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本文围绕 Flutter 在 HarmonyOS 6 平台上的开发实践,系统梳理了从环境准备到应用成功运行的完整流程。通过 Git 获取社区维护的 Flutter 适配 SDK、配置 DevEco Studio 6.x 相关工具链与环境变量,并统一 HarmonyOS API 版本号,最终实现了 Flutter 示例应用在 HarmonyOS 6 真机/模拟器上的正常运行,验证了该技术方案的可行性

本文围绕 Flutter 在 HarmonyOS 6 平台上的开发实践,系统梳理了从环境准备到应用成功运行的完整流程。通过 Git 获取社区维护的 Flutter 适配 SDK、配置 DevEco Studio 6.x 相关工具链与环境变量,并统一 HarmonyOS API 版本号,最终实现了 Flutter 示例应用在 HarmonyOS 6 真机/模拟器上的正常运行,验证了该技术方案的可行性

本文记录了作者从鸿蒙开发新手成长为项目核心的两年历程。从2023年初学习ArkTS语法调试计算器开始,到2024年攻克分布式架构难题开发智能家居APP,最终在性能优化和界面适配中实现技术精进。文章分四个阶段:入门时通过社区交流掌握响应式UI;进阶时突破分布式软总线等技术瓶颈;实战中解决多设备性能卡顿问题;最终沉淀开发经验形成错题集。作者认为鸿蒙开发没有捷径,需在语法调试、架构踩坑中积累经验,并强调

本文围绕多 Agent 系统中的涌现行为展开,系统分析了群体智能由局部交互自发形成全局有序行为的内在机理。通过研究局部感知、简单行为规则与非线性反馈之间的相互作用,可以在无集中控制和全局信息的条件下,引导系统逐步逼近既定的整体目标。结合示例代码可以看出,合理的局部规则设计能够有效驱动群体行为演化,体现出良好的可扩展性与鲁棒性。总体而言,涌现行为为构建大规模分布式智能系统提供了一种低成本、高容错的实

具身 Agent 通过将智能嵌入到与物理世界的真实交互中,使人工智能从“认知推理”迈向“行动智能”。其核心能力不仅包括感知、决策与行动的闭环协作,还要求具备安全约束意识、实时响应能力与环境适应能力。尽管在数据、工程复杂度和安全性方面仍面临诸多挑战,具身 Agent 依然代表了人工智能走向真实世界的重要方向。

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随着数字金融的快速发展,模拟交易 APP 已成为普通用户学习投资技巧、积累实操经验的核心工具,而个人中心模块作为用户与应用交互的关键入口,其体验直接决定了用户粘性。与此同时,鸿蒙(HarmonyOS)生态的崛起,以 “分布式架构、声明式开发、原生安全” 三大核心特性,为金融应用的轻量化、多端协同开发提供了全新范式。

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随着大语言模型(Large Language Model,LLM)能力的快速提升,人工智能系统正从“单点模型推理”向“具备感知、规划、执行和协作能力的智能 Agent 系统”演进。LLM 不再只是一个对话模型,而逐步成为 Agent 的认知中枢与决策引擎。本文将系统性探讨 LLM 与智能 Agent 的融合路径,重点分析 LLM 在 Agent 决策与推理中的作用,并通过示例代码展示一种可落地的

通过本次项目开发,我们亲身感受到了 HarmonyOS 6.0 的技术进步与生态优势,尤其是在分布式协同、传感器管理、低功耗运行等方面,鸿蒙展现出了远超传统移动操作系统的潜力。随着鸿蒙生态的不断完善,越来越多的智能硬件设备将接入鸿蒙生态,这为智能监护系统的后续升级提供了广阔的空间(如新增智能血压计、智能血糖仪等设备的适配);同时,鸿蒙的 AI 引擎与大模型的深度融合,也将让智能监护系统的 “主动决









