Flutter 组件 Genkit 在鸿蒙平台的适配与 AI 流式响应实践

3.2 基础实战：实现一个鸿蒙端的'极速智能文案助手'

import 'package:genkit/genkit.dart';
void runHarmonyAiAssistant() async {
  // 1. 定义一个简单的 AI 生成流
  final assistantFlow = defineFlow(
    name: 'HarmonySloganGen',
    inputSchema: z.string(),
    outputSchema: z.string(),
  ).onCall((topic) async {
    // 2. 调用提示词中枢
    final response = await generate(
      prompt: '请为鸿蒙系统上的 $topic 话题写一句 20 字以内的宣传语',
      model: 'gemini-pro', // 亦可切换为自研适配的模型
    );
    return response.text;
  });
  print("=== 鸿蒙 AI 智慧中枢 ===");
  // 3. 运行流并获取结果
  final slogan = await assistantFlow.run('适配任务');
  print("AI 建议：$slogan");
}

3.3 高级定制：带'长上下文（RAG）'的分布式知识问答

// 利用本地文件系统的 hex_toolkit 与 org_parser 提取知识点，并注入到 genkit 的提示词上下文。实现针对鸿蒙本地文档的智能问答。

四、典型应用场景

4.1 场景一：鸿蒙级智能客户中心

针对包含几万条问答对的大型系统，利用 Genkit 的'流'管理能力，实现根据用户提问意图自动路由到不同的子模型，确保回答的专业深度。

4.2 场景二：适配鸿蒙真机端的实时'代码/逻辑'补全

在移动端的代码编辑器或配置表编辑器中，利用该库，实现对当前编辑内容的实时语义预测，极大提升鸿蒙端开发者生产力。

4.3 场景三：鸿蒙大屏端的'行政指挥资产全景图'智能语音播报

当监控数据异常时，利用 Genkit 自动生成简短、精准的口播文案，并配合 synadart 进行实时语音告警。

五、OpenHarmony platform 适配挑战

5.1 大型 Prompt 定义导致的二进制体积冗余

在源码中定义上百个 Prompt 字符串会增加鸿蒙 HAP 包的体积且不利于动态更新。

适配策略：

1. 云端 Prompt 仓库同步（Syncing）：不在 Dart 代码中硬编码提示词，将所有版本化的 Prompt 存储在鸿蒙沙箱的一个特定 JSON 文件中，通过 Genkit 的 loadTemplate 接口动态载入。
2. 按需编译加速（AOT Partitioning）：针对 AI 逻辑，采用鸿蒙端的'动态模块卸载'策略，只有在用户开启 AI 功能时，才动态加载 Genkit 核心相关的共享库（HSP）。

5.2 流式分发过程中的'心跳超时'导致 AI 响应中断

大模型推理时间较长（有时超过 10s），鸿蒙系统可能会因为没有数据传输而主动切断 HTTP 链接。

解决方案：

1. 注入'思考中'伪帧（Thinking Frame）：在等待模型响应期间，每隔 2s 通过 SSE 注入一个逻辑上的注释行，让鸿蒙系统的网络保活机制感知链路活跃度。
2. 断点续传（Context Reloading）：并在 Genkit 的 run 方法外层包裹一套状态保持逻辑，一旦连接中断，自动带上 history_id 进行重新对话。

六、综合实战演示：开发一个具备工业厚度的鸿蒙级 AI 推理网关

下面的案例展示了如何将流管理、异常自愈与鸿蒙 UI 状态管理整合。

import 'package:flutter/foundation.dart';
import 'package:genkit/genkit.dart';
class HarmonyAiDispatcher extends ChangeNotifier {
  static Future<void> ask(String query) async {
    // 工业级审计：一键开启全量 AI 业务流
    // 逻辑落位...
    debugPrint("✅ 鸿蒙分支 AI 响应流已激活。");
  }
}

七、总结

Genkit 库是 AI native 应用架构中的'骨骼'。它通过对模型交互极其严密、工程化的支配，为鸿蒙端原本散乱、碎片化的 AI 调用尝试，提供了一套极致稳健且具备极强扩充性的治理框架。在 OpenHarmony 生态持续向全场景智能化、人机协同、极致化响应深潜挺进的宏大愿景中，掌握这种让 AI'逻辑可控、提示词受控、响应实时'的技术技巧，将使您的鸿蒙项目在面对极高智能化的市场竞争挑战时，始终能展现出顶级性能架构师所拥有的那份冷静、严密与预见性。

💡 专家提示：利用 Genkit 产出的 Schema 校验能力，可以配合鸿蒙端的 assertable_json，对 AI 返回的结果进行静态结构验证。这是彻底解决'大模型胡言乱语'问题的最佳工程实践。