子玥酱 （掘金 / 知乎 / CSDN / 简书 同名）

大家好，我是 子玥酱，一名长期深耕在一线的前端程序媛 👩‍💻。曾就职于多家知名互联网大厂，目前在某国企负责前端软件研发相关工作，主要聚焦于业务型系统的工程化建设与长期维护。

我持续输出和沉淀前端领域的实战经验，日常关注并分享的技术方向包括 前端工程化、小程序、React / RN、Flutter、跨端方案，
在复杂业务落地、组件抽象、性能优化以及多端协作方面积累了大量真实项目经验。

技术方向：前端 / 跨端 / 小程序 / 移动端工程化
内容平台：掘金、知乎、CSDN、简书
创作特点：实战导向、源码拆解、少空谈多落地
文章状态：长期稳定更新，大量原创输出

我的内容主要围绕 前端技术实战、真实业务踩坑总结、框架与方案选型思考、行业趋势解读 展开。文章不会停留在“API 怎么用”，而是更关注为什么这么设计、在什么场景下容易踩坑、真实项目中如何取舍，希望能帮你在实际工作中少走弯路。

子玥酱 · 前端成长记录官 ✨
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愿我们都能在代码和生活里，走得更稳一点 🌱

引言

很多人第一次做 AI 鸿蒙 App 时，都会有一种直觉：

接个大模型 API
加个聊天页面
做个输入框

似乎：

AI App 就完成了

但真正做下去之后，很快就会进入一种熟悉的状态：

Prompt 越来越乱
状态越来越不可控
AI 调用越来越难管理

甚至：

• AI 到处直接改状态
• 页面逻辑和 AI 强耦合
• 多 Agent 协同失控
• 分布式同步越来越混乱
• Task 流无法恢复

最后整个系统会慢慢变成：

一个巨大的 AI 黑盒

很多团队最后才发现：

AI Native App 的核心，从来不是“聊天框”。

而是：

如何让 AI 成为“系统能力”。

这也是为什么：

架构

会成为 AI 鸿蒙 App 最核心的问题。

一、为什么传统 App 架构不适合 AI Native

传统 App：

用户点击
 ↓
页面响应
 ↓
功能完成

核心是：

页面驱动

但 AI Native App 不一样，AI 会：

• 主动调度任务
• 自动修改状态
• 多步骤推理
• 跨设备协同
• 连续执行 Workflow

也就是说：

系统开始“主动运行”

这时候：

页面中心化架构

会迅速失效。

二、AI Native App 真正的核心

很多人以为：

AI = 对话

其实真正的 AI Native 应该是：

Intent
 ↓
Task
 ↓
State
 ↓
UI

也就是说：

AI 不直接操作页面。

而是：

驱动任务系统

三、为什么“四层架构”会成为未来主流

因为 AI 系统天然复杂。它会涉及：

• 状态
• 推理
• 任务
• UI
• 分布式
• Agent 协同
• 长任务恢复

如果这些东西：

全部混在一起

后面一定：

越来越失控

所以未来稳定的 AI 鸿蒙 App，一定会慢慢演化成：

AI Native 四层架构

UI Layer
    ↓
State Layer
    ↓
Task Layer
    ↓
AI Runtime Layer

这是未来非常重要的一种结构。

四、第一层：UI Layer

这一层很多人最熟悉，负责：

• 页面
• 组件
• 动画
• 交互
• 响应式布局

但 AI Native UI 有一个巨大变化

传统 UI：

页面决定功能

AI Native UI：

状态决定 UI

例如，传统：

点击按钮
进入订单页

AI Native：

Task 状态变化
自动刷新 UI

示例

if (task.running) {
  showLoading()
}

或者：

if (agent.thinking) {
  showThinkingUI()
}

UI 不再是“入口”

而更像：

任务状态的投影

五、第二层：State Layer

这是 AI Native 最核心的一层。

因为：

AI 本质是状态机器

状态层负责什么

例如：

• 用户状态
• Agent 状态
• Task 状态
• 会话状态
• 分布式状态
• Memory 状态

推荐结构

GlobalState
   ↓
DomainStore
   ↓
SessionState

GlobalState

负责：

• 用户
• 登录
• 权限
• 设备

DomainStore

负责：

• 订单
• 商品
• 消息
• 日程

SessionState

负责：

• 当前 AI 会话
• 临时上下文
• 推理过程

示例

class ChatSessionStore {

  messages: Message[] = []

  thinking: boolean = false

}

一个关键原则

AI 不能直接改 UI。

只能：

修改状态

然后：

UI 自动响应

六、第三层：Task Layer

这是 AI Native 鸿蒙 App 最容易被低估的一层。很多人会让 AI：

直接调用接口

但真正稳定的系统一定会：

先进入 Task

为什么

因为 AI 本质是：

不确定系统

所以必须：

• 可恢复
• 可追踪
• 可回滚
• 可重试
• 可中断

这些东西：

只有 Task 能做到

推荐模型

Intent
 ↓
Task
 ↓
Action

示例

await taskCenter.run(
  "创建订单"
)

Task 内部

class CreateOrderTask {

  async run() {

    await orderSystem.create()

  }

}

一个关键认知

未来：

AI 不直接操作系统

而是：

AI 调度 Task

七、第四层：AI Runtime Layer

这是未来 AI Native App 最核心的能力层，也是很多团队完全没有建立的一层。

Runtime 负责什么

例如：

• Prompt 管理
• Context 管理
• Memory
• Tool Calling
• Agent 调度
• Workflow
• 安全护栏
• 推理控制

为什么必须独立 Runtime

很多项目会这样：

await llm.chat(prompt)

直接：

到处调用大模型

后面一定：

• Prompt 混乱
• Token 爆炸
• Agent 行为不可控
• Memory 污染

正确结构

AI Runtime
   ↓
Task
   ↓
State
   ↓
UI

Runtime 示例

class AIRuntime {

  async run(intent: string) {

    const context =
      await memory.build()

    return await llm.chat({
      intent,
      context
    })

  }

}

Runtime 本质是什么

其实是：

AI 操作系统

八、为什么鸿蒙特别适合 AI Runtime

因为鸿蒙天然具备：

• 分布式
• 多设备
• Task 流转
• 跨端状态同步
• 多 Agent 协同

例如，手机：

接收任务

PC：

处理文档

平板：

展示结果

这些本质上都属于：

同一个 Runtime

九、为什么 AI 会逼着鸿蒙 App 架构升级

传统 App：

用户控制系统

AI Native：

系统开始自主运行

例如：

await agent.run(
  "整理今天所有会议"
)

AI 可能：

• 打开日历
• 创建待办
• 发送消息
• 修改提醒
• 跨设备同步

如果没有：

Runtime
Task
State

整个系统一定：

彻底失控

十、真正优秀的 AI Native 鸿蒙 App 长什么样

不是：

聊天页面很多

而是：

结构极其稳定

通常具备：

• State 中心化
• Task 驱动
• Runtime 调度
• 无状态 System
• 分布式状态同步
• Agent 边界隔离

这些东西：

决定 AI App 后期还能不能继续演进。

十一、一个非常关键的认知

很多人以为：

AI Native = AI 功能

其实真正的 AI Native 是：

AI 成为基础设施。

也就是说：

AI 不再是“一个模块”

而是：

整个系统的运行方式

十二、推荐一个完整结构

app/
 ├── ui/
 ├── state/
 ├── task/
 ├── runtime/
 ├── agent/
 ├── memory/
 ├── infrastructure/
 └── distributed/

每层职责清晰

ui负责：

展示

state负责：

状态

task负责：

流程

runtime负责：

AI 调度

distributed负责：

跨设备同步

十三、总结

如果用一句话总结：

AI Native 鸿蒙 App，本质上是“Task + State + Runtime”的系统。

UI：

只是结果

真正核心的是：

• 状态流
• Task Flow
• AI Runtime
• 分布式协同

---

未来的鸿蒙 AI App 一定会越来越明显：

页面外围化
Task 中心化
Runtime 核心化

很多 AI 鸿蒙项目后期越来越难维护，并不是因为：

• 模型不够强
• Prompt 不够复杂
• Agent 不够聪明

真正的问题其实只有一个：

AI 没有真正架构化。

记住一句话：

AI Native 的核心，
不是聊天，
而是系统运行方式的改变。

当你真正建立：

• Runtime
• Task Flow
• State Flow
• Store 中心化
• 分布式状态同步
• Agent 边界

你会明显感觉到：

整个鸿蒙 AI App 开始真正“活起来了”