鸿蒙 AI App 的技术架构解析
引言
随着大模型能力逐渐普及，越来越多应用开始接入 AI 功能。但很多开发者在真正做 AI 应用时，很快会遇到一个问题：
传统 App 架构，并不适合 AI 应用。
过去我们设计 App，通常围绕 页面 + 业务逻辑展开。但 AI 应用的核心不再只是页面，而是：
AI 能力 → 任务理解 → 服务调用
这意味着应用架构需要发生变化。
一、传统 App 架构是什么样
大多数鸿蒙应用的架构类似这样：
Page ↓ Service ↓ Repository ↓ Network
职责很清晰：
Page: UI 展示
Service: 业务逻辑
Repository: 数据管理
Network: 网络请求
例如：
用户点击按钮 ↓ 页面调用 Service ↓ Service 调用 API ↓ 返回数据展示
这种架构适合 功能型应用，但 AI 应用的逻辑完全不同。
二、AI App 的核心流程
AI 应用通常是这样工作的：
用户输入 ↓ AI 理解意图 ↓ 任务规划 ↓ 调用服务 ↓ 返回结果
例如，用户输入：
帮我推荐附近好吃的餐厅
系统流程可能是：
AI → 意图识别 → AI → 解析位置 → AI → 调用餐厅服务 → AI → 返回推荐
这里 AI 其实成为 系统核心入口。
三、AI App 的核心模块
一个完整的 AI 应用通常包含几个核心模块：
AI Layer, Service Layer, Data Layer, UI Layer
结构示意：
用户输入 ↓ AI Layer ↓ Service Layer ↓ Data Layer ↓ UI 展示
AI 层变成整个系统的 控制中心。
四、AI Layer（AI 层）
AI 层负责：
意图识别，任务规划，工具调用
典型模块包括：
Intent Parser, Task Planner, Tool Manager, Prompt Manager
结构示例：
ai
├── ai_service
│ ├── intent_parser
│ ├── task_planner
│ └── prompt_manager
