在这里插入图片描述

网罗开发 (小红书、快手、视频号同名)

  大家好,我是 展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。

图书作者:《ESP32-C3 物联网工程开发实战》
图书作者:《SwiftUI 入门,进阶与实战》
超级个体:COC上海社区主理人
特约讲师:大学讲师,谷歌亚马逊分享嘉宾
科技博主:华为HDE/HDG

我的博客内容涵盖广泛,主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用、前沿科技资讯、产品评测与使用体验。我特别关注云服务产品评测、AI 产品对比、开发板性能测试以及技术报告,同时也会提供产品优缺点分析、横向对比,并分享技术沙龙与行业大会的参会体验。我的目标是为读者提供有深度、有实用价值的技术洞察与分析。

展菲:您的前沿技术领航员
👋 大家好,我是展菲!
📱 全网搜索“展菲”,即可纵览我在各大平台的知识足迹。
每周定时推送干货满满的技术长文,从新兴框架的剖析到运维实战的复盘,助您技术进阶之路畅通无阻。


引言

过去十几年,App 的核心运行时一直非常稳定。无论:

Android

iOS

HarmonyOS

其底层逻辑基本都是:

用户事件
↓

业务逻辑

↓

状态更新

↓

UI刷新

整个 Runtime 的核心围绕:

Event
State
Lifecycle

展开,因此:

MVVM
Redux
Store
Router

几乎构成了传统 App 的全部。但是,AI Agent 出现以后,一切开始发生变化。

用户不再点击:

首页

搜索

课程

设置

而是直接说:

帮我安排今天的学习计划

帮我总结最近的错题

帮我推荐一节适合我的课程

系统内部可能同时发生:

Planner

Memory

Search

Recommendation

Notification

多个 Agent 协同工作,于是一个新的问题出现了:

谁负责管理 Agent?

谁负责:

上下文

状态

任务

记忆

工具

生命周期

答案就是:

Agent Runtime。

很多人以为:

LLM API
+
聊天窗口

就是 AI App。实际上:真正的 AI Native App,本质上正在诞生新的 Runtime。

甚至可以说:

Agent Runtime 之于 AI Native,就像 ArkUI Runtime 之于鸿蒙。

一、什么是 Agent Runtime

传统 Runtime 负责:

组件

状态

生命周期

渲染

例如:

ArkUI Runtime

而 Agent Runtime 负责:

Intent

Planner

Memory

Scheduler

Tools

Action

Feedback

架构:

User
 ↓
Intent
 ↓
Planner
 ↓
Scheduler
 ↓
Agent Runtime
 ↓
Tool Layer
 ↓
State
 ↓
ArkUI

它本质上属于:

System Layer

而不是:

Business Layer

类似:

JVM

Node Runtime

Browser Runtime

属于整个 AI Native App 的运行内核。

二、为什么传统 MVVM 不够用了

传统:

Button

↓

ViewModel

↓

Store

↓

UI

例如:

Button("播放")
 .onClick(()=>{
     play()
 })

但 Agent 世界里,用户输入:

帮我安排学习计划

系统内部:

查询课程

↓

分析学习记录

↓

生成计划

↓

创建提醒

↓

更新 UI

没有:

Button

没有:

onClick

系统开始进入:

Always Running

状态。因此传统:

MVVM

越来越难描述:

多任务

多 Agent

长生命周期

状态恢复

于是需要:

Agent Runtime

统一管理。

三、Agent Runtime 整体架构

推荐采用七层:

                User
                  ↓
             Intent Layer
                  ↓
             Planner Layer
                  ↓
            Scheduler Layer
                  ↓
             Memory Layer
                  ↓
              Tool Layer
                  ↓
             State Layer
                  ↓
                ArkUI

形成:

Goal Driven Runtime

而不是:

Event Driven Runtime

四、Intent Layer:目标入口

传统 App 入口:

Button

未来入口:

Goal

例如,用户:

帮我打开数学课程

经过 LLM,得到:

{
 "action":"open_course",
 "name":"数学"
}

形成:

Intent

类似:

Router

负责:

意图识别

参数解析

任务分类

统一进入:

Planner

五、Planner:任务生成器

Planner 的职责,不是回答问题。而是:

生成 Task DAG

例如:

安排学习计划

拆解:

查询课程

↓

分析学习时间

↓

生成计划

↓

创建提醒

形成:

Goal

↓

Task Graph

ArkTS:

interface Task{
    id:string
    dependencies:string[]
}

越来越像:

Airflow DAG

或者:

LangGraph

六、Scheduler:运行内核

Scheduler 是 Runtime 的 CPU。

负责:

任务排序

优先级

资源分配

失败恢复

结构:

Scheduler

↓

Queue

↓

Worker Pool

↓

Task

例如:

Notification

>

Recommendation

保证:

用户任务优先

而不是:

后台任务占满资源

Scheduler 本质上类似:

OS Kernel

七、Memory Layer:第二大脑

这是 Agent Runtime 最重要的一层,分为:

1、 Short Memory 当前会话。

2、Long Memory 用户画像。

3、Semantic Memory 向量记忆。

4、Procedural Memory 技能记忆。

架构:

Memory Center
      │
 ┌────┼────┐
 ↓    ↓    ↓
Redis Vector Graph

形成:

Shared Memory Bus

多个 Agent,共享同一 Memory。避免:

重复推理

状态不一致

八、Tool Layer:连接鸿蒙能力

Agent 必须真正执行任务。因此需要:

Tool Registry

统一管理:

1、Calendar 创建日程。

2、Audio 播放音乐。

3、Camera 图像识别。

4、Location 定位。

5、Distributed 跨设备能力。

统一抽象:

interface Tool{
 execute(params:any)
}

例如:

class AudioTool{

 execute(){

 }

}

形成:

MCP Server

一样的设计思想。

九、State Layer:Agent 不直接操作 UI

很多人喜欢:

Agent

↓

直接点击组件

其实非常危险,推荐:

Agent

↓

Store

↓

ArkUI

例如:

store.courseName="数学"

ArkUI:

Text(this.courseName)

自动刷新,形成:

State Driven UI

这样可调试、可回滚、可恢复。

符合:

ArkUI

设计哲学。

十、生命周期管理

传统页面,生命周期:

onCreate

onShow

onHide

但 Agent,生命周期更复杂:

Init

↓

Ready

↓

Running

↓

Suspend

↓

Resume

↓

Stop

状态机:

Ready
 ↓
Running
 ↓
Suspend
 ↓
Resume
 ↓
Stop

ArkTS:

enum AgentState{
 Ready,
 Running,
 Suspend,
 Stop
}

这样 Agent 才能:

暂停

恢复

持久化

真正具备:

长期运行能力

十一、Multi-Agent Runtime

未来 App 不会只有一个 Agent。例如:

Learning Agent

Search Agent

Reminder Agent

Recommendation Agent

统一由:

Supervisor

管理:

            Supervisor
                 │
       ┌─────────┼─────────┐
       ↓         ↓         ↓
 Learning   Search    Reminder

共享:

Memory

Scheduler

Tool Layer

形成:

Agent Team Runtime

越来越像:

Kubernetes

调度多个 Pod。

十二、Agent Runtime 正在成为新的 App Runtime

过去:

Page

↓

Event

↓

Function

↓

UI

未来:

Goal

↓

Intent

↓

Planner

↓

Scheduler

↓

Agent Runtime

↓

Tool

↓

State

↓

ArkUI

真正的入口,不再是:

Button

而是:

Goal

真正的核心,不再是:

ViewModel

而是:

Runtime

十三、HarmonyOS AI Native 的终局架构

未来鸿蒙 App 可能演化成:

                   Goal
                     ↓
                  Intent
                     ↓
                  Planner
                     ↓
                 Scheduler
                     ↓
               Agent Runtime
          ┌────────┼────────┐
          ↓        ↓        ↓
       Memory     Tool     State
          └────────┼────────┘
                     ↓
                   ArkUI

特点:

持续运行

多 Agent

长期记忆

任务调度

状态驱动

跨设备协同

越来越像:

一个小型操作系统

而不是:

传统 App

总结

如果用一句话理解 Agent Runtime:

Agent Runtime,就是 AI Native App 的运行内核。

过去:

Button

↓

Function

↓

UI

未来:

Goal

↓

Planner

↓

Runtime

↓

Action

↓

State

↓

UI

从:

Event Driven

逐渐演化成:

Goal Driven

而在 AI Native 时代,真正决定 App 上限的,也许不再是页面。而是:

谁拥有更强大的 Agent Runtime。

Logo

欢迎加入 MCP 技术社区!与志同道合者携手前行,一同解锁 MCP 技术的无限可能!

更多推荐