鸿蒙早餐会燃爆！2026开发者齐聚，共探智能体生态新机遇

早上, 6月14日, HDC 2026主论坛的声音还于松山湖回绕, 然而, 另外一场, 有着更紧凑的态势, 更密集的状况, 更热烈氛围的观点碰撞已然开席了。

三组人围绕三个议题, 在三张桌同时展开交流, 这时豆浆油条散发出热气, 大家聊得热烈, 话题包括: 鸿蒙生态里, 智能体生态演进的后续方向所在之地是哪里? 服务分发商业闭环到终点的路径该如何施展? AI Coding怎样重新塑造鸿蒙开发的全新模式?

早餐会并非负责给出标准答案, 而是让那些围桌而坐的鸿蒙开发者, 以及生态伙伴, 还有华为相关业务部门的负责人员, 将平日里积压在心里的问题, 一下子全部倒出来, 把实际存在的真问题摆在桌面上, 随后进行碰撞交流、展开讨论, 最终一起去探索未来崭新的机遇。

AI不是"会说话"就行，得"会办事"

吃早餐时, 首先被提起来的那个问题是这样的: 智能主体相关的生态朝着什么方向发展才是接下来应该采取的行动呢?

这并非是学术方面的讨论, 而是开发者运用真真实实的金钱在进行抉择。Agent这一概念当下十分火热, 然而用户会不会为了“概念类型的产品”而留存下来, 并没有人敢绝对肯定地保证。桌子上面开始有一些人认真地计算账目: 与其去赌一个尚且还不够成熟的Agent框架, 倒不如把自身具备的能力做得细致一些、做得稳定一些——Skill有可能比Agent更加值得信赖, 原因在于它并非是单一的某个点的功能, 而是一种对能力进行编排的方式。

鸿蒙生态里, 东方财富妙想Skill与联网搜索Skill协同选股的案例, 被再三提及。一句话筛选出“连续3日上涨、换手率大于2%”的A股, 再去查业绩预告, 然后加自选。这可不是单个App能做到的事, 是Skill与Skill协作才产生的结果。鸿蒙系统级智能体小艺的想象空间更令人兴奋: 小艺和腾讯视频的协同体验, 使AI直接进入内容场景, 设置倍速、回答疑问, 用户甚至觉察不到背后是两个系统在协同。

有别于其他的议题被摆上台面, 记忆能力也是其中之一广受探讨。模型的能力逐步增强, 然而AI却仍未发展到记住你的程度, 这是整个行业都认同的观点。鸿蒙的基础是终端设备, 记忆在其体系中天然地与各类场景相关联, 比如金融领域、出行场景以及教育范畴等等。个体的偏好与习惯得以沉淀积累后, AI才能精准地识别出意图, 进而服务才能真正实现“找人”的目标。这时, 桌上有人直接提出问题: 要是系统级的记忆能力被开放了, 你最希望AI记住的是什么呢? 众人所给出的答案各不相同, 不过方向却是一致的, 而若想推动AI从单纯的工具转变为伙伴关系, 记忆这一步至关重要。

服务分发不是"有没有入口"，是"能不能跑通闭环"

另一桌的问题同样接地气，但更直戳核心。

过去从事应用与服务时，存在三道难以跨越的障碍, 其一为开发成本高昂, 其二是流量毫无头绪, 其三是复购难以成功实现。鸿蒙的元服务, 正致力于将这些阻碍降低。ASCF框架使其小程序开发者能够进行资产复用, 已有6100多家伙伴借助该框架成功完成转换；无码开发的“码上飞”平台, 可让商户只需简单说句话, 便能生成元服务并上架进行运营。

只是, 摆在桌上的关键要点, 并非仅仅局限于“开发进程变快了”这一方面, 更为重要的是“接下来会怎样”这样的问题。当服务被打造出来之后, 该如何促使他人得以看见? 又要怎样让他人心甘情愿为此付费? 以及, 究竟要如何使得已建立的关系得以持续稳固? 就鸿蒙生态而言, 其负一屏、小艺建议、意图框架、探索流等内容, 通过多个入口协同合作, 从而让触达操作变得更加短暂、更加精准、更加自然流畅。举例来说, 京东元服务在上线的首个月里, 活跃量就已然达到了166万之多, 其中将近100万属于京东APP未曾覆盖到的新增用户。“黄金实时金价”元服务, 在2026年3月, 那日活增幅超过了1200%, 并且首次突破了一万, 其日收益放大至18倍, 最高的时候eCPM达到了68元。

那场在桌上展开的最为激烈的讨论, 聚焦在了商业闭环的最后那一公里这个方面 , 鸿蒙服务卡片能够直接去调用其支付能力 , 而无需跳转App。从产生接触一直到完成付费环节 , 整个过程是被控制在两步以内的。像 “按场景付费” 以及 “按转化分成” 这种更为轻巧的变现逻辑 , 正逐渐成为一种全新的发展趋势。

AI Coding不是"帮你写代码"，是"重塑你怎么写"

是三种AI Coding模式的演进, 构成了第三桌的起点: 其一为Copilot Mode（人机共生补全） , 其二是Vibe Coding （强调只说想要的, 丝毫不理会如何去实现） , 其三乃Agentic Coding（具备AI自主推理、调用工具以及自我修正的能力）。业界持有这样的观点, 即Agentic Coding时代已然来临。

关心鸿蒙开发的人们, 接下来, 鸿蒙自身的开发方式会发生怎么样的改变? 哪些已经开始被重塑的环节呢?

给出答案的, 是鸿蒙的DevEco Code, 其为全链路Agent, 从需求设计开始, 经历代码生成、修复、构建, 再到验证, 7个Agent覆盖开发全周期。DevEco CLI把原子化开发能力拆出, 可接入AI工作流。Goal模式是桌上最热话题之一, 输入自然语言需求和验收标准, AI进行自主开发、自主验证且免人工介入, 直至达成目标。

开发者们也进行讨论, 讨论的内容包括: 哪些环节AI当下没办法提供帮助? 哪些步骤人工承担的负担依旧是最为沉重的? 这些没有被避开的问题, 恰恰是早餐会最为真实的部分, 并非展示“已然多么出色”, 而是坦率地表明“何处还存在不足”。

三桌之外的重要信号

说一说 AI 如何切入真实场景 , 讲讲服务怎样打进真实增长链路 , 叙 一叙工具怎样融入真实开发流。这三条线都指向同一个判定: 鸿蒙生态正从 “展示能力 ”朝着 “能力协同转变 ”。

产品所涉及的判断环节开始融入技术能力, 经营逻辑之中开始渗透服务能力, 真实流程开始容纳开发工具。此绝非是三个彼此孤立议题的并行推进, 而是一个生态迈向务实阶段的集中体现信号。

早餐会其价值处于此地: 它未尝试去给出统一的答案, 而是使得真实的问题, 真实的判断, 真实的合作意愿, 全都于一张热气腾腾的桌上被看见。

鸿蒙有着新的故事, 这个故事是我们一块儿来书写的, 而“——这句话在早餐桌上, 不是口号, 是一种正在进行的状态”。

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