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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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特约讲师：大学讲师，谷歌亚马逊分享嘉宾
科技博主：华为HDE/HDG

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引言

过去几十年，操作系统一直在解决一个问题：

如何更高效地执行？

于是：

  • Linux 有 CFS Scheduler
  • Windows 有 Priority Scheduler
  • JVM 有线程池
  • Netty 有 EventLoop

整个软件世界形成了一套经典模型：

Application
      ↓
Process
      ↓
Thread
      ↓
Scheduler
      ↓
CPU

这套体系解决的是：

How to Execute
（如何执行）

但 AI Native 软件时代，一个新的问题开始出现。

很多时候，用户根本不关心：

  • 开多少线程；
  • 用什么协程；
  • 如何调度 CPU；

用户真正关心的是：

如何完成目标。

例如：

帮我生成审批流测试方案。

问题来了，系统应该：

  • 先读取需求？
  • 还是先分析接口？
  • 是否需要读取数据库？
  • 是否需要调用搜索？
  • 是否需要生成 Markdown？
  • 是否需要通知测试人员？

这些问题 CPU Scheduler 不知道、线程池不知道、甚至 Workflow Engine 也不知道。因为它们解决的是：

如何执行

而不是：

执行什么

这时候，一个新的 Runtime 对象开始出现：

Goal Planner

也许，这才是 AI Native OS 最重要的一层。

一、Scheduler 很强，但它解决不了 Goal

传统 Scheduler：

Thread A
Thread B
Thread C
      ↓
CPU

关注：

1、时间片 ➡️ Time Slice

2、优先级 ➡️ Priority

3、多核负载均衡 ➡️ Load Balance

4、Context Switch ➡️ 上下文切换

核心目标：

提高资源利用率

例如 Linux CFS：

struct sched_entity {

    u64 vruntime;

};

它能够解决：

哪个线程先运行？

却无法解决：

为什么运行？

假设，用户输入：

生成审批流测试方案

Scheduler 并不知道：

先分析需求？

还是读取接口？

是否需要调用搜索？

是否需要生成 Markdown？

因为：

Goal 不属于资源层。

因此：

Scheduler ≠ Planner

这是两种完全不同的问题。

二、Workflow Engine 为什么也不够？

很多团队在做 Agent 时，第一反应是：

LangGraph

AutoGen

Workflow

于是：

Node1
 ↓
Node2
 ↓
Node3

形成：

DAG

例如：

read_doc
    ↓
analysis
    ↓
generate_case
    ↓
output

看起来很完美，但这里有一个问题：

Task Graph 是谁生成的？

Workflow Engine 本质上只能执行：

已有 DAG

而无法生成：

未知 DAG

例如，用户输入：

帮我整理当前项目测试方案。

不同项目，Task Graph 完全不同。因此，真正需要解决的问题不是：

如何执行 DAG

而是：

如何生成 DAG

这正是 Planner 的职责。

三、Planner 本质上是 Goal Compiler

这是整个 AI Runtime 最容易被忽略的一点，Planner 的作用其实非常像：

Compiler

编译器负责：

Source Code
      ↓
IR
      ↓
Machine Code

Planner 则负责：

Human Goal
      ↓
Task Graph
      ↓
Executable Task

例如，用户输入：

生成审批流测试方案

Planner 内部：

1、Goal Understanding ➡️ 理解目标

↓

2、Context Analysis ➡️ 分析上下文

↓

3、Task Decomposition ➡️ 任务拆分

↓

4、Dependency Analysis ➡️ 依赖分析

↓

5、Build Task Graph ➡️ 生成 DAG

↓

6、Agent Scheduler ➡️ 执行

所以，Planner 本质上是：

Goal Compiler

负责把：

自然语言目标

转换成：

可执行任务图

四、为什么 HarmonyOS PC 特别需要 Planner？

这是最有意思的地方，Planner 最大的问题是：

上下文从哪里来？

浏览器 Agent 最大限制：

不知道用户正在做什么。

只能依赖：

Chat History

而 HarmonyOS PC 拥有天然优势：

1、Workspace Runtime 维护：

currentProject

activeFile

activeWindow

workspaceId

2、Context Engine 维护：

Memory

Summary

History

3、Tool Runtime 提供：

Search

File

Database

Notification

4、Distributed Runtime 维护：

Phone

Pad

PC

于是，Planner 能够获得：

完整运行时状态

而不仅仅是：

聊天记录

因此，HarmonyOS PC 更容易实现：

Workspace Native Planner

而不是：

Chat Planner

五、Task Graph 才是真正的运行对象

传统系统：

Thread
=
运行对象

未来，真正运行的是：

Task Graph

例如：

读取需求
      ↓
分析接口
      ↓
生成测试用例
      ↓
输出 Markdown
      ↓
发送邮件

形成：

DAG

Planner 负责生成 DAG、Agent Scheduler 负责执行 DAG、Thread Pool 负责消费 DAG。

于是，整个执行链路变成：

Goal
 ↓

Planner
 ↓

Task Graph
 ↓

Agent Scheduler
 ↓

Tool Runtime
 ↓

Thread Pool
 ↓

CPU

这里，Thread 已经退化成：

资源执行单元

而：

Task Graph

开始成为真正的运行对象。

六、未来可能出现三层调度系统

过去，系统只有：

CPU Scheduler

未来，可能变成：

Kernel Scheduler 负责：

Thread

优化：

CPU 利用率

Agent Scheduler 负责：

Task

优化：

吞吐量

Goal Planner 负责：

Goal

优化：

Goal Completion

形成：

Goal
 ↓

Planner
 ↓

Task Graph
 ↓

Agent Scheduler
 ↓

Thread
 ↓

Kernel Scheduler
 ↓

CPU

这里，Scheduler 已经不再是系统唯一的大脑。真正决定系统行为的开始变成：

Planner

七、Goal Planner 可能是 AI Native OS 最重要的一层

很多人认为，HarmonyOS PC 真正想重写的是：

  • UI；
  • Desktop；
  • Workspace；

其实这些都只是表现层，真正难的是：

Runtime

而 Runtime 的核心不一定是：

Scheduler

而是：

Planner

因为，Scheduler 决定：

How

Planner 决定：

What

过去四十年：

Kernel
=
系统大脑

未来，很可能变成：

Planner
=
系统大脑

这意味着，操作系统正在从：

Execution OS

进入：

Goal OS

时代。

总结

过去的软件，解决的是：

How to Execute

未来的软件，解决的是：

What to Execute

过去：

Thread 驱动程序

未来：

Goal 驱动程序

过去：

Scheduler 决定执行

未来：

Planner 决定执行

所以，HarmonyOS PC 为什么需要 Goal Planner？

因为 AI Native 软件时代，真正稀缺的已经不是：

CPU

而是：

如何把 Goal 转换成可执行任务。

而这，恰恰是过去四十年的操作系统从未真正解决过的问题。

也许，Goal Planner 才是 AI Native Runtime 最核心的一层。

# harmonyos # 人工智能 # 华为
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