LemonData 部落格

AI Native 不僅僅是關於使用 AI 工具，而是軟體開發方式的一場根本性變革。在這種模式下，5 人的團隊透過從第一天起就圍繞著 human-AI collaboration 來設計工作流程，其表現甚至能超越 50 人的組織。

一位開發者，一位 AI 程式碼助手，30 天。274 條 API 路由，46 個資料庫模型，超過 10 萬行程式碼。以下是真實發生的過程 —— 計費系統的錯誤、凌晨三點的除錯過程，以及那七種不斷出錯的模式。

傳統的 API 是為閱讀文件的開發者所設計的。Agent-first API 設計則翻轉了這一點：透過結構化的錯誤回應、自我修正提示以及機器可讀的 endpoints，讓 AI agents 無需人為介入即可從錯誤中恢復。

Rate limits 是 AI 應用程式在正式環境中發生故障最常見的原因。以下將說明各家供應商如何實作這些限制，以及如何建立具彈性的 retry logic。

逐步教學：使用 Python + FastAPI 打造具備模型切換、對話歷史紀錄與錯誤處理功能的串流式 AI 聊天機器人。本專案已具備生產環境部署能力。

2026 年初，AI API 的格局發生了劇烈變化。新的定價模式、開源競爭以及聚合平台正在重塑開發者獲取 AI 的方式。