编写目的

1 提高智能体的开发效率，

2 降低系统开销，

3 支持跨平台扩展，

4 提供统一的开发范式

整体架构

1. 接口层（api层）：提供API供开发者调用，支持Java/Kotlin和Native（C++）开发。

2. 系统层（Agent FrameWork）：负责智能体的生命周期管理、任务调度和资源分配。

3. 中间件层（Agent 中间件）：负责模型的管理和调度。

4. Agent运行时（Agent Runtime）：集成TensorFlow Lite、ONNX等推理引擎，支持模型动态加载，提供不同模型需要的记忆，上下文能力。

整体流程

扩展性

1. 支持更多AI推理引擎（如PyTorch Mobile）。

2. 探索联邦学习（Federated Learning）以增强隐私保护。

3. 优化跨平台兼容性（如HarmonyOS）。