AI 原生架构治理面向大模型与 Agent 应用规模化落地后的共性挑战，重点解决 Token 成本增长、长任务执行不可控、数据权限边界模糊、Prompt 注入风险等问题。随着 AI 能力深入研发、运营和业务系统，企业在获得效率提升的同时，也需要解决数据乱访问、Token 激增、AI 代码无约束、模型结果不稳定等突出问题。如果缺少统一规范，这些问题将逐渐形成技术债，影响系统长期演进和组织整体运行效率。

本专题将从架构、工程、服务、模型、成本、安全和稳定性等维度，系统梳理 AI 原生架构治理的关键方法，覆盖 Agent 定义、代码管控、安全约束、成本优化、模型稳定性、Agent 性能、CLI 接口开放与 Skill 规范等核心议题。传统架构聚焦高可用保障，AI 原生架构聚焦智能化可控性。