鸿蒙 App 如何设计 Agent Runtime?一文讲透 AI Native Runtime 架构

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文章目录
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。
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