AI 辅助、AI 优先与 AI 原生
| AI 辅助 | AI 优先 | AI 原生 | |
|---|---|---|---|
| AI 在哪里 | 现有产品里的一个功能 | 主要界面是 AI | 产品本身为 AI 查看和修改而构建 |
| AI 能看到什么 | 提示词和少量上下文字段 | 提示词和选定数据 | 界面、数据、逻辑和能力 |
| AI 能改产品吗 | 不能，或只能改有限设置 | 有时可以，通过工具 | 可以，在运行它的同一套结构里改 |
| 谁能使用结果 | 人 | 人，通过 AI | 人和 Agent |
这些标签不是成熟度阶梯。一个做得好的 AI 辅助工具，可能比一个做得很弱的 AI 原生工具更有用。当工作需要持续变化，或者 Agent 需要操作软件而不只是围绕它回答时，区别才真正重要。
AI Native 框架改变了什么
普通框架为人类写代码而优化。AI Native 框架为 AI 读取、修改、运行和验证应用而优化。这会改变代码需要具备的形态：
- 界面、数据、逻辑和能力应该在同一个可读结构里。
- 代码应该说明应用做什么、状态在哪里。
- 修改应该在运行中的应用里可验证，而不只是在代码 diff 里。
- 人和 Agent 应该能使用同一个结果。
这就是 MCL 的设计目标。MCL 是 Sigla 的 AI Native 框架，把 Space 表达成同一份代码。这份代码同时是 Agent 读取的上下文。Agent 能查看当前应用、做出修改、运行并对照结果。
代码即 Context
「代码即 Context」指应用代码本身就是 Agent 读取的描述，而不是另写一份可能过期的文档。当代码就是上下文时：
- 界面、数据和逻辑只有一个事实来源。
- Agent 能看到有哪些操作、当前是什么状态。
- 修改是针对当前应用，而不是针对一份摘要。
这也是 Sigla 能让结果持续可用的原因。应用不是生成一次就冻结；运行它的同一套结构可以继续被修改。
Sigla 如何应用
在 Sigla 里，AI Agent Space 是工作环境，承载界面、数据、文件、逻辑和已接入的能力。MCL 描述它。Agent 读取代码、修改 Space，并在渲染区验证结果。你可以继续自己使用，也可以让 Agent 替你操作。
这也是和 App for Agent 的连接点：因为界面和状态对 Agent 可读，Agent 不必靠人点过每一个界面就能使用应用。
常见问题
AI Native 和 AI 优先是一回事吗？
不是。AI 优先通常指 AI 是主要界面或主要价值；AI Native 指软件为 AI 查看和修改而构建。一个产品可以 AI 优先，但不是 AI 原生。
AI Native 只和开发者有关吗？
不是。重点是你不需要自己写代码。在 Sigla 里，AI 负责写和改 Space，你描述结果并在界面里验收。开发者仍然可以在开发模式里查看代码。
MCL 开源了吗？
MCL 已在 Sigla 中使用。开源版本正在准备中，准备好后会在 MCL 页面公布。