

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 🌱
文章目录
-
- 引言
- [一、为什么 Agent 必须理解 Workspace](#一、为什么 Agent 必须理解 Workspace)
- [二、Workspace Runtime 才是真正的上下文来源](#二、Workspace Runtime 才是真正的上下文来源)
- [三、Agent Runtime 核心架构设计](#三、Agent Runtime 核心架构设计)
-
- [Workspace Runtime](#Workspace Runtime)
- [Context Engine](#Context Engine)
- [Agent Scheduler](#Agent Scheduler)
- [Tool Runtime](#Tool Runtime)
- [四、鸿蒙 PC 为什么特别适合 Agent](#四、鸿蒙 PC 为什么特别适合 Agent)
- [五、一个企业级 Agent 实战案例](#五、一个企业级 Agent 实战案例)
- 六、未来演进方向
- 总结
引言
过去二十年,桌面软件一直遵循一个固定模式:
text
用户操作
↓
应用响应
↓
界面更新
无论是:
- Office
- IDE
- 浏览器
- 企业管理系统
本质都属于:
text
Application Driven
即:
应用驱动用户完成任务。
但随着大模型与 Agent 技术的发展,软件架构正在发生新的变化:
text
User
↓
AI
↓
Application
越来越多情况下,用户不再直接操作应用。
而是:
text
告诉 AI 目标
由 AI 负责:
- 理解任务
- 调度能力
- 组织流程
- 执行操作
这意味着:
软件交互入口正在从 App 转向 Agent。
而鸿蒙 PC 的 Workspace 架构,恰好为这种演进提供了天然基础。
一、为什么 Agent 必须理解 Workspace
先看一个真实场景,用户正在鸿蒙 PC 上同时进行:
- 编写需求文档
- 查看 AMS 系统设计稿
- 阅读接口文档
- 回复企业微信消息
- 调试审批流代码
这时候用户说:
text
帮我整理当前审批流需求
问题来了,AI 如何知道:
- 当前需求文档是哪一个?
- 哪个窗口正在工作?
- 哪个项目是当前项目?
- 哪份设计稿与当前任务相关?
如果没有 Workspace 概念,AI 实际看到的只有:
text
帮我整理当前审批流需求
这几乎没有任何上下文,因此:
text
传统 Chat AI
=
无状态 AI
而真正可用的 Agent 必须拥有:
text
Workspace Awareness
即:
工作区感知能力。
二、Workspace Runtime 才是真正的上下文来源
很多团队设计 AI 时,首先想到的是:
text
聊天记录
实际上真正有价值的是:
text
运行时状态
例如:
ts
interface WorkspaceState {
currentProject: string
currentTask: string
activeWindow: string
openedFiles: string[]
selectedContent: string
}
AI Runtime 实际读取的应该是:
text
Workspace State
而不是:
text
Chat History
因为聊天记录描述的是:
text
用户说过什么
Workspace 描述的是:
text
用户正在做什么
后者价值远远更高。
三、Agent Runtime 核心架构设计
真正的鸿蒙 PC Agent 通常会拆成四个核心模块:
text
Workspace Runtime
↓
Context Engine
↓
Agent Scheduler
↓
Tool Runtime
分别承担不同职责。
Workspace Runtime
负责:
- 维护工作区状态
- 维护窗口关系
- 管理任务生命周期
- 管理跨设备状态
例如:
ts
class WorkspaceRuntime {
currentWorkspaceId: string = ""
activeTaskId: string = ""
activeWindowId: string = ""
}
这里保存的是:
text
系统状态
而不是:
text
页面状态
Context Engine
负责上下文构建。例如:
ts
class ContextEngine {
async buildContext() {
return {
task: runtime.activeTaskId,
file: runtime.activeFile,
summary: await memory.summarize()
}
}
}
这里最重要的是:
text
上下文裁剪
否则,随着工作时间增长:
text
Token
无限增长
最终推理成本失控。
Agent Scheduler
调度器是整个 Agent 的核心。例如,用户输入:
text
生成 AMS 项目测试计划
Scheduler 会执行:
text
理解目标
↓
拆解任务
↓
调用工具
↓
生成结果
任务结构:
ts
interface AgentTask {
id: string
goal: string
status: string
dependencies: string[]
}
未来复杂场景甚至可能变成:
text
Agent Network
多个 Agent 协同完成任务。
Tool Runtime
负责管理工具能力。例如:
text
文件读取
数据库查询
搜索服务
系统通知
代码生成
统一抽象:
ts
interface Tool {
name: string
execute(input: any): Promise<any>
}
所有工具注册到 Runtime:
ts
toolManager.register(new FileTool())
toolManager.register(new SearchTool())
toolManager.register(new NotifyTool())
这样 Agent 就具备:
text
行动能力
而不只是:
text
生成文本
四、鸿蒙 PC 为什么特别适合 Agent
很多 Agent 产品目前仍然运行在浏览器中。但浏览器存在天然限制:
text
无法感知系统状态
无法获取窗口关系
无法控制应用能力
而鸿蒙 PC 不同。其核心能力包括:
- 分布式软总线
- Workspace 管理
- 多窗口体系
- 系统级服务
- 应用间协同
这些能力天然适合作为:
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Agent Runtime 底座
因此未来的鸿蒙 PC 更可能形成:
text
Workspace
↓
Agent Runtime
↓
System Capability
的系统级架构。
五、一个企业级 Agent 实战案例
假设用户正在开发 AMS 系统。当前 Workspace 包含:
text
需求文档
接口文档
设计稿
源码工程
测试计划
用户输入:
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帮我生成审批流测试方案
Agent Runtime 执行:
text
读取需求文档
↓
读取接口定义
↓
分析业务流程
↓
生成测试用例
↓
输出测试方案
整个过程中:用户无需打开多个页面。Agent 直接从 Workspace 获取全部上下文。
这才是真正意义上的:
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Workspace Native Agent
六、未来演进方向
未来鸿蒙 PC Agent 很可能经历:
text
Chat Assistant
↓
Tool Assistant
↓
Workspace Assistant
↓
Agent Runtime
↓
System AI
最终,AI 不再是一个应用。而会成为:
text
系统级运行时
持续理解:
- 用户目标
- 工作区状态
- 任务上下文
- 跨设备环境
并主动帮助用户完成任务。
总结
过去的软件时代:
text
用户操作应用
未来的软件时代:
text
用户描述目标
AI 操作系统
而鸿蒙 PC Workspace 架构的价值就在于:它让 AI 不再停留在聊天窗口中。
而是真正进入:
text
Workspace Runtime
成为系统的一部分,从这个角度看:未来鸿蒙 PC 最大的变化,可能不是新的 UI。
而是:
text
Agent 开始成为新的操作入口。