Flutter 集成 Genkit 实现鸿蒙端 AI 流式响应与提示词管理

下面是一个简单的文案生成示例，展示了如何定义一个流并执行：

import 'package:genkit/genkit.dart';
import 'package:json_schema/json_schema.dart' as z;

void runHarmonyAiAssistant() async {
  // 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 {
    // 调用提示词中枢
    final response = await generate(
      prompt: '请为 $topic 话题写一句 20 字以内的宣传语',
      model: 'gemini-pro',
    );
    return response.text;
  });

  // 运行流并获取结果
  final slogan = await assistantFlow.run('鸿蒙系统适配');
  print('AI 建议：$slogan');
}

高级定制：RAG 知识问答

若需结合本地文档进行智能问答，可利用文件系统提取知识点，注入到 Genkit 的提示词上下文中。这通常涉及使用 RAG（检索增强生成）模式，将本地知识库向量化后作为上下文传入。

典型应用场景

1. 智能客服中心：针对大型问答库，利用流的自动路由能力，根据用户意图分配至不同子模型，确保回答的专业深度。
2. 代码/逻辑补全：在移动端编辑器中，利用该库对当前编辑内容进行实时语义预测，提升开发者生产力。
3. 语音播报辅助：当监控数据异常时，自动生成精准口播文案，配合 TTS 引擎实现实时告警。

适配挑战与解决方案

在实际落地 OpenHarmony 平台时，我们遇到了几个典型问题。

二进制体积冗余

在源码中硬编码大量 Prompt 字符串会增加 HAP 包体积。建议采用云端 Prompt 仓库同步策略，将版本化的 Prompt 存储在沙箱 JSON 文件中，通过 loadTemplate 接口动态载入。对于 AI 逻辑模块，可采用动态模块卸载策略，仅在用户开启功能时加载核心共享库。

流式分发心跳超时

大模型推理时间较长，鸿蒙系统可能因无数据传输切断 HTTP 链接。解决思路包括：

• 注入伪帧：等待期间每隔 2 秒通过 SSE 注入逻辑注释行，保持链路活跃度。
• 断点续传：在 run 方法外层包裹状态保持逻辑，连接中断后携带 history_id 重连。

总结

Genkit 为鸿蒙端 AI 应用提供了一套稳健的治理框架。通过对模型交互的工程化支配，解决了原本散乱、碎片化的调用尝试。掌握让 AI'逻辑可控、提示词受控、响应实时'的技术技巧，将使项目在面对智能化竞争时具备更强的架构韧性。

技术提示：利用 Genkit 产出的 Schema 校验能力，可配合鸿蒙端的静态结构验证，对 AI 返回结果进行清洗，这是解决大模型输出不稳定问题的有效实践。