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HarmonyOS Agent DSL实战:原生AI应用开发的破局之道 原创
SameX
发布于 2025-6-27 13:01
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作为首批接入鸿蒙Agent DSL的开发者,曾在智能家电项目中用它实现设备的智能联动。本文结合实战经验,分享Agent DSL如何降低AI开发门槛,实现从单一功能到多智能体协同的跨越。
一、原生AI开发的破冰之旅
1.1 传统开发的三大困境
- 框架碎片化:需同时掌握TensorFlow Lite、ML Kit等多套框架
-
- 跨端适配难:手机/手表/家电的AI能力差异大,适配成本高
-
- 实时性瓶颈:云端AI调用延迟高,本地模型部署复杂
1.2 Agent DSL的破局点
- 统一开发模型:一套DSL适配所有鸿蒙设备
-
- 原生集成:深度整合鸿蒙分布式能力
-
- 低代码门槛:AI逻辑与业务逻辑分离,非AI开发者也能上手
二、Agent DSL核心特性实战
2.1 智能体的极简定义
// 天气智能体(获取天气并智能推荐)
agent WeatherAgent {
// 基础能力:获取天气
func getWeather(city: String) -> WeatherData {
// 调用鸿蒙天气服务
let data = HmsWeatherService.fetch(city)
return data
}
// 智能能力:根据天气推荐
func getRecommendation(weather: WeatherData) -> String {
if weather.temp > 30 {
return "建议开空调"
} else if weather.rainfall > 5 {
return "记得带伞"
}
return "天气适宜"
}
}
2.2 多智能体协同编程
// 智能家居中控智能体
agent HomeController {
private let weatherAgent = WeatherAgent()
private let acAgent = AirConditionerAgent()
private let lightAgent = LightAgent()
func autoAdjust() {
// 1. 获取天气
let weather = weatherAgent.getWeather("北京")
// 2. 协同调节空调
if weather.temp > 28 {
acAgent.setTemp(24)
}
// 3. 天气阴暗时开灯
if weather.light < 300 {
lightAgent.turnOn()
}
}
}
2.3 分布式智能体通信
// 跨设备协同(手机与空调)
agent MobileController {
func controlAc(acId: String, temp: Int) {
// 分布式调用空调智能体
let acAgent = AgentFinder.find("air_conditioner:\(acId)")
acAgent.send(SetTemperature(temp: temp))
}
}
三、实战案例:智能睡眠系统
3.1 智能体架构设计
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 睡眠监测Agent │───→│ 数据分析Agent │───→│ 设备控制Agent │
│ (手表端) │ │ (手机端) │ │ (家电端) │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
↑ ↑ ↑
└────────────────┼────────────────┘
┌──────────────────────┐
│ 分布式消息总线 │
└──────────────────────┘
3.2 核心代码实现
// 睡眠监测智能体(手表端)
agent SleepMonitor {
func monitor() -> SleepData {
// 读取手环传感器数据
let data = WearableSensor.read()
return data
}
}
// 数据分析智能体(手机端)
agent SleepAnalyzer {
func analyze(data: SleepData) -> AdjustmentPlan {
// AI分析睡眠质量
if data.deepSleep < 1.5.hours {
return Plan(light: 300, temp: 26)
}
return Plan(light: 200, temp: 24)
}
}
// 设备控制智能体(家电端)
agent DeviceController {
func execute(plan: AdjustmentPlan) {
Light.setBrightness(plan.light)
AC.setTemperature(plan.temp)
}
}
四、性能优化与最佳实践
4.1 资源受限设备的优化策略
- 模型轻量化:使用鸿蒙轻量级AI编译器优化模型大小
-
- 本地优先:常用模型缓存在设备本地,减少云端调用
-
- 异步处理:非实时任务使用
async避免阻塞UI
- 异步处理:非实时任务使用
4.2 避坑指南
- 通信开销:减少智能体间频繁通信,合并批量消息
-
- 状态管理:避免智能体维护过多状态,优先无状态设计
-
- 版本兼容:智能体接口变更时,保持向后兼容
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