现在经常能看到各种“AI 原生应用”的讨论，最让我有明显感受的不是模型变强，而是 AI 正在从“后端能力”走向“前端能力” 。我们以前写前端要准备后端 API、业务逻辑、算法，而现在有不少业务已经能把逻辑放到 LLM 中，让前端变成 orchestrator。
我尝试总结一些趋势，你应该能感受到变化。
趋势 1：Prompt 就像“逻辑层代码”
前段时间我做了一个 Demo：一个前端页面输入表格，AI 直接生成分析结果。页面完全没有写后端服务，只有一个 fetch LLM 的接口。
以前需要写几十行 Python 做数据分析，现在一句 prompt 就能搞定。
这意味着前端工程师会更多地思考：
- 如何组合 prompt
- 如何设计上下文
- 如何构造工具接口（function call）
某种意义上，Prompt 工程正在变成“前端新一代逻辑层”。
趋势 2：前端组件 → 智能组件
现在越来越多组件具备“AI 状态”。例如一个普通聊天组件，你只需要：
<SmartChat
agent="marketing"
kb="product-doc"
style="casual"
/>
组件内部就帮你搞定：
- 会话记忆
- 工具调用
- 内容安全
- 输出风格控制
- 多模态输入
以前这些要前后端配合，现在一个前端包就被封装好了。
趋势 3：应用开发更像“提示工程 + 拼搭”
我最近看到很多产品团队做 AI 应用其实就是：
- 前端可视化编排
- 模型工具调用
- 知识库检索
- Workflow 配置
以前我们写后台逻辑要测试、要建 API，现在只用调整几个参数。
工程难度降低了，但对“产品理解”和“系统设计”要求变高了。
