一天做出：鸿蒙 + AI 游戏 Demo

子玥酱掘金 / 知乎 / CSDN / 简书 同名大家好我是子玥酱一名长期深耕在一线的前端程序媛 ‍。曾就职于多家知名互联网大厂目前在某国企负责前端软件研发相关工作主要聚焦于业务型系统的工程化建设与长期维护。我持续输出和沉淀前端领域的实战经验日常关注并分享的技术方向包括前端工程化、小程序、React / RN、Flutter、跨端方案在复杂业务落地、组件抽象、性能优化以及多端协作方面积累了大量真实项目经验。技术方向前端 / 跨端 / 小程序 / 移动端工程化内容平台掘金、知乎、CSDN、简书创作特点实战导向、源码拆解、少空谈多落地文章状态长期稳定更新大量原创输出我的内容主要围绕前端技术实战、真实业务踩坑总结、框架与方案选型思考、行业趋势解读展开。文章不会停留在“API 怎么用”而是更关注为什么这么设计、在什么场景下容易踩坑、真实项目中如何取舍希望能帮你在实际工作中少走弯路。子玥酱 · 前端成长记录官 ✨ 如果你正在做前端或准备长期走前端这条路 关注我第一时间获取前端行业趋势与实践总结 可领取11 类前端进阶学习资源工程化 / 框架 / 跨端 / 面试 / 架构 一起把技术学“明白”也用“到位”持续写作持续进阶。愿我们都能在代码和生活里走得更稳一点 文章目录引言一、Demo 目标AI 对话 轻交互游戏功能设计二、整体架构推荐结构三、核心模块实现1、数据模型2、状态管理3、AI 服务4、Agent5、游戏逻辑6、UI 组件7、主页面四、一天开发时间拆解上午3小时下午3小时晚上2小时五、升级方向1、接入真实 AI2、多端联动3、AI 剧情生成4、NPC 多角色5、任务系统升级六、这个 Demo 的意义一个“AI 游戏最小模型”总结引言很多人看到“鸿蒙 AI 游戏”第一反应是“这是不是很复杂要不要几周甚至几个月”其实不需要如果你用对方法在 HarmonyOS 上1 天就可以做出一个“可运行 有 AI 可扩展”的小游戏 Demo目标1 天做出 AI 游戏 Demo内容架构 代码 步骤 扩展一、Demo 目标我们不要做复杂游戏只做一个AI 对话 轻交互游戏功能设计玩家进入场景 ↓ 和 NPC 对话AI ↓ NPC 根据对话给任务 ↓ 玩家完成任务 → 得分核心亮点有 UI有状态有 AI可扩展二、整体架构推荐结构entry ├─ pages │ └─ GamePage.ets │ ├─ components │ └─ ChatBox.ets │ ├─ services │ ├─ GameService.ets │ └─ AIService.ets │ ├─ store │ └─ GameStore.ets │ ├─ models │ └─ GameModel.ets │ └─ agent └─ NPCAgent.ets核心链路UI → Service → Store → Agent → AI三、核心模块实现1、数据模型// models/GameModel.etsexportinterfaceGameState{score:numbermessages:string[]currentTask:string}2、状态管理// store/GameStore.etsexportclassGameStore{state:GameState{score:0,messages:[],currentTask:}update(partial:PartialGameState){this.state{...this.state,...partial}}}exportconstgameStorenewGameStore()3、AI 服务// services/AIService.etsexportclassAIService{asyncchat(message:string):Promisestring{// 模拟 AI可替换真实接口if(message.includes(任务)){return请去收集 3 个金币}return你好冒险者}}exportconstaiServicenewAIService()后续可以接真实大模型 API。4、Agent// agent/NPCAgent.etsimport{aiService}from../services/AIServiceimport{gameStore}from../store/GameStoreexportclassNPCAgent{asynctalk(input:string){constreplyawaitaiService.chat(input)gameStore.update({messages:[...gameStore.state.messages,NPC:${reply}],currentTask:reply.includes(收集)?collect:})}}exportconstnpcAgentnewNPCAgent()这里就是“AI → 游戏逻辑”的桥梁。5、游戏逻辑// services/GameService.etsimport{gameStore}from../store/GameStoreexportclassGameService{sendMessage(text:string){gameStore.update({messages:[...gameStore.state.messages,玩家:${text}]})}completeTask(){if(gameStore.state.currentTaskcollect){gameStore.update({score:gameStore.state.score10,currentTask:})}}}exportconstgameServicenewGameService()6、UI 组件// components/ChatBox.etsComponentexportstruct ChatBox{Propmessages:string[]build(){Column(){ForEach(this.messages,msg{Text(msg)})}}}7、主页面// pages/GamePage.etsimport{gameStore}from../store/GameStoreimport{gameService}from../services/GameServiceimport{npcAgent}from../agent/NPCAgentimport{ChatBox}from../components/ChatBoxEntryComponentstruct GamePage{StatestategameStore.stateStateinput:stringasyncsend(){gameService.sendMessage(this.input)awaitnpcAgent.talk(this.input)this.stategameStore.statethis.input}build(){Column(){Text(Score:${this.state.score})ChatBox({messages:this.state.messages})TextInput({text:this.input}).onChange(vthis.inputv)Button(发送).onClick(()this.send())Button(完成任务).onClick((){gameService.completeTask()this.stategameStore.state})}}}四、一天开发时间拆解上午3小时搭项目结构写 Store Service搭 UI下午3小时写 AIService可 mock写 Agent接入对话晚上2小时调整 UI加简单玩法测试8 小时即可完成。五、升级方向1、接入真实 AIawaitfetch(LLM API)2、多端联动distributedSync.send(gameStore.state)3、AI 剧情生成ai.generateStory(context)4、NPC 多角色agentMap[npcId].talk()5、任务系统升级taskEngine.run()六、这个 Demo 的意义你做的不是一个简单小游戏而是一个“AI 游戏最小模型”UIArkUI StateStore LogicService AIAgent这个结构可以扩展成RPG 游戏AI 剧情游戏多端游戏总结核心价值不在复杂度而在它验证了一种全新的游戏架构可以用一句话总结传统游戏 逻辑驱动 AI 游戏 状态 Agent 驱动在 HarmonyOS 上这种模式可以天然支持多端AI分布式最后不要一开始就做“大游戏”先做“可跑的 AI Demo”。因为Demo 才是你进入这个赛道的“入场券”。