网罗开发 （小红书、快手、视频号同名）

  大家好，我是 展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。

图书作者：《ESP32-C3 物联网工程开发实战》
图书作者：《SwiftUI 入门，进阶与实战》
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引言

过去一年，越来越多开发者开始尝试把 AI 集成到 HarmonyOS App 中。

最开始，大家做的是：

聊天机器人

后来变成：

AI 搜索
AI 问答
AI 助手

再后来，越来越多团队开始尝试：

AI Agent

例如：

智能日程

智能办公

智能客服

智能教育

智能车机

智能家居

很多 Demo 看起来都很炫。但真正进入企业项目之后，却发现一个现实的问题：

模型已经够聪明了，为什么 Agent 还是跑不起来？

原因其实很简单。很多团队都把重点放在：

Prompt

模型

RAG

却忽略了真正决定 AI App 能否落地的一层：

Agent Runtime。

一句话来说：

LLM 决定 Agent 能思考，而 Runtime 决定 Agent 能不能真正运行。

一、什么是真正的 Agent Runtime？

很多人认为：

Runtime
=
调用一下模型

实际上完全不是，Runtime 更像：

Android Runtime（ART）

Java JVM

Node Runtime

它不是一个 SDK，而是一整套运行环境。

对于 HarmonyOS AI Native App 来说，Runtime 要负责：

生命周期

状态

调度

上下文

记忆

工具

Agent

治理

一句话：

Runtime 就是整个 AI 系统的大脑中枢。

二、为什么 Agent 一定需要 Runtime？

很多 Demo 都是：

User

↓

LLM

↓

Tool

↓

Answer

几十行代码，非常简单。但是企业系统通常会变成：

用户：

帮我整理今天会议

↓

Planner

↓

Calendar

↓

Search

↓

Summary

↓

Memory

↓

Notification

↓

UI

这里出现一个问题，这些模块：

谁创建？

谁销毁？

谁通信？

谁调度？

谁恢复？

如果没有 Runtime，整个系统就是：

几十个 Agent

几十个 Tool

几十个 Context

互相调用

最后完全失控。

三、HarmonyOS Agent Runtime 整体架构

一个完整 Runtime 可以拆成九层。

                     User
                      │
                      ▼
             Agent Runtime Kernel
                      │
 ┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
 ▼          ▼          ▼          ▼
Planner   Context    Scheduler  Governance
 │          │          │          │
 ▼          ▼          ▼          ▼
Memory   StateMgr   Agent Bus  Policy
      └────────┬──────────────┘
               ▼
          Tool Runtime
               ▼
          MCP Connector
               ▼
     HarmonyOS System Ability

可以发现，真正运行的中心已经不是：

LLM

而是：

Runtime

LLM 只是 Runtime 的一个组件。

四、Runtime 第一职责：生命周期管理

Agent 并不是一直存在，它应该拥有完整生命周期：

Created

↓

Initialized

↓

Running

↓

Waiting

↓

Completed

↓

Destroyed

Runtime 必须统一维护：

创建

暂停

恢复

超时

释放

否则：

Agent 无限增长

内存泄漏

Context 泄漏

都会发生。

五、Runtime 第二职责：任务调度

真正企业级 Agent 不是一个任务。而是一棵任务树，例如：

帮我生成今天日报

Planner 会拆成：

查询数据

↓

统计分析

↓

生成图表

↓

生成摘要

↓

发送邮件

Scheduler 会进一步转换成：

Task DAG

例如：

       Query
      /     \
 Statistics  Charts
      \     /
      Summary
          |
        Email

相比传统串行执行：

Task A

↓

Task B

↓

Task C

DAG 可以：

并行

失败恢复

动态插入节点

优先级调度

这也是 Runtime 最重要能力之一。

六、Runtime 第三职责：上下文管理

很多人觉得 Context 就是聊天记录，实际上企业 Context 包括：

用户状态

设备状态

Memory

Tool Result

Planner

Session

系统策略

Runtime 每次推理前，都会重新构建：

Prompt Context

而不是一直追加聊天记录，否则：

Token 爆炸

Latency 飙升

推理成本增加

七、Runtime 第四职责：Agent 调度

一个企业 App 通常不是：

一个 Agent

而是：

Planner

Memory

Search

UI

Code

Vision

多个 Agent，Runtime 必须：

创建 Agent

释放 Agent

调度 Agent

通信 Agent

同步状态

否则：

Agent 数量越多

系统越混乱。

八、Runtime 第五职责：Tool Runtime

很多开发者认为 Tool Calling 就是：

LLM

↓

Function

实际上 Runtime 负责：

Tool Registry

↓

Permission

↓

Dispatcher

↓

Executor

↓

Observation

↓

Context Update

模型，只是决定：

调用哪个 Tool。

真正执行，全部交给 Runtime。

九、Runtime 第六职责：Memory Center

真正企业 Agent，Memory 不是：

Vector DB

而是：

Working Memory

↓

Session Memory

↓

Long Memory

↓

Semantic Memory

Runtime 必须动态：

Recall

Summarize

Compress

Forget

否则 Memory 永远增长。

十、Runtime 第七职责：事件驱动

企业 Runtime 不应该依赖同步调用，推荐采用：

Event Bus

例如：

TASK_CREATED

↓

Planner

↓

SEARCH_DONE

↓

Summary

↓

UI_REFRESH

Runtime 负责：

Publish

Subscribe

Retry

Priority

Timeout

整个系统变成：

Reactive Runtime

而不是：

Function Runtime

十一、Runtime 第八职责：治理

真正 AI App 最大问题，不是不会回答。而是：

做错事。

因此 Runtime 必须，内置：

Permission

Policy

Risk

Audit

Quota

Human Approval

例如，删除联系人 Runtime，不会直接执行。而是：

Require Approval

这是企业项目必须具备的能力。

十二、HarmonyOS Agent Runtime 推荐工程结构

建议采用模块化设计：

src
├── runtime
│   ├── kernel
│   ├── scheduler
│   ├── lifecycle
│   ├── context
│   ├── state
│   ├── governance
│   ├── metrics
│   └── recovery
│
├── planner
├── memory
├── tools
├── agents
├── bus
├── mcp
├── services
└── ui

这种设计的好处是：

• Runtime 与业务解耦
• Agent 可插拔
• Tool 可扩展
• Scheduler 可替换
• MCP Server 可动态接入

后期无论增加新的 Agent，还是增加新的系统能力，都无需重构整个应用。

十三、企业级 Agent Runtime 还需要哪些能力？

很多开源 Agent Framework 更关注"功能能跑起来"，但企业级 Runtime 更关注"系统能稳定跑下去"。

因此建议再增加以下几个核心模块。

1、Observability（可观测性）

每一次推理、Tool 调用、Agent 通信都应该记录。例如：

Trace ID

Task ID

Agent ID

Latency

Token Usage

Tool Cost

Memory Recall Count

最终形成完整调用链：

User
↓

Planner

↓

Search

↓

Memory

↓

Summary

↓

UI

方便定位性能瓶颈。

2、Checkpoint（任务检查点）

长任务执行过程中：

Planner

↓

Search

↓

Summary

↓

Report

如果 Search 完成后应用退出，Runtime 不应该重新开始。

而应该：

Resume From Checkpoint

继续执行，这是 Workflow Runtime 常见设计。

3、Resource Manager（资源管理）

移动端最大的限制：

CPU

GPU

NPU

Memory

Battery

Runtime 应根据：

设备负载

温度

电量

网络状态

动态调整：

模型大小

推理频率

Agent 数量

并发任务

真正做到：

智能调度，而不是盲目运行。

十四、HarmonyOS AI Native App 的终极架构

整个 AI Native 技术栈串联起来：

                    User Intent
                         │
                         ▼
                Agent Runtime Kernel
                         │
 ┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
 ▼          ▼          ▼          ▼
Planner  Context  Scheduler  Governance
 │          │          │          │
 ▼          ▼          ▼          ▼
Memory  StateMgr  Agent Bus  Metrics
      └──────────┬───────────────┘
                 ▼
           Tool Runtime
                 ▼
           MCP Connector
                 ▼
      HarmonyOS System Service
                 ▼
       ArkUI / Ability / AI SDK

整个 Runtime 负责组织：

• Agent 的生命周期
• 多智能体协作
• Context 与 Memory 管理
• Tool Calling 与 MCP 接入
• 系统资源调度
• 安全治理与可观测性

最终让 AI 从一个"聊天能力"，升级为一个真正能够持续运行、持续执行、持续优化的智能系统。

总结

过去我们认为：

模型决定 AI 的能力。

今天越来越多企业发现：

Runtime 决定 AI 的工程化能力。

如果用一句话总结 HarmonyOS Agent Runtime：

它不是一个 SDK，也不是一个框架，而是一套负责调度 Agent、管理 Context、协调 Memory、执行 Tool、治理系统行为的 AI 应用运行时平台。

未来 HarmonyOS AI Native App 的竞争，将逐渐从模型能力转向Runtime 能力。

真正能够支撑复杂业务、企业级应用和多智能体协作的，不是某一个大模型，而是围绕 Agent Runtime 构建起来的完整 AI 基础设施。