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
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接口层（api层）：提供API供开发者调用，支持Java/Kotlin和Native（C++）开发。
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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。
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中间件层（Agent 中间件）：负责模型的管理和调度。
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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
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支持更多AI推理引擎（如PyTorch Mobile）。
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探索联邦学习（Federated Learning）以增强隐私保护。
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优化跨平台兼容性（如HarmonyOS）。
