文章揭示了当前前端AI开发的现状：多数项目仅停留在简单调用API的Demo阶段。真正的企业级AI产品需要前端掌握流式输出、模型状态管理、Tool Calling调度等核心能力，将AI产品视为状态机+UI而非简单聊天框。前端开发者需深入理解AI模型工作原理，参与Agent决策循环，才能构建出真正的大厂级AI产品，而非仅仅包装API的伪AI应用。
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。
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。
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。
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”。
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。
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”。
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。
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”。
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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