AI原生应用开发是指利用人工智能技术来构建和优化应用程序的过程。这种开发方式通常涉及到机器学习、深度学习等技术，以实现自动化、智能化的功能。

以下是一些关键步骤：

1、问题定义：首先，你需要明确你的应用要解决的问题。这可能包括预测用户行为、自动分类数据、识别图像或语音等。

2、数据收集：一旦你明确了问题，就需要收集相关的数据。这些数据将用于训练你的AI模型。

3、数据预处理：在使用数据之前，你可能需要进行一些预处理，如清洗、转换和标准化等。

4、模型选择：根据你的问题和数据，选择合适的AI模型。例如，如果你正在处理图像数据，你可能会选择卷积神经网络（CNN）；如果你正在处理序列数据，你可能会选择循环神经网络（RNN）。

5、训练模型：使用你的数据来训练你的模型。这可能需要一些时间，具体取决于你的数据量和模型的复杂性。

6、测试和评估：训练完成后，你需要测试你的模型，并评估其性能。如果性能不佳，你可能需要调整你的模型或重新训练。

7、集成到应用：最后，你可以将你的模型集成到你的应用中，使其能够实时地提供预测或决策。

8、持续优化：随着新的数据出现，你可能需要不断地更新和优化你的模型。

以上就是AI原生应用开发的基本流程，希望对你有所帮助。