传统Web应用的核心链路是“页面—业务逻辑—数据”，而AI原生应用新增了一条由模型驱动的智能链路。它不是简单地在页面上接入一个大模型API，而是围绕模型能力重新组织数据、任务与交互。当前较清晰的分层方式，是将新增部分拆为模型层、检索层和编排层。
模型层：负责理解与生成
模型层是AI应用的能力核心，包括大模型API或私有化模型。它承担意图理解、内容生成、信息抽取和多轮对话等任务，但模型本身并不等于完整业务能力。模型可能不了解企业内部知识，也可能生成表述流畅但缺乏依据的内容，因此不能把所有业务判断都交给模型完成。
模型层的关键不是“模型越大越好”，而是明确任务边界：哪些内容允许生成，哪些结论必须引用业务数据，哪些操作必须经过权限校验。模型输出应被视为待验证结果，而不是天然可信的事实。
检索层：把外部知识接入推理
检索层解决“模型不知道企业最新信息”的问题，通常由向量数据库和RAG（检索增强生成）管线构成。文档、制度、产品资料等内容经过处理后进入检索系统，用户提问时，应用先找到相关知识，再将结果提供给模型生成回答。
这一层的重点不只是存储数据，更在于知识切分、权限隔离、召回相关性和内容更新。若检索结果不准确，模型即使语言表达良好，也只能把错误依据包装得更像答案。因此，知识来源、更新机制和引用边界必须纳入系统设计。
编排层：把模型变成可执行流程
编排层负责连接模型、检索系统与传统业务接口，管理任务拆解、工具调用、状态流转和异常处理。它决定AI是一次性回答问题，还是能够按照业务规则完成连续任务；流式响应接口则改善了长文本生成时的交互体验。
真正的AI原生架构，关键不在于堆叠组件，而在于明确三层职责：模型负责推理与生成，检索层负责提供可信上下文，编排层负责约束执行过程。只有把权限、日志、人工复核和失败兜底纳入编排，AI能力才会从“会聊天”转化为可维护、可审计的业务系统。