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湖南+网站建设,网店运营方案,php wordpress 等,网站建设亿玛酷知名在大模型、AI Agent、Vibe Coding 与 Spec Coding 飞速发展的浪潮中#xff0c;AI 与泛前端的融合正引发行业的深度思考#xff1a;AI 究竟会 “替代” 传统开发模式#xff0c;还是会推动一场效率与体验的全新 “革命”#xff1f;它又将为泛前端领域带来哪些底层变革AI 与泛前端的融合正引发行业的深度思考AI 究竟会 “替代” 传统开发模式还是会推动一场效率与体验的全新 “革命”它又将为泛前端领域带来哪些底层变革本文是《AI 在泛前端领域的思考和实践》系列的上篇将围绕 “AI 浪潮下的泛前端变革与应对” 展开深度探讨 —— 从泛前端的日常工作切入拆解 AI 带来的关键影响。系列下篇则会聚焦前端高频场景 “UI2Code”用具体实践告诉你AI 技术如何落地到设计稿转代码的全流程为前端开发提供实实在在的效率助力。现在请大家先和我们一起进入上篇的核心思考AI 时代 “图形用户界面”是必须的吗目前泛前端的核心工作仍集中在“图形用户界面”的开发上。那么在 AI 时代“图形用户界面”将迎来哪些可能的变化在人机交互中“图形用户界面” 的作用是什么用户界面User Interface简称 UI在人机交互领域主要工作在如下图所示的 “Input-Output Loop”中。输入端是人类通过“手”、“声音”等方式借助键盘、鼠标等硬件设备将信息输入系统。输出端是系统侧通过显示器、音箱等设备将信息反馈给人类。图片来源维基百科简单来说在人机交互场景中用户界面UI是人与机器系统的交互载体。其核心目的是让人类能够有效操作和控制机器系统同时机器系统能反馈给人类助力人类决策过程的关键信息。当用户界面进化到图形用户界面Graphical User Interface简称 GUI时代它允许用户通过图形图标与“系统”进行交互。“图形用户界面指采用图形方式显示的计算机操作的用户界面。与早期计算机使用的命令行界面Command Line Interface简称 CLI相比除了降低用户的操作负担之外对于新用户而言图形界面在视觉上更易于接受学习成本大幅下降也让电脑的大众化得以实现。”——维基百科基于此我们可将用户界面在“Input-Output Loop”中的作用提炼为三大核心人机间信息的“传递者”a.负责用户诉求、信息及行为数据的录入b.实现系统状态的直观呈现系统功能的“翻译者”a.衔接技术与用户通过可视化设计将技术功能转化为用户可感知的服务b.明确功能优先级借助元素的大小、颜色、位置等设计突出核心功能如社交 APP 的 “发布” 按钮弱化次要功能如设置入口帮助用户快速定位需求用户体验的“承载者”a.交互层面通过流程引导降低操作复杂度b.界面层面以美观、统一的 UI 设计提升用户的愉悦感大语言模型对用户界面的影响我们再来看看大语言模型带来的变化有哪些简单的理解大模型具备三项能力1. 自然语言处理人类可以通过自然语言与机器系统进行交流2. 人工智能具备一定的决策、规划、监督、学习等智能能力3. 工具调用能够自主判断并调用工具。将这三项能力映射到 GUI 上会有哪些变化呢如上图所示我们可以推断出自然语言将成为“用户界面控件”的核心取代传统定制化的“用户动线”。系统通过大模型调度、组装各种功能界面向用户展示信息传统图形用户界面可能会被拆解为独立功能模块而不是以一套整体的方式交付给用户。以上两点变化其实有个专有名词就是“自然语言用户界面 LUI 或 NLUI ”。自然语言用户界面LUI Language User Interface或NLUINature Language User Interface是使用自然语言充当用户界面控件用于在软件应用程序中创建、选择和修改数据。自然语言用户界面LUI 或 NLUI是一种计算机人机界面其中动词、短语和从句等语言现象充当用户界面控件用于在软件应用程序中创建、选择和修改数据。在界面设计中自然语言界面因其速度和易用性而受到追捧但大多数都面临着理解各种模糊输入的挑战。自然语言界面是自然语言处理和计算语言学领域的一个活跃研究领域。直观的通用自然语言界面是语义网的积极目标之一。文本界面在不同程度上是 “自然的”。许多形式化非自然编程语言融入了人类自然语言的习惯用法。同样传统的关键字搜索引擎可以被描述为一种 “浅层” 的自然语言用户界面。——维基百科在滴滴和行业内已有不少相关的实践如滴滴企业级差旅助手差旅助手可以直接对接用户的出差计划。用户点击一键规划后。AI 会跟进用户的出差计划查询匹配的行程的机票或高铁。图片来源滴滴企业级差旅助手截图某旅游平台问一问用户输入出行需求如 “去三亚玩怎么安排比较好”AI 会快速分析需求提供机票预订建议、机场选择指南、天气提醒等全方位信息并生成多套方案供用户对比选择。图片来源某旅游平台问一问截图推论一用户界面将从 GUI 向 LUI 迁移基于上面这些内容我们可以得出一个推论“用户界面将逐步从GUI 向 LUI 迁移”。在这一模式下1. 自然语言作为现有用户界面的中枢由大模型调度、组装各种功能用户界面并将信息展示给用户2.用户界面可能会被拆解为独立功能模块而不是以页面的形式呈现3. GUI 和 LUI 将长期并存共同满足不同场景下的用户需求。这种迁移的核心价值在于彻底将用户从繁杂的操作流程中解放出来使其无需纠结于具体操作步骤转而专注于自身核心需求。同时企业会去尝试重构开发逻辑、提升运营效率并打破现有的商业边界。进而影响到包括泛前端在内的整个技术领域的架构和工作内容。不妨试想若每个用户都能拥有一位专属且可靠的私人助手还需要费心区分哪个 App 打车、哪个 App 订机票、哪个 App 订酒店吗更深层次的改变通用 AI Agent 带来的变化“2024 年是生成式 AIGen AI元年2025 年是 AI Agent 元年”相信很多人听说过这句话也实际搭建过自己的Agent。这里我们不去聊通用 AI Agent 是如何工作的着重看一下这种 Agent 是如何处理网页的。Playwright 是微软开源的自动化测试工具支持 Chrome、Firefox、Safari 等主流浏览器。其也在前不久开源了的它的 MCP 方案。借助这个 MCP 我们可以实际体验一下 Agent 是如何操作网页的。只是举例 Agent 如何操作网页所以具体Playwright MCP 的安装过程不做赘述。以下以 AI 编辑器 Trae CN 为例在MCP中安装好 Playwright。然后在对话中选择Builder with MCP 模式。输入你的Prompt“请在浏览器中打开某搜索平台搜索一下关于 AI Agent 的最新趋势找到三篇最新的、最权威的新闻报道打开并进行总结。将总结的内容使用 HTML 绘制成图形化的展示。”。接下来就是等待结果。Trae CN 通过 Playwright MCP 打开浏览器访问某搜索平台搜索框中输入AI Agent 最新趋势然后点击搜索按钮进行搜索。自动向下滚动页面来查看完整的搜索结果自动点击资讯标签专门查看新闻类的搜索结果。从分析搜索结果中自行判断。找出符合要求的三篇文章。在新标签页中打开文章并进行阅读和信息收集。对已获得的三篇文章的内容进行总结自动创建 HTML 文件生成完成后自动打开。HTML 部分源码HTML 部分效果任务执行全流程中Agent 展现出强大的自主闭环能力能够自主启动浏览器、访问并操控网页、处理页面内容、编写且运行代码还能跨多个信息来源完成数据整合。全程无需用户额外干预即可独立完成复杂任务闭环。收益相较于传统纯人工协作模式同类需求需业务、产品、设计、前端 4 个角色协同投入一周方可完成而借助 Agent仅需一句指令便能快速落地。放眼当下AI Agent 的形态虽多 —— 涵盖商业化产品、开源框架、开发平台以及企业或个人部署的私有版本 —— 核心技术路径也不尽相同但有一点高度一致在处理网页时它们完全无需人工参与已达成全流程自动化。AI Agent 带来的疑问这不禁引发出关键思考若 AI Agent 是明确的未来发展趋势既能自主访问页面又能自主构建最终呈现界面那么企业是否还需要自行开发网页或用户界面是否直接提供 API 才是更高效的服务交付方式推论二企业提供服务将从提供网页向提供 APIMCP Server迁移基于成本与效率的考量这里我们可以得到第二个推论如果未来大量流量来自于通用 AI Agent 而非人类用户那么面向人类的用户界面重要性将会下降。同时API 在系统间信息交互中的效率优势显著。因此企业提供服务的方式将逐步从“提供网页用户界面”向“提供 APIMCP Server迁移”以实现更灵活、可扩展的系统集成。AI 时代专业的泛前端研发岗是必须的吗泛前端的专业壁垒是什么泛前端的角色定位和指标体系如下图“角色定位”这一排列体现了产研团队在 “理解用户想要什么” 到 “用技术实现什么” 的完整链路中各角色对“用户体验”和“技术实现”的关注侧重。前端开发处于中间所以这两个方面都是必须关注的。基于这个角色定位有一系列的技术指标可用于评判目前的工作成果。其中以“性能体验”这个指标来说我们可以通过和后端岗位、设计岗位进行对比来管中窥豹一下前端的专业壁垒是什么样的。性能层面前端性能聚焦于用户直接感知的交互体验核心是 “页面响应速度” 和 “交互流畅度”。用户对前端性能的感受是即时的如点击按钮后是否卡顿、页面加载是否缓慢等后端性能聚焦系统处理业务逻辑的效率核心是 “请求处理速度” 和 “服务器容量”。后端性能的优劣通常不直接暴露给用户但会间接影响前端体验如接口响应慢导致页面加载延迟等。体验层面设计的核心目标构建 “体验蓝图”确保体验的合理性、可用性和情感共鸣设计通过研究用户需求、梳理用户流程、设计界面逻辑回答的是 “用户需要什么体验”、“什么样的体验能让用户高效、愉悦地完成目标”。如设计一个购物 APP 的结算流程时设计需要确定 “是否需要默认勾选优惠券”“地址选择页的交互顺序”本质是在定义 “体验的最优路径”。前端的核心目标落地 “体验蓝图”确保体验的一致性、流畅性和稳定性前端通过代码将设计方案转化为可交互的产品回答的是 “如何让设计的体验在实际使用中不打折”、“如何避免技术问题破坏用户体验”。如结算流程中前端需要保证 “勾选优惠券后价格实时更新无延迟”、“地址选择时滚动流畅不卡顿”本质是保障 “体验的实际呈现符合设计预期”。在性能体验上页面加载速度应该是最能体现前端专业性的一个指标与之相关的文章非常多。这个问题是涉及业务形态、用户流程、技术架构和运行环境等多个层面的复杂问题。尤其是在企业级应用大型复杂产品上复杂性更突出。相信做过性能优化的朋友会有很深的感触。以我们当前的实践经验AI 可以帮助程序员分析一些小问题并给出一些解法建议但这些解法不一定正确。至少类似“性能优化”这类复杂问题专业前端是有很强的专业壁垒的。AI 可作为辅助工具但无法完全替代专业前端的工作。“AI 会取代程序员”到底“取代”的是什么这里引用凯文 · 凯利新书 《2049——未来10000天的可能》里面的一段话来说明“AI 与人类最大的区别是创造力的不同。”“我把创造力分为小写的创造力creativity和大写的创造力CREATIVITY。两者最大的不同是前者在很大程度上体现在复制和应用层面更多地涉及在已知的世界用已知的方法更有效地完成任务后者则聚焦在突破与创新层面更多地涉及一种在未知的世界中努力探索、寻求创新的过程。”“之所以说 AI 会取代很多人类的工作比如插画师、低阶的程序员正是因为 AI 正在迅速获得这些领域中小写的创造力即在实际生活中广泛应用的创造力。”推论三程序员需要从“复制和应用”向“突破与创新”迁移基于上面的内容我们可以得到第三个推论在 AI 浪潮下程序员的核心能力需从“复制和应用”向“突破与创新”迁移借助大模型拓展自己的能力边界创造独特价值。泛前端程序员要如何跟上 AI 浪潮泛前端领域历经多轮技术浪潮Ajax、智能机、H5、NodeJS、跨端技术、小程序、视频直播等均在不同时期引领方向。而近年跨端技术与小程序的影响尤为深远深刻改变了行业生态就技术方向而言跨端技术使其工作重心从 Native 页面转向跨端页面就市场环境而言跨端技术减少了 Native 需求小程序则让企业不再执着于开发独立 App进一步压缩 Native 空间对开发者的能力模型而言跨端技术模糊了客户端与前端的壁垒通过 JS 实现了泛前端技术的统一。回顾一下前面提到的三个迁移用户界面将从GUI 向 LUI 迁移企业提供服务将从提供网页向提供 APIMCP Server迁移程序员的能力需要从“复制和应用”向“突破与创新”迁移这三个迁移分别针对的是泛前端的技术方向、市场环境和能力模型。要如何跟上 AI 浪潮个人理解也需要从这三个方向入手。提升个人能力大模型基础知识当前大模型处于爆发初期在“如何使用大模型更好的解决问题”的探索中提示词工程Prompt Engineering、上下文工程Context Engineering、氛围编程Vibe Coding、Spec Coding 等概念层出不穷。这从侧面说明大模型的使用仍处于摸索阶段尚未形成统一定式或规范。类似地Javascript 于 1995 年左右诞生时仅为了解决网页静态化问题、弥补缺乏浏览器加载网页后的缺乏动态行为能力的一种“胶水语言”。如今到 2025 年30 年发展后JS 已经能支撑多场景的开发具备强大的全栈能力。这一演变也暗示大模型同样需要时间沉淀其潜力需要通过持续探索逐步释放。大模型的出现近乎圆了历代程序员“自然语言编程”的核心梦想。之所以说 “近乎”原因有二从输入端看自然语言本身灵活度高、缺乏统一规范这给精准转化带来了天然挑战从输出端看大模型虽能力强大却难以规避随机性与幻觉两大问题。正是这两点局限导致不同人对大模型的理解和使用方式不同最终效果也会天差地别。因此面对大模型这项新技术我们仍需像应对过往每一次技术变革那样通过持续学习与实践才能真正驾驭它。以下是我总结的大模型学习清单供大家参考原理大语言模型的发展脉络从语言模型到神经网络再到大语言模型理论AI Agent 的演进从 Chatbot 到 AI 助手以及如何搭建自己的 AI Agent理论提示词工程Prompt Engineering理论上下文工程Context Engineering实践使用 AI 编辑器 和 AI 编程Vibe Coding、Spec Coding提效日常工作场景包括但不限于编码实践使用 Coze、Dify、n8n 搭建私有 AI Agent实践训练自己的专属模型深化对大模型运行逻辑的理解思维能力“Code is cheap, show me your thinking” 这句流行语精准戳中了当下技术环境的能力需求核心大模型浪潮下个人能力模型从 “复制与应用” 向 “突破与创新” 的迁移早已不是选择而是必然而卓越的思考力正是这场迁移的核心通行证。代码编写门槛的降低早已是肉眼可见的趋势。过去需反复调试的语法、死记硬背的 API、手动搭建的基础框架如今借助 AI 辅助工具仅需几句提示词就能快速生成。这意味着单纯 “会写代码”“能套用方案” 的能力正在逐渐失去稀缺性重复劳动式的 “复制与应用”也很难再成为个人竞争力的护城河。反而是那些藏在代码背后的深度思考如面对需求时能先拆解核心痛点而非直接套模板设计方案时能预判潜在风险而非仅满足当下功能遇到问题时能穿透表面现象找到根本原因 —— 这些无法被工具替代的 “思考增量”才是彰显价值、驱动个人与项目向前的关键。这种思考能力的价值在提示词工程、Vibe Coding 等新兴实践中体现得更为直接。以提示词工程为例它看似是 “写提示”本质却是对需求的深度拆解与逻辑梳理 —— 需先明确 “要让 AI 实现什么目标”、“分几步引导更精准”、“如何规避 AI 的幻觉风险”这些环节考验的不是代码能力而是 “定义问题、拆解任务、设计路径” 的思考逻辑。再看 Vibe Coding它强调通过整体语境与交互节奏提升开发效率这背后也需要开发者先理解 “当前场景的核心需求是什么”“什么样的交互逻辑更贴合用户习惯”而非机械地堆砌功能。可以说过往在思维能力上的训练比如逻辑拆解、问题分析、场景预判恰恰为这些新兴实践提供了底层支撑帮助我们能更快抓住核心、少走弯路真正把工具的价值用透。归根结底技术工具可以替代重复劳动却无法替代深度思考代码可以被快速生成却需要思考来赋予它 “解决问题、创造价值” 的灵魂。对从业者而言与其纠结于 “代码会不会被 AI 取代”不如把更多精力放在锤炼思考力上 —— 毕竟未来的技术竞争本质上是 “思考力” 的竞争。升级技术架构GUI 向 LUI 迁移的过程中需要面对两大核心变化这也是我们必须主动调整、积极应对的关键原因。一方面现有项目的架构升级是绕不开的基础工作。GUI 时代的架构设计多围绕 “可视化交互” 展开核心是界面布局、按钮逻辑、页面跳转而 LUI 以 “自然语言交互” 为核心需底层架构支持对话上下文理解、意图识别、多轮交互逻辑甚至要整合大模型的语义解析能力。这意味着现有项目不能简单修修补补而是需要从数据流转、功能模块划分、交互逻辑设计等层面进行重构才能适配 LUI 的交互模式避免出现 “对话断层”、“意图误判” 等问题。另一方面“编写功能卡片” 将逐渐成为多数人在 LUI 生态下的日常工作。在 GUI 模式下开发者更多是绘制界面、编写点击事件而 LUI 的核心是通过 “功能卡片” 承载具体服务 —— 比如查询天气的卡片、生成报告的卡片、处理订单的卡片用户通过自然语言触发卡片卡片再调用后端能力完成任务。这要求相关人员不仅要懂功能逻辑还要理解 LUI 的交互场景比如卡片如何适配不同的对话语境、如何用简洁的语言反馈结果、如何兼容多轮对话中的参数补充这些都将成为日常工作的核心内容。正是因为这两大变化既涉及底层架构的 “硬调整”又关系日常工作模式的 “软适配”所以我们不能被动等待而要主动学习 LUI 的交互设计逻辑、熟悉功能卡片的开发规范、掌握架构升级的关键技术点通过提前布局与持续实践才能在这次迁移中抢占先机更好地适应新的技术生态。下图是我们在探讨前端架构从 GUI 转向 LUI 的升级中的一些思考主要分为“架构设计差异”与“架构迁移”两部分架构设计差异架构迁移适应新市场环境“寇可往我亦可往” 电视剧《汉武大帝》中的这句话恰好道破了当下大模型浪潮中泛前端领域的破局逻辑 —— 大模型的爆发没有削弱泛前端的价值反而打破了技术壁垒让所有人站在了同一起跑线泛前端从业者完全有能力主动掌控 “无页面化” 的未来。从技术本质来看大模型带来的 “无页面化” 核心是通过 AI Agent 实现 “需求 - 服务” 的直接对接而这背后离不开对用户意图的精准理解、对服务逻辑的高效串联以及对交互体验的细腻把控。这些能力恰恰是泛前端领域深耕多年的核心积累过往在 GUI 时代泛前端从业者需要通过界面布局、交互设计传递服务价值如今转向 LUI 与 AI Agent 驱动的 “无页面化”只是将 “通过界面承载体验” 的能力转化为 “通过 Agent 定义交互逻辑” 的能力 —— 比如如何让 AI Agent 精准识别用户需求、如何设计 Agent 调用服务的流程、如何优化无页面场景下的反馈体验这些都与泛前端长期积累的 “以用户为中心” 的设计思维、“串联多端服务” 的技术逻辑高度契合。再看行业竞争格局此前其他领域尝试通过 AI Agent 实现无页面化更多是依托大模型的通用能力进行探索并未形成专属的技术壁垒。而泛前端从业者自带 “懂交互、懂服务串联、懂用户体验” 的基因在打造 AI Agent 驱动的无页面方案时反而更具天然优势如在开发 “无页面化” 的服务场景时泛前端能更快理清 “用户需求 - Agent 交互逻辑 - 后端 API 调用” 的链路更精准地规避无页面场景下的体验痛点如交互断层、反馈不及时甚至能将过往跨端、组件化的技术经验复用到 AI Agent 的功能模块设计中让无页面方案更稳定、更易扩展。所以大模型带来的 “无页面化” 浪潮并非是对泛前端的替代而是为泛前端提供了新的技术出口。别人能借 AI Agent 实现无页面化泛前端不仅能做到更能凭借自身在交互设计、服务串联上的深厚积累做得更贴合用户需求、更符合行业场景 —— 毕竟“无页面” 不代表 “无体验”而把控体验的核心能力始终握在泛前端手中。结语以上内容为《AI 在泛前端领域的思考和实践 - 上篇》全文以 “AI 与泛前端融合” 为核心围绕 “思考” 展开深度探讨从人机交互的本质出发剖析 GUI 向 LUI 迁移的界面变革梳理企业服务从网页向 API 转型的趋势明确程序员从 “复制应用” 向 “突破创新” 的能力升级方向并给出 “提升个人能力、升级技术架构、适应新市场环境” 的应对路径为泛前端从业者厘清 AI 浪潮下的变革逻辑。后续下篇将聚焦前端高频场景 “UI2Code”设计稿转代码通过工具对比、技术拆解与实践案例具体展现 AI 如何落地设计稿转代码全流程为前端开发提供实实在在的效率助力。滴滴国际化金融-产研热招岗位客户端高级架构师 J250609012Android高级工程师/架构师-MX业务方向北京/杭州J251204003iOS高级工程师 公共架构业务风控方向北京/杭州 J251114003iOS高级工程师/架构师-MX业务方向北京/杭州 J251204004前端专家工程师 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