判断一个产品是否 AI Native，可以看 AI 在用户使用时参与得多深：只在开发阶段帮忙，属于用 AI 做产品；用户使用时 AI 参与，才进入 AI 产品。再往上，AI 要接入外部知识和业务上下文、能调用工具、被嵌进稳定流程、能自己决定下一步并观察结果调整，还要有记忆、权限、护栏、评测和运行时这些配套，才接近 AI-native system⁠1。立正还强调，demo 和产品之间隔着一段必须有人负责的距离：上线后用户依赖它，付款失败、退款、权限变化这些情况都要有人判断正确行为并持续维护，这部分 AI 写得出代码，但责任仍要落到人身上⁠2。所以一个产品是否 AI Native，不取决于有没有调用模型接口，而取决于 AI 是否成为系统运转的一部分、并且有人对它在真实世界里的持续正确负责。

立正主张 AI Native 组织的核心团队必须端到端对产品负责，对用户能否获得价值、产品能否在市场上跑通负责，而不只是对代码或设计稿负责⁠3。他提到理想状态是三到五人的小团队，每个人身上有几种特质的组合，但有明确的主导特质：有人负责快速把想法做出来，有人负责让系统可扩展可维护，有人把控审美和质量，有人从市场捕捉真实需求，有人在不完整信息下做决策⁠3。他在演讲里也说过，这样的小团队加起来要端到端拥有一个产品，飞轮才闭环、才能转得快，不同角色提供各自的专长，比如工程师负责调度 agent、提炼 context 让 AI 高效运转⁠4。

在立正看来，AI 工具效果高度依赖输入 context 的质量，同样的模型给模糊指令和给清晰规格、历史数据、用户反馈，产出差别很大，所以组织里的价值越来越取决于能为 AI 和同事提供多高质量的 context⁠3。他把这套东西拆成三层：先定义任务需要哪些 context、谁负责产生和维护，再设计 context 在团队里怎么流转，最后才是选工具链；他在评论回复里也把工具链排在第三位，前两位是 context 的组织和架构⁠3,5。这意味着判断一个组织是否 AI Native，可以看它的 context 是否被有意识地组织、维护和流转，而不只是看大家用不用最新的 AI 工具。