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Genkit Dart

Genkit Dart 是适用于 Dart 的 AI SDK，为代码生成、结构化输出、工具、工作流和 AI Agent 提供统一的接口。

核心功能与用法

如果你需要有关初始化 Genkit（Genkit()）、生成内容（ai.generate）、工具（ai.defineTool）、工作流（ai.defineFlow）、嵌入（ai.embedMany）、流式处理或调用远程工作流端点的帮助，请加载核心框架参考文档： references/genkit.md

Genkit CLI（推荐）

Genkit CLI 提供本地开发 UI，可用于运行 Flow、跟踪执行过程、试用模型和评估输出。

检查用户是否已安装：genkit --version

安装：

curl -sL cli.genkit.dev | bash # Native CLI
# OR
npm install -g genkit-cli # Via npm

用法： 在运行命令前加上 genkit start，以连接 Genkit 开发者 UI 并启用跟踪：

genkit start -- dart run main.dart

插件生态系统

Genkit 依赖一系列丰富的插件来执行生成式 AI 操作、连接外部大模型或托管 Web 服务。

如果用户要求使用任何插件，请务必参阅相应的参考文档来确认用法。需要了解插件的具体初始化参数、工具、模型和使用模式时，请加载相应文档：

插件名称	参考链接	描述
genkit_google_genai	references/genkit_google_genai.md	加载此文档以了解 Google Gemini 插件接口的用法。
genkit_anthropic	references/genkit_anthropic.md	加载此文档以了解适用于 Claude 模型的 Anthropic 插件接口。
genkit_openai	references/genkit_openai.md	加载此文档以了解适用于 GPT 模型、Groq 和自定义兼容端点的 OpenAI 插件接口。
genkit_middleware	references/genkit_middleware.md	加载此文档以了解用于特定 Agent 行为的工具：filesystem、skills 和 toolApproval 中断。
genkit_mcp	references/genkit_mcp.md	加载此文档以了解模型上下文协议集成（服务端、宿主端和客户端功能）。
genkit_chrome	references/genkit_chrome.md	加载此文档以了解如何使用 Prompt API 在 Chrome 浏览器中本地运行 Gemini Nano。
genkit_shelf	references/genkit_shelf.md	加载此文档以了解如何使用 Dart Shelf 通过 HTTP 集成 Genkit Flow 操作。
genkit_firebase_ai	references/genkit_firebase_ai.md	加载此文档以了解 Firebase AI 插件接口（通过 Vertex AI 调用 Gemini API）。

外部依赖

在工具、工作流和提示词中定义架构映射时，必须使用 schemantic 库。 要了解如何使用 schemantic，请务必阅读 references/schemantic.md，了解如何实现类型安全的生成式 Dart 代码。当遇到 @Schema()、SchemanticType 或以 $ 为前缀的类等符号时，这一点尤为重要。Genkit Dart 的所有数据模型都使用 schemantic，因此理解它对于使用 Genkit Dart 至关重要。

最佳实践

• 生成最终答复前，始终使用 dart analyze 检查代码能否顺利编译。
• 本地开发和调试时，始终使用 Genkit CLI。