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
示例代码：
export class AIService {
async chat(message: string) {
const intent = await this.parseIntent(message);
return await this.executeTask(intent);
}
}
AI 层会决定 调用哪个服务。
五、Service Layer（服务层）
Service 层负责具体业务能力，例如：
用户服务，订单服务，搜索服务，推荐服务
结构：
services
├── UserService
├── SearchService
└── OrderService
示例：
export class SearchService {
async searchRestaurant(keyword: string) {
return await ApiClient.get("/restaurant/search");
}
}
AI 通过 Service 调用业务能力。
六、Tool Layer（工具层）
在 AI 应用中，经常会设计 Tool（工具）系统，Tool 的作用是：
把应用能力暴露给 AI
例如：
搜索餐厅，查询天气，预订酒店
结构：
tools
├── SearchRestaurantTool
├── WeatherTool
└── BookingTool
示例：
export class WeatherTool {
async execute(city: string) {
return await WeatherService.getWeather(city);
}
}
AI 可以通过工具调用服务。
七、数据层
数据层负责：
网络请求，缓存，数据库
结构：
repository
├── UserRepository
└── ContentRepository
示例：
export class UserRepository {
async fetchUserInfo() {
return await HttpClient.get("/user");
}
}
八、UI 层
AI 应用的 UI 通常更简单，UI 主要负责：
输入，展示结果，确认操作
例如：
@Entry
@Component
struct ChatPage {
@State message: string = "";
@State reply: string = "";
aiService: AIService = new AIService();
async send() {
this.reply = await this.aiService.chat(this.message);
}
}
UI 只是一个 交互入口。
九、完整架构示意
一个比较完整的鸿蒙 AI App 架构可能是：
entry
├── pages
│ ├── components
│ ├── ai
│ │ ├── ai_service
│ │ ├── intent_parser
│ │ ├── task_planner
│ │ └── prompt_manager
│ ├── tools
│ ├── services
│ ├── repository
│ ├── models
│ └── utils
数据流：
用户输入 ↓ AI Service ↓ Intent Parser ↓ Task Planner ↓ Tool / Service ↓ 返回结果
十、AI 应用架构的关键设计原则
设计 AI 应用架构时，有几个关键原则。
1、AI 作为入口
传统应用：
UI → Service
AI 应用：
AI → Service
2、服务能力模块化
每个能力都应该是一个 独立 Service，例如：
SearchService, PaymentService, WeatherService
3、工具化能力
AI 通过 Tool 调用系统能力。
Tool → Service
总结
随着 AI 技术的发展，应用架构正在发生变化，传统 App：
UI → Service → Network
AI App：
User Input ↓ AI Layer ↓ Tool / Service ↓ Data Layer
也就是说：
AI 不再只是功能，而是应用架构的核心。
对于鸿蒙应用来说，未来 AI 很可能成为：
系统能力，应用入口，任务执行者
这意味着：鸿蒙 AI App 的架构，正在从 页面驱动逐渐转向 智能驱动。