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》
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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

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引言

过去几年，移动 App 的架构其实一直很稳定：

UI
 ↓
业务逻辑
 ↓
接口
 ↓
数据库

不管是：

• iOS
• Android
• Flutter
• RN

本质上都属于：

“页面驱动架构”。

用户：

点击页面
触发功能
完成操作

整个系统围绕：

页面导航

运转。但 AI 出现之后，一个巨大的变化开始发生：

App 开始从“功能系统”变成“智能系统”。

很多团队现在还只是：

给 App 接一个聊天框

但真正的 AI Native，并不是：

UI 多了 AI

而是：

整个架构开始 AI 化

这也是为什么：

传统 App 架构

会越来越难支撑下一代鸿蒙应用。

一、为什么传统 App 架构开始失效

因为传统架构有一个核心前提：

用户明确知道自己要点什么

例如：

点击按钮
进入页面
提交数据

但 AI 时代：

用户越来越不想操作页面

而是：

直接表达目标

例如：

帮我整理今天会议

系统自动：

• 创建待办
• 更新日历
• 发送提醒
• 整理纪要

这里最大的变化是：

功能开始“任务化”。

二、下一代鸿蒙 App 的核心：Task

未来很多 App：

页面不再是核心

真正核心会变成：

Task Runtime

为什么

因为 AI 本质上：

是任务执行系统

例如：

await agent.run(
  "帮我完成报销"
)

背后可能：

• OCR 发票
• 填写表单
• 创建审批
• 发送消息

这些行为：

已经跨越多个页面

甚至：

跨越多个设备

所以未来架构会变成

Intent
 ↓
Task
 ↓
State
 ↓
UI

这里：

UI 开始外围化

三、为什么鸿蒙特别适合 AI Native

因为鸿蒙天然具备：

• 分布式
• 多设备
• 实时同步
• Task 流转
• AI 调度

这些能力本质上都适合：

“目标驱动系统”

一个典型场景

用户说：

继续昨天没看完的视频

系统可能，手机：

显示控制器

TV：

自动续播

平板：

同步评论区

整个过程：

用户没有点击任何页面

四、下一代架构的第一层：Intent Layer

这是未来最重要的一层，因为未来用户不再：

操作页面

而是：

表达目标

例如：

帮我订下周去上海的机票

系统负责：

• 理解意图
• 分析上下文
• 创建任务

所以 Intent Layer 负责：

• NLP
• Prompt
• Context
• Memory
• 用户画像

示例：

intent.parse(input)

五、第二层：Task Runtime

这是 AI Native 鸿蒙 App 的真正核心，因为 AI 的本质：

不是聊天

而是：

任务执行

Task Runtime 负责：

• 任务调度
• 流程编排
• 状态恢复
• 并行执行
• 失败重试

例如：

await task.run()

为什么重要

因为未来一次 AI 操作：

可能持续几十秒

甚至：

跨设备执行

传统页面架构：

根本承载不了

六、第三层：State Flow

AI 最大的问题之一：

状态不可预测

例如：

await agent.run(
  "帮我整理今天会议"
)

AI 可能：

• 更新待办
• 修改日历
• 创建笔记
• 发送消息

如果没有：

统一状态流

整个 App 一定：

越来越混乱

所以未来一定是

Store 中心化

推荐结构：

GlobalState
 ↓
DomainStore
 ↓
UIState

七、第四层：AI Runtime

很多团队会误以为：

AI = 调接口

其实真正的 AI Native：

一定存在 Runtime

Runtime 负责：

• Prompt 管理
• Memory
• Context
• Tool Call
• Agent
• Model Router

例如：

runtime.runTask()

未来：

AI Runtime

会像今天：

网络层

一样重要。

八、第五层：Distributed Runtime

这是鸿蒙最大的差异化能力，因为未来很多任务：

不是单设备任务

例如：

手机创建
TV 执行
平板展示

所以未来一定需要：

分布式 Runtime

负责：

• 跨设备状态
• Task 迁移
• Session 同步
• Context 同步

九、为什么传统 MVC / MVVM 不够了

因为：

AI 会让系统复杂度暴涨

传统：

页面 → ViewModel → Model

适合：

静态功能

但 AI App：

任务动态生成

甚至：

流程动态变化

所以未来更像：

Runtime Architecture

而不是：

页面 Architecture

十、未来鸿蒙 App 的推荐结构

app/
 ├── intent/
 ├── task/
 ├── runtime/
 ├── state/
 ├── domain/
 ├── distributed/
 ├── ai/
 └── ui/

每层职责

intent/ 负责：

理解目标

task/ 负责：

任务执行

runtime/ 负责：

AI 调度

state/ 负责：

状态管理

distributed/ 负责：

多设备协同

十一、为什么 AI 会逼着 App“系统化”

传统 App：

一次点击
一个动作

AI App：

一次任务
几十个动作

例如：

await agent.run(
  "安排今天所有会议"
)

AI 可能：

• 修改日历
• 创建会议
• 发送通知
• 更新提醒

如果系统仍然是：

页面驱动

一定会：

彻底失控

十二、真正优秀的 AI 鸿蒙 App 长什么样

不是：

聊天框很炫

而是：

整个系统围绕 Task 运转

通常具备：

• Intent System
• Task Runtime
• State Flow
• AI Runtime
• Distributed Runtime
• Store 中心化

这些东西：

才是真正的 AI Native 架构。

十三、一个非常关键的认知

很多人以为：

AI 是 App 的一个模块

其实未来：

AI 会变成整个 App 的操作系统。

过去：

用户驱动功能

未来：

AI 驱动系统

这是非常大的架构变化。

十四、总结

如果用一句话总结：

AI + 鸿蒙 App，本质上是在从“页面系统”走向“任务系统”。

过去：

用户点击页面

未来：

用户表达目标

过去：

页面组织功能

未来：

Task 组织能力

很多团队现在做 AI 鸿蒙 App 时，还停留在：

聊天框 + 大模型

但真正的下一代架构，其实是：

整个系统 Runtime 化。

记住一句话：

AI 最大的变化，
不是“多了一个功能”，
而是“整个 App 开始智能化”。

当你真正建立：

• Intent Layer
• Task Runtime
• State Flow
• AI Runtime
• Distributed Runtime
• Store 中心化

你会明显感觉到：

整个鸿蒙 App 已经不再是“传统 App”
而是“智能系统”