👣 Как заставить ИИ-агента делегировать вычисления Dart-коду

Представьте: ваш ИИ-агент в Flutter с GenUI собирает экраны на лету. Круто, да? Но вот тут ловушка: если вы заставите LLM считать налоги, конвертировать валюты или умножать цены, вы просто сожжете токены и добавите лишнюю сетевую задержку. Результат при этом может оказаться непредсказуемым. 🤯

Решение? Клиентские функции A2UI.

Это механизм, который позволяет зарегистрировать обычную Dart-функцию, описать её параметры и тип результата. Агент видит это описание, решает, что нужно вычислить, и отправляет вызов. А приложение спокойно выполняет код локально на устройстве. Мгновенно и без лишних запросов в сеть! ⚡️

Разделение труда становится таким:
🔹 Flutter-клиент объявляет доступные функции в каталоге GenUI.
🔹 Агент решает, где и когда показать компонент, и шлёт A2UI-выражение с аргументами.
🔹 Клиент выполняет вычисление локально и сразу рендерит результат.

Давайте посмотрим, как это выглядит в коде. Синхронные функции наследуются от SynchronousClientFunction. Вот пример функции для расчёта стоимости ингредиента:

class CalculateCostFunction extends SynchronousClientFunction {
  const CalculateCostFunction();

  @override
  String get name => calculateCost;

  @override
  String get description =>
      Calculates the cost for a certain quantity of an ingredient. 
      Returns a formatted dollar string (for example, \$4.50).;

  @override
  ClientFunctionReturnType get returnType => ClientFunctionReturnType.string;

  @override
  Schema get argumentSchema => S.object(
    properties: {
      ingredient_id: S.string(description: The ID of the ingredient.),
      quantity: S.number(description: The quantity of the ingredient.),
    },
    required: [ingredient_id, quantity],
  );

  @override
  Object? executeSync(JsonMap args, ExecutionContext context) {
    final ingredientId = args[ingredient_id].toString();
    final quantity = num.tryParse(args[quantity].toString())?.toDouble();

    if (quantity == null || quantity < 1) {
      return \$0.00;
    }

    final cost = CostService().fetchPrice(ingredientId, quantity);
    return \$${cost.toStringAsFixed(2)};
  }
}

Ключевые моменты, на которые стоит обратить внимание:

🔹 name: уникальный идентификатор, по которому агент находит функцию.
🔹 description: критически важно! Это подсказка для LLM, чтобы она понимала, когда вызывать функцию и какой формат ответа ждать.
🔹 returnType: тип возвращаемого значения (в примере — строка).
🔹 argumentSchema: схема, которая говорит LLM, какие параметры обязательны.
🔹 executeSync: сам метод, который выполняется на устройстве. Парсит аргументы, вызывает локальный сервис и возвращает результат.

Этот паттерн очень похож на работу с UI-компонентами в каталоге. И там, и там вы даёте агенту метаданные для рассуждений, а Dart-код делает реальную работу: создаёт виджеты или считает числа.

Чтобы агент вообще узнал о функции, её нужно зарегистрировать в каталоге GenUI:

final commisCatalog = Catalog(
  [
    cateringJobItem,
    recipeLineCatalogItem,
    ingredientLineCatalogItem,
    navigationCardCatalogItem,
    simpleCardCatalogItem,
  ],
  functions: [
    CalculateCostFunction(),
  ],
  catalogId: commis_catalog,
);

При инициализации сессии PromptBuilder из genui автоматически инспектирует каталог, извлекает объявления функций и добавляет их в системный промпт для Gemini. Всё прозрачно и автоматизировано. 🤖

Итог:
Клиентские функции A2UI — это способ вынести логику из головы ИИ в надёжный Dart-код. Меньше задержек, экономия токенов и предсказуемый результат. Обязательно попробуйте, если работаете с GenUI! 💡

Полную новость читайте здесь.

FlutterPulse — канал о мире Flutter!

#flutter #dart #FlutterPulse #FlutterPulseNews #hardworkerFlutter #AI #GenUI