AI 原生架构：鸿蒙 App 的演进方向

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 

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：

A → B → C 

流程写死在代码里，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。

三、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：

用户输入 ↓ Agent ↓ Tool ↓ Service ↓ Data 

AI 成为系统的 调度中心。

四、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 

示例代码：

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

Agent 的职责类似：

操作系统调度器 

五、Tool 层：AI 的能力接口

AI 不会直接调用 Service，而是通过 Tool。Tool 的作用：

把系统能力暴露给 AI 

例如：

搜索工具 天气工具 订单工具 

示例：

export class OrderTool {
  async execute(userId: string) {
    return await orderService.getOrders(userId);
  }
}

AI 通过 Tool 调用系统能力。

六、Service 层：业务能力

Service 层负责：

业务逻辑 数据组合 

例如：

export class FlightService {
  async searchFlights(city: string) {
    return await api.get("/flights");
  }
}

Service 不依赖 UI。

七、UI 层的角色变化

在 AI 原生应用中，UI 的角色会发生变化。传统 App：

UI = 功能入口 

AI 应用：

UI = 交互界面 

例如：

聊天界面 结果展示 任务确认 

示例：

@Entry
@Component
struct ChatPage {
  @State input: string = "";
  @State reply: string = "";
  agent: Agent = new Agent();

  async send() {
    this.reply = await this.agent.run(this.input);
  }
}

UI 只负责交互。

八、AI 原生架构的优势

这种架构有几个明显优势。

1 能力复用更强

Service 不依赖 UI：

AI Web App 

都可以调用。

2 应用更灵活

流程不再固定：

AI 可以动态组合能力 

例如：

搜索 + 推荐 + 下单 

3 更适合复杂任务

AI 可以处理：

多步骤任务 复杂逻辑 跨模块能力 

传统 App 很难做到。

九、鸿蒙为什么适合 AI 原生应用

鸿蒙系统本身就强调：

分布式能力 跨设备协同 服务化架构 

这些特性与 AI 架构非常契合。

例如：

AI 可以调用：

手机服务 手表服务 平板服务 车机服务 

实现真正的：

跨设备任务执行 

总结

过去的应用架构是：

页面驱动 

未来的应用架构可能是：

AI 驱动 

对比一下：

换句话说：

AI 不只是一个功能，而是应用架构的核心。

对于鸿蒙来说，未来应用形态很可能是：

Agent + Service + UI 

而不是传统的：

Page + API 

这就是 AI 原生架构。