AI 原生架构：鸿蒙应用的下一代形态

过去 20 年，移动应用的架构几乎一直是围绕页面（Page）设计的。一个典型 App 的结构通常是首页、列表页、详情页、个人中心等。用户通过点击页面完成操作：进入页面 → 点击按钮 → 请求数据 → 展示结果。

这种模式在传统互联网时代非常成功。但随着大模型与 AI Agent 的出现，应用的核心入口正在发生变化。用户不再一定通过'页面'使用 App，而是通过'对话'和'任务'。这意味着应用架构也在发生变化。未来很多应用，很可能不再是 UI 驱动应用，而是 AI 驱动应用。这就是所谓的 AI 原生架构（AI Native Architecture）。

什么是 AI 原生应用

很多应用只是接入 AI 功能，例如在搜索里加入 AI、在客服里加入 AI。这种模式本质还是传统架构，即 App + AI。

真正的 AI 原生应用是 AI + App，也就是说 AI 成为应用的核心入口。用户的操作可能只是一句话，比如'帮我订明天去上海的机票'。系统可能自动完成查询航班、筛选价格、填写信息、提交订单。整个流程甚至不需要用户打开多个页面。

传统 App 架构的核心问题

传统应用架构通常是这样的：UI Layer → Service Layer → Repository → Network。逻辑由 UI 触发：点击按钮 → 调用接口。问题在 AI 场景下会变得非常明显。

1. 页面成为瓶颈

传统 App 的功能入口是页面，例如订单页面、搜索页面、设置页面。但 AI 应用的入口是用户意图，比如'帮我查订单'。系统直接调用 OrderService，不需要进入页面。

2. 业务能力难复用

传统 App 的业务逻辑经常写在 Page ViewModel 中。例如：

async loadOrders() {
  const data = await api.get("/orders")
  this.orders = data
}

AI 想复用这个能力时会发现：代码依赖 UI，无法独立调用。

3. 流程是固定的

传统应用流程写死在代码里，A → B → C。但 AI 应用流程是动态的。例如订机票，AI 可能先查天气，再推荐航班，再推荐酒店。流程在运行时决定。

AI 原生架构的核心思想

AI 原生应用的架构通常包含几个核心模块：UI Layer、Agent Layer、Tool Layer、Service Layer、Data Layer。整体结构是用户输入 → Agent → Tool → Service → Data。AI 成为系统的调度中心。

Agent 层：系统的大脑

Agent 负责理解用户意图、规划任务、调用工具、组合结果。以 Agent 层为例，核心逻辑可以这样设计：

export class Agent {
  async run(input: string) {
    const intent = await this.parseIntent(input)
    return  .(intent)
  }
}

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