文章指出当前许多所谓的AI前端项目，本质仅是将大模型接口包裹在UI中，缺乏真正的AI能力。作者通过对比分析，阐述了从Demo级到产品级AI前端的关键区别，强调真正的AI前端需要掌握流式输出、模型状态管理、Tool Calling、以及构建状态驱动的系统UI等能力。文章最后预告将分享大厂级AI前端产品实践，适合前端开发者提升技能和转行AI方向。

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这一年我看了很多「前端 + AI」的项目和代码，面试了 n 多候选人，说一句可能不太好听的话：

大多数所谓的 AI 前端，本质上只是把 大模型接口 包了一层 UI。

一个 textarea
一个 fetch
一段 prompt
再配个「智能」「AI 驱动」的标题，就认为是前端转行AI开发了。

能跑，但离真正的 大厂级AI 产品，差得非常远。

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一、现在 90% 的 AI 前端，都停在了 Demo 阶段

先说一个非常真实的现象，面试时候，去问大多数前端同学写的 AI 项目，通常是这样的：

• • 一个输入框
• • 点击发送
• • 请求 OpenAI / 通义 / Claude
• • 返回一段文本
• • setState 渲染出来

这类项目的共同特点是：

• • 多轮对话上下文混乱
• • 无法扩展更多能力
• • 稍微复杂一点就只能靠 prompt 硬撑

这不是前端能力不行，而是时代已经变了。

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二、真正的 AI 前端，已经不是「会不会调 API」的问题

如果现在还把「AI 前端」理解为：

fetch(/api/chat)

那基本已经落后一个阶段了，大厂里的企业级产品，至少还要具备下面这些能力：

1. Streaming（流式输出）是基础，不是加分项

• • 用户为什么觉得 ChatGPT 更丝滑？
• • 为什么 Gemini 的体验明显不一样？
• • 大厂为什么都不再拥抱 SSE了，他们在用什么协议？

不是模型更强，是 前端和大模型之间的AG-UI协议在发挥作用。

如果前端还在等接口返回简单的Markdown文本，
那体验已经输了一半。

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2. 前端要能管理「模型状态」，而不只是 UI 状态

真实的 AI 对话包含的不是一段文本，而是：

• • 消息角色（system / user / assistant）
• • Token 使用情况
• • 上下文裁剪策略
• • 中间推理过程（thinking / step）

这意味着什么？

前端第一次需要真正理解“模型在想什么”。

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3. Tool Calling / Function Calling，前端必须参与调度

现在很多 Agent 的实现误区是：

「Agent 都在后端，前端只负责展示」

这是不对的，真实工程里，前端往往要做：

• • Tool Schema 定义
• • 执行结果回传
• • 下一步动作驱动
• • UI 与 Agent 状态同步

Agent 是一个循环，不是一次请求。

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4. AI 产品 = 状态机 + UI，而不是 Chat Box

一旦你开始做：

• • 多 Agent
• • 多模型
• • 多任务
• • 可扩展工具
• 你会发现：

AI 前端，本质上是一个“状态驱动的系统 UI”。

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三、一个简单对比：Demo vs 大厂产品

Demo 级 Chat

• • 输入 → 请求 → 返回
• • 没有 Streaming
• • 没有中间状态
• • 没有失败恢复
• • 没有扩展能力

这种东西，适合写在 README 里，不适合上线。

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产品级 Chat / Agent

• • Token 级 Streaming，自定义解析规则
• • 多轮上下文管理
• • Tool 执行可视化
• • Agent 决策过程可追踪
• • UI 与模型状态同步

这已经不是“写接口”，而是“搭系统”。

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四、接下来我会分享什么

• • 如何用做一个真正大厂产品级别的 聊天应用
• • 前端如何参与 Agent 的决策循环
• • Tool / Memory / RAG 和Agent之间的关系
• • 一个 AI 大厂产品级项目代码应该如何实现

如果你也是前端，并且正在：

• • 被要求「加点 AI」
• • 积累有效的前端AI面试经验，掌握深层技术实现细节和思考过程
• • 做出自己的 大厂级Agent 产品
• • 或者想往 前端 AI 方向转行学习

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