用途：在 Dart 或 Flutter 应用中构建 AI 智能体、实现 Genkit 流程（flows）与工具（tools）、集成大语言模型，以及使用 Genkit Dart 插件时使用。Genkit Dart 是 Dart 的 AI SDK，提供代码生成、结构化输出、工具、流程和 AI 智能体的统一接口。
主要能力：核心框架涵盖初始化 Genkit()、生成 ai.generate、工具 ai.defineTool、流程 ai.defineFlow、嵌入 ai.embedMany、流式输出以及调用远程流程端点，相关用法见 references/genkit.md。插件生态包括 genkit_google_genai（Google Gemini）、genkit_anthropic（Claude）、genkit_openai（GPT、Groq 及兼容端点）、genkit_middleware（文件系统、技能、toolApproval 中断等智能体行为）、genkit_mcp（Model Context Protocol 服务端、宿主与客户端）、genkit_chrome（在 Chrome 浏览器内用 Prompt API 本地运行 Gemini Nano）、genkit_shelf（用 Dart Shelf 通过 HTTP 集成流程动作）、genkit_firebase_ai（通过 Vertex AI 使用 Gemini API）。使用插件前应查阅对应参考文件以确认初始化参数、工具、模型与用法。
使用方式：推荐使用 Genkit CLI 提供本地开发 UI，用于运行流程、追踪执行、试用模型和评估输出。检查是否安装：genkit --version；安装：npm install -g genkit-cli。用 genkit start 包裹运行命令以附加开发者 UI 与追踪，例如：genkit start -- dart run main.dart。原生 CLI 安装器文档见 https://genkit.dev/docs/devtools，其通过管道将远程脚本传给 bash，建议自行运行而非由智能体执行。在工具、流程和提示中定义 schema 映射时必须使用 schemantic 库，参见 references/schemantic.md，涉及 @Schema()、SchemanticType 或 $ 前缀类时尤其重要。
限制与最佳实践：生成最终回复前应使用 dart analyze 确认代码可干净编译；本地开发与调试应始终使用 Genkit CLI。资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或效果数据。