别到重要特征时，例如当系统识别到重要的用户偏好或个人信息时，主动进行保存。
3、定期摘要，例如每10轮对话时，对短期记忆进行总结并存入长期记忆。
最后总结一下，简单的场景下，或许用提示词工程就可以解决；复杂场景下，需要我们设计上下文工程，但设计一个好的上下文工程也很复杂，大家可以参考上面写的现在业内好的一些实践方法论。
AI网关
在AI原生架构中，AI Gateway（AI网关）是系统的“交通中枢”，负责连接模型、智能体与业务系统。AI网关，这里也不介绍那么细了，大家可以先读一下之前我写的文章《AI网关（AI Gateway）详解，远比你想象的要复杂》，主要介绍了应用网关和大模型网关，但那篇文章中的架构图和今天这篇文章中有些区别，那篇文章中没有将MCP网关独立出来，直接合并到了AI网关的API Gateway中，MCP部分也介绍的比较简单，所以今天主要对MCP网关进行些补充。
MCP网关，顾名思义，针对MCP进行统一管理，它的核心使命是让智能体能够以标准化、可扩展的方式访问外部工具与服务。其中功能应包含将已有系统的HTTP服务转换为MCP服务，所有经由MCP服务请求由MCP网关进行统一进行接入、安全防护、流量管理、追踪等处理。下面简单说明下：
1、协议转换与适配：将已有系统的RESTful/HTTP服务转化为符合MCP协议规范的服务，并提供统一的接口注册与元数据管理，使智能体能自动发现并调用这些服务。
2、统一接入与安全防护：经由MCP协议的请求，都由MCP网关统一接入，负责身份校验、访问控制、请求限流、防注入与审计追踪等处理。
3、流量与成本治理：MCP网关也要同时承担流量分发、调用限额、计费统计等任务，确保在多智能体、多工具共存环境下的公平与稳定。
4、可观测与调试追踪：建立可追溯的日志链路，便于问题定位、异常恢复与智能体行为分析。
总结：AI网关（AI Gateway）是AI原生架构中的关键枢纽，承担着模型、智能体与业务系统之间的统一接入与治理职责。
AI监测（可观测性）
这部分，我们来聊聊对AI原生应用进行整体监测（可观测性）的问题。
在传统应用中，监控（Monitoring）往往聚焦于系统运行是否正常，例如CPU是否过载、接口是否报错、延迟是否过高等，但AI应用与传统应用最大的区别之一，就是AI执行结果的不确定性与过程的非确定性，例如模型输出可能随上下文波动、知识库检索结果每次不同、多Agent协作链路可能出现推理偏移或信息丢失。尤其越复杂的编排流程，这种不确定性与非确定性越大，所以针对AI应用进行监测就显得更重要了。在AI应用中，我们通常将这种监测，叫做AI应用的可观测性。一个好的可观测体系，应该具备以下功能：
1、端到端的链路追踪：支持端到端的日志采集与链路追踪，追踪每一个环节的输入输出，例如用户请求 → Agent编排 → 模型调用 → 工具执行 → 返回响应的全链路日志采集与追踪。每个环节的输入输出、延迟、异常均应可回溯，以便快速定位问题和分析推理过程。
2、全栈可监测：AI应用的监控不应止于系统层（CPU、内存、API 吞吐量等），更应包括模型与推理引擎的动态指标，例如Token消耗、上下文长度、提示词缓存命中率、模型调用错误率与响应时间、知识检索召回率与重排准确度等。通过统一指标体系与异常阈值告警，团队能在问题影响用户前快速响应，并精确评估成本消耗。
3、自动化评估：通过引入评估Agent进行自动化评估，例如对模型输出进行幻觉检测、不一致性识别、答案质量评估；对知识检索结果进行准确度与相关性打分等。评估结果可作为反馈信号进入后续AIOps流程，实现模型与系统的自我优化。
具体技术实现上，链路的追踪，则是基于OpenTelemetry标准展开，建立跨服务Trace ID体系。如果是编程方式，无论是Java还是Python，都有对应的开源框架/开源库支持，通过埋点方式实现；如果是智能体低代码平台，类似于Dify，自身都支持链路追踪；所以二种方式相结合也很方便。硬件层面的监控，则需要依赖Infra本身自带的工具了，无论是云平台自身提供的监控体系还是通过Prometheus + Grafana实现，这个和传统应用的监控方式是一致的，不过多介绍。自动化评估层面，现在有一个特别火的方向是搞AIOps，一些云平台厂商自带AIOps体系组件，但AI Native 架构中是大家对此都采取半自动化方式，只让其给出意见作为参考，或者我们授权后AI方可去执行运维相关操作，否则完全自动化交给AI处理，风险太大。
总结：AI Native应用架构中，可观测性至关重要，通过端到端追踪、全栈监控与自动化评估的结合，AI应用走向：可解释、可调优、可进化的监控新范式。
AI评估与安全
最后一部分，我们来聊聊AI应用的评估与安全性问题，这两个从整体AI Native应用架构整体角度来看，还是起辅助作用居多，虽然不直接参与智能体的决策执行，却决定了整个系统的可靠性、可信度与可治理性。
AI应用评估：对AI应用进行评估，我们首先要明确我们的评估目标是什么，其中我们需要划分为多个维度，从我个人角度认为，我们应该拆分为LLM评估、RAG评估、工具调用评估与AI应用整体评估四个维度。其中LLM评估，应该重在评估LLM输出的准确率、一致性、幻觉率、响应延迟和Token成本，具体实现上，考虑人工打分、BLEU/ROUGE、Eval Agent等方法，可借助于LangSmith、TruLens、OpenCompass等平台；RAG评估时，我们需要侧重于看召回率、准确率和F值（具体可参照我之前写的文章《详解RAG评估指标与评估方法》）；工具调用评估应该侧重于调用成功率、平均延迟、错误率、幂等性等，实现方法可通过日志分析和请求模拟测试的方式；而最后AI应用整体的评估，应该侧重于任务成功率、结果准确率、端到端响应时延、异常恢复率等。整体用一句话来概括，LLM是衡量“脑子好不好用”、RAG衡量“知识准不准”、工具调用是衡量“手脚稳不稳”、应用整体评估是衡量“整体有没有协同好，应用最终效果好不好”。明确了评估维度后，接下来我们需要解决“怎么评”的问题，也就是评估方法与实现路径。
关于评估的方法层面，现在主要分为人工评估与自动化评估两种方式。人工评估相信不用多说，目前还是最靠谱的评估方式，主要依赖于对模型输出或任务完成结果进行主观或半结构化打分，优点是评估的可信度高，缺点是评估结果具有一定的主观因素在其中，而且评估的成本太高，周期也长，尤其进行全量评估时体现的更为突出；而AI自动化评估现在是AI工程化发展的重要趋势，需要构筑AI评估系统，可以从应用各个维度进行评估，优点是效率高、可复用性强、方便量化与分析，缺点是前期构建的复杂度高，评估的可靠性与准确率不如人工评估的靠谱，后续仍需人工评估抽样验证。本质上，自动化评估并非简单的脚本打分，而是一个持续运行的AI评估系统（Eval System），它包含数据采集、任务执行、指标计算与反馈优化四个环节，是现代AI工程体系中的关键基础设施之一。整体总结，随着场景的越来越复杂化，AI应用评估应采取“自动化为主、人工校准为辅”的混合策略。
关于AI评估还有一个重要的点，关于评估数据集的构建，如何能构建大量、高质量的数据集，更是AI应用评估时的一大挑战。其中的一个方法，依靠人工去构建数据集，肯定可行，但是难度高，构建成本也高，需要依赖于该AI应用的领域专家进行设计和构建，但是数据集的可用性和准确性都是最高的。其次，我们考虑换一种思维，参考系统输出的日志数据进行数据集的构建，这种方式无疑降低了构建成本与难度，而且拿到了日志数据，借助于AI或人工构建均可，可谓是性价比最高的一种。最后一种，完全依赖于AI去构建，生成高效，但是数据集质量难以把控，需要依赖于人工进行审核。整体总结，很多时候，以上三种方式都会用到，并且结合评估过程中发现的失败案例与用户反馈数据，来进行重点采集、清洗与标注，丰富和强化各类数据集，同时，这些数据，以后也是模型微调中可用到的高质量数据。从长远来看，一个好的评估数据集不仅是质量评估的基础，更是后续模型微调（Fine-tuning）和持续学习（Continual Learning）的核心资产，它让AI系统具备了“反馈—优化—再学习”的能力。
总结：AI评估并非事后审查，而是AI系统的反馈引擎，它让架构师不仅能看到AI的输出，更能理解它的表现与缺陷。当评估体系与数据闭环结合，AI系统就具备了真正的“自我学习”能力，评估 → 反馈 → 微调 → 再评估 → 持续优化。这也是AI Native系统区别于传统软件的最大特征。
AI安全：自大模型真正意义上走进我们生活之后，围绕着大模型安全的话题相信将会是一个永恒的话题，而基于大模型的AI应用，不单单要考虑大模型层面的安全，而是要从AI应用整体角度出发去考虑，这其中包含了大模型安全、数据安全、身份安全层面、基础设施层面的安全和AI应用整体的安全，这五大维度。
大模型安全层面：潜在威胁贯穿输入、推理与输出的整个生命周期。在输入阶段，模型可能遭遇对抗样本、提示词注入或恶意文件上传等攻击；在推理阶段，存在模型越狱、RAG知识库被爬取以及函数调用被劫持等风险；在输出阶段，则可能生成钓鱼信息、虚假建议或隐蔽指令，带来合规与安全隐患。为应对这些问题，应在系统中部署大模型原生安全防护层（Model-Native Security Layer），作为连接应用与模型之间的可信中间层，实现从输入到输出的全链路防护。该层需要对请求进行动态检测、上下文隔离与内容审查，确保输出结果安全、合规、可控，同时实现AIGC内容可追溯、责任可追踪、满足监管与治理要求，从而构建一个可持续、安全可信的AI应用生态。
数据安全层面：在大模型的全生命周期中，数据从采集、传输、存储、访问、使用到删除的每个环节，都潜藏着泄露、滥用或被逆向推断的风险。企业更是担忧其商业数据被二次训练滥用，个人用户关注隐私与数据控制权。所以AI系统必须建立一个覆盖全流程的数据安全防护体系，以实现从源头到销毁的可控与合规。具体实现上，在数据采集阶段，对数据分级分类与脱敏处理，防止敏感数据直接进入模型训练；传输阶段，采用HTTPS/TLS加密与私有网络隔离，保障通信链路安全；存储阶段，通过多租户隔离与端到端加密，强化数据主权与访问边界；访问与使用阶段，实施精细化权限控制，在AI安全护栏中嵌入实时检测与过滤机制，防止越权调用与敏感泄露；删除阶段，支持用户账户注销后的彻底清除与迁移能力，确保“数据可删除、可转移、可追溯”。通过建立这一体系，实现数据可控、责任可界定、隐私可保障的可信运行环境。
身份安全层面：随着AI系统中大量非人类身份的出现，例如包括API密钥、AK/SK、OAuth令牌等，传统的静态权限模型已难以适应AI应用的高动态性与复杂行为模式，极易引发凭据泄露、越权访问及供应链攻击等风险，因此，AI原生系统需要构建覆盖“事前、事中、事后”的全生命周期身份安全闭环体系。事前，通过异常访问检测与行为分析，识别潜在的凭据滥用与风险；事中，实施动态权限管理，采用即时授权（Just-in-time Access）与细粒度访问控制，严格遵循最小权限原则；事后，依托自动化审计机制清理失效或僵尸凭据，防止长期遗留风险。技术实现层面，可借助密钥管理服务（KMS）实现凭据的统一托管、周期性轮换与访问分级控制，并通过M2M（Machine-to-Machine）身份管理能力对非人类身份进行集中治理，支持动态授权与生命周期自动化管理，从而全面提升AI应用环境下的身份安全与合规防护水平。
基础设计安全层面：AI原生应用的底座一般由云计算、容器、GPU集群及网络资源共同构成。随着AI计算规模化发展，算力资源共享、容器动态调度、跨租户访问与模型部署自动化等特征，使基础设施面临新的攻击面与治理挑战。在计算与容器安全层面，需防范容器逃逸、镜像污染与恶意镜像拉取等威胁。应通过可信镜像签名、运行时沙箱隔离（Runtime Sandbox）、最小化镜像策略与容器镜像扫描机制，确保运行环境可验证、可追溯；在网络层面，强化南北向与东西向流量的隔离与审计，使用零信任架构及微分段策略，防止内部横向渗透；同时对API调用与Agent通信进行加密与访问策略控制，防止数据与指令被劫持；算力与资源安全层面，应为GPU集群部署资源配额与监控机制，防止资源滥用与挖矿攻击，并通过访问白名单与租户隔离策略，保证计算资源的安全可控。除此之外，还需建立基础设施级可观测与审计体系，对系统异常、算力调用、配置变更与运维行为进行全链路记录与告警，确保潜在风险可追溯、可定位。通过以上多层防护手段，真正做到算力安全、网络可信、运行可控、风险可追，为上层模型与智能体的安全运行提供稳固的防线。
AI应用整体安全层面：需构建一个多层次、可治理、可审计的安全体系，整个AI Native应用在开发、部署与运行过程中实现纵深防御与闭环治理。在体系架构层面，通过安全分层设计实现不同安全域的职责隔离，前端交互、Agent调度、模型服务与数据访问之间应通过安全网关与访问策略实现分区隔离，防止跨层渗透；运行安全层面，引入统一的安全治理平台，对模型调用、工具访问、数据操作与Agent行为进行集中监控与实时审计。通过事件检测、异常行为识别与风险分级处置机制，实现安全威胁的可发现、可响应、可追溯；合规与责任层面，建立AIGC内容安全审查与可追溯体系，确保生成内容符合伦理与监管要求，输出的文本、图像、音视频等内容应具备可验证来源与责任标识，实现“谁生成、谁负责”。最后，还需推动安全自动化与治理闭环建设，结合AIOps与安全自动响应（SOAR）能力，在发现异常后自动触发隔离、封禁或修复流程，实现安全事件的快速闭环处置。通过上面这一套机制，AI Native应用的安全治理从“被动防御”走向“主动防控”，实现系统在复杂运行环境下的可信、安全、合规、可控，为AI原生生态的长期可持续运行提供坚实保障。
回顾过去这二十年，真是感慨万千，软件架构几乎每十年都会经历一次范式转变，从PC互联网时代到移动互联网时代到AI智能时代；从单体到微服务，从微服务到云原生，而现在，我们正处在AI 原生（AI Native）时代的起点。这一时代的核心，不再是“程序驱动业务”，而是“智能体驱动业务”。我们不再只是编写业务逻辑，而是在设计智能的结构；我们也不再只关注系统的可用性，而更要关注系统的自适应性、可演化性与可信度。对于架构师而言，不仅要懂系统，还要懂智能；不仅要构建稳定的系统，更要构建可学习、可治理、可进化的系统。
