当操作系统开始“理解意图”：鸿蒙 AI 如何改变开发者的工作方式

想进一步了解文中提到的开发工具，欢迎开发者查阅官方教程： 快速入门 DevEco CLI "，让 AI Agent 更懂 HarmonyOS 应用开发，更有牛人带你 玩转 HarmonyOS AI Coding 提效工具 " DevEco Code 和 DevEco CLI。 距离 HarmonyOS 7 开发者 Beta 在 HDC 2026 亮相，已经过去两个月。一个系统版本的分量，往往要在发布之后才逐渐显现：性能数据和功能清单容易被迅速看见，架构选择、工具边界及其对生态的影响，则需要放到更具体的开发语境中审视。 围绕 HarmonyOS 7 的新特性与 AI Agent 能力、开发工具的实际体验与局限、鸿蒙与 iOS 和 Android 的技术路线差异，以及生态发展和开发者的下一步选择，InfoQ 与资深全栈工程师、架构师、鸿蒙生态布道师刘光智展开了这次对话。 在刘光智看来，衡量 Agent 的价值，既不能只看系统增加了多少功能，也不能只看 AI 生成了多少代码。更关键的是，研发流程能否形成闭环，开发态 Agent 与运行态 Agent 能否真正打通。 当AI不仅参与把应用写出来，也开始影响系统如何理解和调用应用时，它可能改变的，将是开发者写代码、做应用的底层方式。 以下内容根据采访整理。 HarmonyOS 7开始围绕Agent重新组织 InfoQ：站在开发者的角度看，HarmonyOS 7这一版最大的变化是什么？ 刘光智： 市面上很多报道都在讨论 HarmonyOS 7 的性能提升、速度变化和新增功能。这些内容都很重要，但我更想强调另一件事：HarmonyOS 7 最大的变化，不是某一个具体功能，而是整个系统底层开始围绕 Agent 重新组织。 过去的操作系统，本质上是一个安装和运行应用的地方。用户想完成一件事，需要先确定应该使用哪个应用，再打开应用，一步步完成操作。 HarmonyOS 7 想做的是把这个过程反过来。用户只需要说出自己的意图，系统再判断应该调用哪些能力，并将这些能力组织起来，帮助用户完成任务。 InfoQ：你刚才提到的这个转变，要真正落地，核心是什么？ 刘光智： 核心是升级到 2.0 版本的鸿蒙智能体框架，也就是 HMAF 2.0。 整套架构可以拆成六层。 第一层是小艺。它是系统级智能助手，也是用户进入这套体系的入口。用户可以直接向它表达需求。 第二层是 HMAF 2.0。它负责任务拆解，把用户的一句话拆成多个步骤，同时管理多个智能体之间的沟通与配合。 第三层是 AI 底座，包括开源大模型 openPangu 2.0 和端侧 30B 模型。 第四层是系统层面的保障，包括方舟引擎、星盾安全和星河互联。 第五层是开发者工具，包括 DevEco Code和DevEco CLI。 第六层是具体场景，例如空间计算。 这六层呈现了 HarmonyOS 7 围绕 Agent 建立的整体技术体系。开发者端最直接的变化，是应用不再只是被动等待用户点开，而是可以把自己暴露成一个"可被系统调度"的智能体。大会现场有一个非常直观的演示——用户只说了一句"帮我报名马拉松"，小艺就把需求拆成多个子任务，调度"运动健康""日程""搜索"等不同子智能体，让它们互相沟通、并行推进。 落到代码层面，一个应用如何把自己交给系统调度，本质上就是一件事：用 HMAF 的能力注册一个可被识别的智能体，把意图、参数和回调暴露出去。下面是一个简化的示意，一个马拉松报名相关的能力如何接入 HMAF： // 接入 HMAF：注册一个"赛事报名"能力，让系统级智能体（小艺）能调度到它 import { agentService } from '@kit.AgentKit'; @agentService.AgentExtension export default class MarathonAgent extends agentService.AgentExtension { // 声明该智能体支持的能力与参数 schema，供系统做意图匹配 declareCapabilities(): agentService.Capability[] { return [{ id: 'sign_up.marathon', description: '报名某场马拉松赛事', inputSchema: { type: 'object', properties: { race: { type: 'string', description: '赛事名称' }, date: { type: 'string', description: '比赛日期' }, location: { type: 'string', description: '举办城市' } }, required: ['race', 'date'] } }]; } // 系统把拆解后的子任务分发进来，这里拿到的是结构化参数，而不是一句自然语言 async onInvoke(task: agentService.TaskInfo): Promise { const { race, date } = task.arguments; // 这里可以调用健康数据、支付、日程等多个 skill 协同 const schedule = await this.invokeSkill('calendar.add_reminder', { race, date }); return { status: 'success', result: schedule }; } } 这跟"一个语音助手调用一个 API"不是同一层面的复杂度。过去是你问我答、单点调用；现在用户只要表达意图，系统通过 declareCapabilities 做意图匹配，通过 onInvoke 把结构化任务分发下来，背后是多个智能体在协作。 InfoQ：除了Agent能力，这一版还有哪些技术变化值得关注？ 刘光智： openPangu 2.0这次也开源了。Pro 版有5050亿参数，Flash 版有920亿参数，两个版本都支持 512K 超长上下文。 不过，我认为重点不只是参数规模，而是“昇腾原生”。按照官方说法，openPangu 2.0 的单卡吞吐率可以达到主流开源模型的两倍。相比单纯比较参数量，这个定位更值得关注。 在性能方面，HarmonyOS 7 的调度层首次引入“性能大模型”。系统应用启动速度提升24%，生态应用启动速度提升34%，游戏帧率稳定性提升40%；年度负载增长则控制在10%以内，低于行业平均水平。 安全方面，星盾安全架构使用端侧AI防范诈骗，可以秒级识别七大类诈骗套路。目前已经帮助用户识破347万次潜在骗局，支付宝、抖音等主流应用也已经接入。 鸿蒙开发工具为何选择双轨并行 InfoQ：从开发者实际使用的角度看，这次工具链有哪些变化？ 刘光智： 我把这次鸿蒙的开发工具路线称为“双轨制”。 一条是 DevEco Code。它“自带大脑”，类似自动驾驶中的副驾驶。开发者给出需求后，它可以自主规划、编写代码、编译调试，遇到报错还能够自动修复。 另一条是 DevEco CLI。它本身不负责决策，而是负责开放能力，把