用途：在 iOS/macOS 应用中接入 Apple Foundation Models 框架，实现端侧 AI 与 LLM 能力，适用于构建本地语言模型功能、结构化输出、工具调用与多语言 AI 特性。
主要能力：覆盖 SystemLanguageModel、LanguageModelSession、引导式生成（Generable、GenerationSchema、DynamicGenerationSchema）、工具调用（Tool）、提示词（Prompt、Instructions、PromptBuilder）、安全护栏（Guardrails）、本地化（LanguageModelFeedback）以及 Transcript 相关类型。所有模型完全在设备端运行，强调隐私与离线能力。
使用方式：先检查模型可用性（SystemLanguageModel.Availability），再定义清晰的 Instructions，按需使用引导式生成获得结构化 Swift 类型，或通过 Tool 扩展动态能力，并妥善处理错误。示例：let model = SystemLanguageModel(useCase: .general)；let session = LanguageModelSession(model: model)；let response = try await session.respond(to: Prompt("Your question"))。引导式生成示例：struct Recipe: Generable { let title: String; let ingredients: [String] }，再调用 session.respond(generating: Recipe.self, prompt: Prompt("Create a pasta recipe"))。工具调用示例：struct WeatherTool: Tool { func call(arguments: String) async throws -> String { } }，并传入 LanguageModelSession(model: model, tools: [WeatherTool()])。
适用场景：需要端侧推理、隐私保护、离线可用、结构化数据生成、自定义工具扩展及多语言支持的 iOS/iPadOS/macOS/Mac Catalyst/visionOS 应用。
限制：平台要求 iOS 26.0+、iPadOS 26.0+、macOS 26.0+、Mac Catalyst 26.0+、visionOS 26.0+。使用前需检查模型可用性，敏感内容应启用护栏，本地化需确认支持语言。性能上可用 prewarm() 改善响应时间，用 streamResponse() 实现实时反馈。详细 API 见 references/ 目录下分类文档。