关键词：AI 助手生态、模型架构、AI-native 团队、RAG、Agent、MoE
一、AI 助手生态全景图
过去我只把 AI 当作“聊天工具”，但今天梳理后发现：
AI 工具可以分为四大层级：
模型层 → 平台层 → IDE层 → Agent层
1️⃣ 模型层（Foundation Model）
代表：
- OpenAI（GPT 系列）
- Anthropic（Claude）
- Google DeepMind（Gemini）
- DeepSeek
- 阿里巴巴（通义千问）
核心认知：
- 不同产品背后可能调用相同模型
- 模型架构（MoE / Dense）决定能力边界
- 选模型 ≠ 选产品
2️⃣ 平台层（Chat 产品）
例如：
- ChatGPT
- Claude
- Gemini
这是“消费级 AI 入口”。
优势：
- 开箱即用
- 推理强
- 多模态
局限：
- 难以深度嵌入工程流
- 对代码库理解有限
3️⃣ IDE 层（工程增强）
例如：
- Visual Studio Code
- Cursor
- GitHub Copilot
这里是工程效率的主战场。
关键差异：
VS Code + Copilot
→ 插件增强
Cursor
→ AI-first 编辑器
→ 可切换多模型
→ 深度理解整个代码库
重要认知：
Cursor 不是模型公司，而是模型调度平台。
4️⃣ Agent 层（自动执行系统）
例如：
- Cline
- Roo Code
- Claude Code
特征：
- 不只是生成代码
- 能执行命令
- 能读取文件
- 能修改项目
- 能循环规划
这是 AI 从“助手”到“执行者”的关键跃迁。
二、模型架构认知升级
今天最大的结构突破在这里。
1️⃣ MoE（Mixture of Experts）
核心思想：
很多专家子网络，每次只激活一部分。
代表模型（公开或业内推测）：
- GPT-4+
- Claude 3+
- Gemini 1.5+
- DeepSeek-V2
优势：
- 超大参数规模
- 高推理能力
- 成本可控（相对 Dense）
风险：
- 结构复杂
- 推理路径可能波动
2️⃣ Dense 模型
特点：
所有参数全部参与计算。
代表：
- LLaMA
- Mistral 7B
- GPT-3.5
优势：
- 稳定
- 易部署
- 适合私有化
3️⃣ 架构选择思维
不要问：
哪个模型最好？
应该问：
- 任务复杂度？
- 成本限制？
- 是否需要私有部署？
- 是否需要长上下文？
- 是否要结合 RAG？
三、AI-native 前端团队的核心框架
今天另一个重要突破：
AI 不只是写代码工具，而是团队协作结构的改变。
理想结构：
人类负责：
- 架构设计
- 业务判断
- 风险控制
AI 负责：
- 模板代码
- 单测生成
- 重构
- 文档
- Code Review
- PR 生成
四、私有 RAG 的核心思路
结构：
文档分块 → 向量化 → 向量数据库 → 检索 → 拼接 → 生成
作用：
- 让模型理解企业内部知识
- 降低幻觉
- 提升准确度
- 保证数据安全
五、CI / Code Review 中的 AI 参与
未来的流程：
提交 PR
↓
AI 自动审查
↓
生成 review 评论
↓
检查安全 / 性能
↓
人类确认
AI 可以：
- 发现潜在 bug
- 建议重构
- 统一代码风格
- 生成变更说明
六、关于 Cursor 的认知突破
重要理解：
- Cursor 不是模型
- 它是多模型调度平台
- 可以根据任务切换模型
- 可以结合代码上下文做增强推理
模型切换原因：
- 不同模型擅长不同任务
- 成本不同
- 速度不同
- 上下文限制不同
七、今天真正的升级是什么？
不是学了多少工具。
而是建立了三层结构认知：
第一层：工具认知
Copilot、Cursor、Cline 等区别
第二层：模型认知
MoE vs Dense
大模型 vs 小模型
多模型调度
第三层：系统认知
AI-native 团队
RAG
CI 集成
Agent 自动执行
一句话总结今天的收获
我不再只是问“哪个 AI 好用”，而开始理解“AI 是如何构建和嵌入系统的”。
