Execution Graph：HarmonyOS PC 如何组织整个 AI Runtime？

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引言

过去几十年，操作系统真正关心的问题其实很简单：

代码如何运行？

因此，整个 Runtime 的设计都围绕以下展开：

Process ↓ Thread ↓ CPU

无论 Windows、Linux，还是 macOS，本质上都在回答三个问题：

• 哪个进程正在运行？
• 哪个线程应该获得 CPU？
• 哪块内存应该被分配？

整个系统最终组织的是：

Execution Flow

也就是代码执行流程，但是 AI Native 软件出现以后，执行对象发生了根本变化。

例如用户输入：

帮我完成审批流开发。

AI 并不是执行一段代码，而是在持续完成一个目标。

整个过程中，它需要不断：

• 理解目标（Goal）
• 构建上下文（Context）
• 拆解任务（Task）
• 调用工具（Tool）
• 获取反馈（Feedback）
• 重新规划（RePlanning）

真正运行的已经不是一段线性的执行流，而是一张持续演化的运行网络。

因此，未来 HarmonyOS PC 需要组织的，不再是Execution Flow，而是：

Execution Graph

它不仅描述任务如何执行，更决定整个 AI Runtime 如何协同工作。

一、为什么传统 Execution Flow 已经不够用了？

传统程序几乎都是线性执行，例如：

main() ↓ loadConfig() ↓ connectDB() ↓ query() ↓ render()

执行路径在编译时几乎已经确定。即使是异步编程，本质仍然是：

Task A ↓ Task B ↓ Task C

整个 Runtime 维护的是：

Call Stack

但是 AI Agent 完全不同，例如：

生成测试方案

真正执行过程可能是：

读取需求 ↓ 分析接口 ↓ 生成测试用例 ↓ 发现接口缺失 ↓ 重新分析需求 ↓ 重新生成测试

执行路径会不断变化，因此：

Execution Flow

开始失效。

Runtime 必须能够描述：

动态执行关系

二、Execution Graph 到底是什么？

Execution Graph 可以理解为：

AI Runtime 当前所有执行状态的实时拓扑图。

例如：

Goal │ ┌───────┴────────┐ │ │ Planner Context Engine │ │ └───────┬────────┘ │ Task Graph ┌───────┼────────┐ │ │ │ ToolA ToolB ToolC │ │ │ └───────┼────────┘ │ Execution Engine │ Feedback │ Goal Update

这张图不是固定结构，而是随着 Runtime 不断变化。

例如，新增 Goal、新增 Tool、新增 Context 都会修改整个 Execution Graph。

因此，Execution Graph 更像：

AI Runtime 的实时数字孪生

三、Execution Graph 如何连接整个 Runtime？

它们彼此并不是独立存在。

• Goal Graph
• Task Graph
• Context Graph
• Workspace Runtime

真正连接它们的是：

Execution Graph

例如：

Workspace │ ▼ Workspace Runtime │ ▼ Context Engine │ ▼ Goal Planner │ ▼ Goal Graph │ ▼ Task Graph │ ▼ Agent Scheduler │ ▼ Tool Runtime │ ▼ Execution Graph │ ▼ Result

Goal Graph 描述：

为什么执行？

Task Graph 描述：

执行什么？

Execution Graph 描述：

当前如何执行？

因此，它成为整个 Runtime 的执行中枢。

四、Execution Graph 为什么必须支持动态演化？

传统 Runtime 执行结束，生命周期结束。

例如：

main() ↓ return ↓ Exit

但是 Agent 不会退出。

例如，上午：

完成需求分析

下午，继续：

生成接口代码

晚上，继续：

生成测试计划

第二天，继续：

修复 Bug

整个 Goal 会持续几天，Execution Graph 也会不断演化。

例如：

Task Complete │ ▼ Dependency Update │ ▼ Planner │ ▼ Execution Graph Update

因此，Execution Graph 更像：

Live Runtime Graph

而不是一次性的执行计划。

五、Execution Graph 如何驱动 Agent Scheduler？

过去 Scheduler 调度的是：

Thread Queue

未来 Scheduler 调度的是：

Execution Graph

例如 Scheduler 每一次循环都会分析：

哪些节点完成？ 哪些节点失败？ 哪些节点等待？ 哪些节点可以并行？

例如：

Task A ✔ Task B ✔ Task C Running Task D Waiting Task E Retry

Scheduler 根据整个 Graph 的状态决定，下一步应该执行哪个节点。

因此 Scheduler 不再维护：

Queue

而维护：

Execution Graph

这与传统 CPU Scheduler 有着本质区别。

六、Execution Graph 为什么需要 Event Driven？

AI Runtime 最大特点就是，一切都可能发生变化。

例如，用户修改需求：

增加审批节点

Execution Graph 会立即更新：

Requirement Changed │ ▼ Goal Update │ ▼ Planner │ ▼ Task Graph Update │ ▼ Execution Graph Update │ ▼ Scheduler

因此 Execution Graph 必须是：

Event Driven

而不是静态执行图，任何事件都可能改变后续执行路径。

七、Execution Graph 如何支持多 Agent 协同？

未来 HarmonyOS PC 很可能不止一个 Agent。

例如：

Coding Agent ↓ Testing Agent ↓ Document Agent ↓ Review Agent

每个 Agent 都维护自己的 Task，Execution Graph 则负责组织：

Agent A │ ├─────┐ ▼ ▼ Task1 Task2 │ │ └──┬──┘ ▼ Shared Context │ Tool Runtime │ Agent B

Execution Graph 不仅维护任务关系，还维护：

• Agent Dependencies
• Tool Ownership
• Context Sharing
• Execution Order

它开始承担，整个 Agent Runtime 的调度职责。

八、Execution Graph 将成为 AI Runtime 的执行底座

如果说，Goal Graph 决定：

为什么执行？

Task Graph 决定：

执行哪些任务？

那么，Execution Graph 决定：

整个 Runtime 此刻正在如何运行？

未来 HarmonyOS PC 的 Runtime 很可能形成四层 Graph：

Goal Graph │ Task Graph │ Execution Graph │ Context Graph

它们共同组成：

AI Native Runtime

其中：

• Goal Graph 管理目标。
• Task Graph 管理任务。
• Execution Graph 管理执行状态。
• Context Graph 管理上下文。

整个 Runtime 将不再围绕 Process，而围绕这些 Graph 协同工作。

总结

过去，操作系统维护的是：

Execution Flow

执行路径在代码编写时基本已经确定，而 AI Native 软件需要面对的是：

• 动态目标
• 动态任务
• 动态工具
• 动态上下文
• 动态反馈

因此，未来 Runtime 必须维护一张能够持续演化的Execution Graph。

从架构角度来看，Execution Graph 并不是又一种新的数据结构，而是连接Goal Graph、Task Graph、Context Graph、Tool Runtime、Agent Scheduler的执行层。它让 AI 不再只是调用一次模型，而是真正拥有持续规划、持续执行和持续优化的能力。

可以预见，未来 HarmonyOS PC 的竞争重点，不会是谁拥有更多 AI 功能，而是谁能够构建一套稳定、高效、可扩展的AI Runtime。而Execution Graph，很可能就是这套 Runtime 的核心执行引擎，也是连接目标、任务、上下文与工具的关键枢纽。