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当多智能体技术从通用交互走向产业级落地，如何在高严谨性场景下构建可信、可追溯、可复用的工程化体系，正成为技术落地的关键命题。本期的 openJiuwen 圆桌派直播特邀了社区内的资深开发者，聚焦科研这一对规范性与可靠性要求极高的垂直领域，基于 JiuwenSwarm 框架带来了两套场景化原型实践。从架构设计的精妙布局，到行为约束的严密逻辑，再到流程治理的深层探索，本次直播完整呈现了多智能体在专业场
当“AI 驱动”撞上“金融现实”，我们需要一场工程化的硬仗。金融数字化已进入深水区，数据虽多，系统虽繁，但“数据洞察”向“业务增长”的关键一跃始终受阻。一线员工“用不起”，专家经验“留不住”，数据价值在流转中层层衰减，已成行业顽疾。研报公告混杂，解析准确率常不足 60%跨境支付横跨 7–8 个环节，容错率近乎为零“自动化决策”要求“可解释、可追溯、可申诉”，黑盒模型寸步难行显然，仅靠调优 Prom
openJiuwen 圆桌派第 5 期如期而至，将视角落到完整工程链路 —— 7月23日（本周四）19:00，两位社区开发者将带来各自基于 JiuwenSwarm 的真实项目，以「需求拆解 + 角色分工 + 系统构建」为线索，完整复盘从场景理解到系统化交付的实战路径。直播中还将带来 2026 CCF BDCI 大赛 openJiuwen 赛题的讲解与现场答疑，解答你的参赛疑问。多 Agent 框架
本场直播将于 7 月 3 日（本周五） 19:00 - 20:30 开播，由 Cordova 鸿蒙化作者陈利辉主讲。直播讲解 Cordova 适配 OA、进销存等管理类应用的优势，对比多端底层差异，拆解鸿蒙框架与插件调用逻辑，实操演示鸿蒙工程搭建编译。熟练掌握后可复用前端资源快速开发鸿蒙混合应用，有效降低企业跨平台研发迭代成本。
本文深入解析鸿蒙原生应用开发实战，以开源项目app622为例，重点介绍两大核心功能模块：AI万能手册和拖拽排序组件。AI万能手册基于大模型API实现智能问答，采用三层架构设计，支持SSE流式响应和分类预设提示词体系；拖拽排序组件则通过Stack三层叠加法和PanGesture手势实现卡片列表的动态重排效果。项目采用ArkTS语言和ArkUI框架，展现了鸿蒙NEXT生态下的技术特性和开发范式。
本文介绍了基于HarmonyOS SDK 24开发的"AI万能手册"智能对话应用。该应用采用ArkTS+DeepSeek API实现流式AI对话，具备八大领域智能问答能力。文章详细阐述了项目架构设计、UI组件实现、SSE流式响应处理等关键技术点，特别针对API 24的兼容性问题提供了解决方案。应用采用分层架构设计，包含UI表现层、业务逻辑层和网络服务层，实现了消息气泡、历史对话管理等核心功能，并支
最新的 Pura 80 Ultra 凭借其出色的电池续航、快速的处理器和卓越的 AI 功能，为用户带来更卓越的移动体验。当用户从 OPPO 迁移到华为时，顺畅的数据传输对于继续享受这些优势至关重要，不会造成任何中断。在本文中，我们将探讨 6 种有效的方法，帮助您将数据从 OPPO 迁移到华为，确保您在迁移过程中不会丢失任何宝贵的信息。
本文详细介绍了HarmonyOS ArkUI中的SideBarContainer侧边栏组件，包括其基础用法、属性设置和事件处理。文章首先讲解了组件的基本结构和默认属性，如侧边栏宽度、拖拽区域宽度等。接着通过代码示例展示了如何动态调整侧边栏宽度、控制显示状态以及设置拖拽区域。最后提供了一个综合案例，演示了如何构建一个完整的侧边栏演示页面，包含预览、参数调节和状态切换等功能。全文内容实用，代码示例丰富
华为发布openPangu 2.0大模型，开源策略加速AI生态布局 2026年6月，华为推出505B参数的openPangu 2.0大模型，采用MoE架构（推理仅激活18B参数）并支持512K上下文窗口，计划开源7大组件。这一动作标志着华为将盘古定位为AI战略核心，旨在通过开源降低企业部署门槛，构建以华为为中心的AI基础设施生态。 对中小企业而言，openPangu的开源带来新机遇： 国产替代趋势
更重要的是，这不仅仅是数量的增长——鸿蒙版抖音的AI智能测试方案，已经完成从工具化测试到体系化验证的能力转换。而现在，AI可能30分钟就能生成一版可运行代码，当AI把开发效率大幅拉高，一个更棘手的问题浮出水面——测试验证，能跟得上吗？“无论技术如何演进，质量底线不会变。”雷超杰坚定地说：“我们不是在和AI赛跑，而是和AI一起，让质量跑得更稳、更远。这种“AI冲锋、人类守门”的模式，既发挥了AI的高
本文介绍了如何在HarmonyOS NEXT开发一个屏幕使用时间追踪器(ScreenTimeTracker)应用。文章面向初级到中级开发者，使用HarmonyOS 4.0 API20(Stage模型)和DevEco Studio开发环境。 主要功能包括： 展示今日总使用时长（核心功能） 显示解锁次数和拿起次数 列出各App使用时长明细 进度条可视化数据占比 支持数据刷新和页面滚动 。
对标NetStream，能够在逐包均衡场景实现流量信息的精确计数。支撑丢包检测、均衡度分析、拥塞分析功能。在AI智算集群大小流混跑、逐包均衡场景，能够实现精度无损的情况下，以700KB内存空间，测量120K (流，端口) 组合。本文提出**分层自适应大小流分离测量架构**，通过入口轻量级分流、大流精确计数、小流sketch聚合三层闭环控制，在不改动现有硬件架构的前提下，实现692KB内存测量120
HarmonyOS NEXT 纯百分比布局实战指南 本文介绍了如何在 HarmonyOS NEXT 中使用 RelativeContainer 结合百分比布局实现多设备自适应界面。主要亮点包括： 核心方案：使用 RelativeContainer + alignRules 实现纯声明式布局，支持跨组件锚定和百分比尺寸，一套代码适配不同屏幕尺寸（360vp-1440vp）。 关键技术： alignR
摘要 本文解析了APP_22应用的核心启动流程，重点阐述从EntryAbility到Index.ets的完整链路设计。EntryAbility负责初始化持久化存储、系统窗口和安全区处理，为应用奠定基础。main_pages.json将入口统一指向Index.ets，后者作为"总调度台"负责：1)管理底部Tab和子页面切换；2)自动恢复登录态；3)处理主题色和系统栏；4)维护统一的返回逻辑。通过Ap
本文探讨了HarmonyOS端侧AI开发中OCR功能实现的两个关键问题：任务调度和跨设备部署。文章指出，开发者在集成ML Kit的OCR能力时，常因直接使用@State驱动UI刷新而忽略Taskpool处理图像的生命周期问题，导致后台任务中断。同时，多设备部署时AOT编译和HAP分发的版本对齐问题也需特别注意。 文章提供了三个核心解决方案： 初始化OCR模型引擎时正确处理沙箱路径问题 使用Task
这一步是整个流程的基础。很多人直接复制默认配置，结果平板运行时还在用手机布局。},},的值必须与@Entry的deviceType严格对应，否则运行时会出现布局不匹配apiVersion建议统一为 23，如果实际设备版本不同，可以通过中的控制不需要针对每个设备写不同文件，ArkUI 的布局适配通过@Entry和@Preview实现。
摘要： HarmonyOS NEXT 中 AI 推理模型的启动速度优化关键在 ArkCompiler 的编译模式。默认 JIT 模式导致冷启动慢，而 AOT（提前编译）将编译过程移至构建时，显著提升性能。配置方法是在 build-profile.json5 中启用 aot: true，实测模型加载时间减少 43%。AOT 通过静态分析热点代码生成机器码，尤其适合 AI 推理等计算密集型任务，但需注
很多人第一次看文本转语音，会把它理解成"给应用加一个会朗读的功能"。但在内容型应用里，TTS 的价值并不只是播放文字，而是延长阅读场景、降低输入门槛、提升 AI 交互自然度、形成语音闭环。食界探味把 TTS 放进 AI 助手和菜品详情页之后，这个价值就更明显了。本文不只讲技术接法，更讲它为什么值得接，以及在鸿蒙设备上 TTS 能力如何真正服务产品体验。
