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SwiftAI库：构建AI驱动应用的终极指南（含实战代码）

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SwiftAI：构建AI驱动应用的现代Swift库

在移动开发和桌面应用领域，将人工智能功能集成到Swift项目中往往面临诸多挑战——不同AI模型的接口不统一、数据格式难以处理、跨平台兼容性问题等。而SwiftAI的出现，正是为了解决这些痛点。它是一个现代化、类型安全的Swift库，提供了统一的API，能无缝对接从苹果设备端模型到OpenAI等云端服务的各类AI模型，让开发者无需深入了解每种模型的细节，就能快速构建AI驱动的应用。

SwiftAI的核心特性

SwiftAI之所以能简化AI应用开发，核心在于它的六大特性，这些特性从不同维度解决了开发中的实际问题：

  • ◉

    统一适配多种模型：无论是苹果的设备端模型、OpenAI、Anthropic的云端服务，还是自定义的后端模型，SwiftAI都提供了一致的接口。这意味着你不需要为切换模型而重写大量代码，大大降低了开发和维护成本。

  • ◉

    强类型结构化输出：与传统AI接口返回的纯文本不同，SwiftAI支持让AI直接返回符合特定数据结构的结果，并且在编译时就会进行验证。这避免了繁琐的JSON解析工作，也减少了因数据格式错误导致的运行时问题。

  • ◉

    原生支持工具调用：AI模型有时需要调用外部工具（如查询天气、获取实时数据）才能给出准确答案。SwiftAI将工具调用纳入核心设计，让AI能根据需求自动决定何时调用工具，无需开发者手动触发。

  • ◉

    状态化对话管理：在多轮对话场景中，保持上下文连贯至关重要。SwiftAI的Chat组件会自动管理对话历史，让AI能记住之前的交流内容，使对话更自然、更符合人类沟通习惯。

  • ◉

    高度可扩展架构：通过插件机制，开发者可以轻松集成自定义的AI模型或工具。无论你有特殊的模型需求，还是需要对接特定的业务工具，都能通过扩展机制快速实现。

  • ◉

    基于现代Swift技术：充分利用Swift的async/await和并发特性，让AI操作的异步处理更简洁、更安全，符合现代Swift开发的最佳实践。

如何安装SwiftAI？

SwiftAI支持通过Swift Package Manager进行安装，这是苹果推荐的Swift代码分发工具，操作简单且跨平台支持良好。

用Xcode安装

如果你使用Xcode开发，只需三步即可完成安装：

  1. 打开你的Xcode项目，点击顶部菜单栏的File → Add Package Dependencies；
  2. 在弹出的窗口中，输入仓库地址：https://github.com/mi12labs/SwiftAI；
  3. 点击Add Package，Xcode会自动下载并集成SwiftAI到你的项目中。

在Package.swift中配置

如果你的项目使用Package.swift管理依赖，只需在dependencies数组中添加如下代码：

dependencies: [
    .package(url: "https://github.com/mi12labs/SwiftAI", from: "main")
]

添加后，运行swift build命令，Swift Package Manager会自动处理依赖关系。

快速上手：从简单查询到复杂应用

接下来，我们通过六个步骤，从最基础的AI查询开始，逐步掌握SwiftAI的核心功能。每个步骤都包含具体的代码示例和详细解释，帮助你快速理解并应用。

第一步：发送你的第一个AI查询

如果你只是想让AI回答一个简单的问题，SwiftAI的使用可以简单到只需几行代码：

import SwiftAI

// 初始化苹果设备端的语言模型
let llm = SystemLLM()

// 发送问题并获取回答
let response = try await llm.reply(to: "法国的首都是哪里？")
print(response.content) // 输出："巴黎"

这段代码的工作原理很直观：

  • ◉
    SystemLLM()创建了一个基于苹果设备端AI模型的实例，它不需要网络连接，响应速度快且隐私性好；
  • ◉
    reply(to:)方法接收你的问题，并异步返回AI的回答。由于AI处理需要时间，这里用try await来处理异步操作；
  • ◉
    最终的回答包含在response对象中，通过.content属性可以直接获取文本内容。

第二步：获取结构化的响应结果

在实际开发中，我们往往需要AI返回特定格式的数据（比如用户信息、城市详情等），而不是无结构的文本。SwiftAI的结构化输出功能可以帮你实现这一点：

// 定义你需要的结构化数据格式
@Generable
struct CityInfo {
  let name: String
  let country: String
  let population: Int
}

// 让AI返回符合CityInfo结构的数据
let response = try await llm.reply(
  to: "告诉我关于东京的信息",
  returning: CityInfo.self // 指定返回类型
)

let cityInfo = response.content
print(cityInfo.name)       // 输出："东京"
print(cityInfo.country)    // 输出："日本"
print(cityInfo.population) // 输出：13960000

这里的关键是：

  • ◉
    @Generable注解告诉SwiftAI，这个结构体可以由AI生成；
  • ◉
    通过returning: CityInfo.self参数，明确告诉AI需要返回这种结构的数据；
  • ◉
    SwiftAI会自动处理AI响应到结构体的转换，你不需要手动解析JSON或处理字符串，大大减少了代码量和出错概率。

这种类型安全的AI交互方式，能确保AI返回的数据完全符合你的预期。如果AI无法生成符合结构的数据，SwiftAI会直接抛出错误，避免你在后续处理中遇到数据不完整或格式错误的问题。

第三步：让AI调用你的工具

很多时候，AI需要实时数据或外部服务的支持才能给出准确答案（比如查询天气、计算日期等）。SwiftAI允许你创建自定义工具，并让AI在需要时自动调用：

// 创建一个天气查询工具
struct WeatherTool: Tool {
  // 工具描述，帮助AI理解这个工具的用途
  let description = "获取指定城市的当前天气"

  // 定义工具需要的参数
  @Generable
  struct Arguments {
    let city: String // 城市名称
  }

  // 工具的具体实现逻辑
  func call(arguments: Arguments) async throws -> String {
    // 这里可以替换为实际的天气API调用
    return "当前\(arguments.city)的天气是72°F，晴朗"
  }
}

// 使用工具查询天气
let weatherTool = WeatherTool()
let response = try await llm.reply(
    to: "旧金山现在的天气怎么样？",
    tools: [weatherTool] // 传入工具列表
)
print(response.content) // 输出："根据当前数据，旧金山现在的天气是72°F，晴朗"

这个过程中，AI会：

  1. 理解用户的问题（“旧金山现在的天气怎么样？”）；
  2. 识别到需要调用WeatherTool（因为问题与天气相关，且工具描述匹配）；
  3. 自动生成工具需要的参数（城市名称“旧金山”）；
  4. 调用工具并获取结果；
  5. 将工具返回的结果整理成自然语言回答。

你不需要手动判断何时调用工具，AI会根据问题自动决策，这大大提升了交互的自然性和开发效率。

第四步：灵活切换AI模型

不同的AI模型有不同的优势：设备端模型隐私性好、响应快；云端模型功能更强、支持更复杂的任务。SwiftAI的统一接口让模型切换变得非常简单：

// 根据设备情况选择合适的模型
let llm: any LLM = {
  let systemLLM = SystemLLM()
  // 如果设备端模型可用，就用设备端模型，否则用OpenAI的云端模型
  return systemLLM.isAvailable ? systemLLM : OpenaiLLM(apiKey: "你的API密钥")
}()

// 用相同的代码调用不同的模型
let response = try await llm.reply(to: "写一首关于柏林的俳句")
print(response.content)

这段代码的核心是any LLM类型——它是所有AI模型的共同协议，只要遵循这个协议的模型，都可以用相同的reply()方法进行调用。这意味着：

  • ◉
    你可以根据用户设备性能、网络状况或功能需求，动态选择模型；
  • ◉
    切换模型时，不需要修改后续的业务逻辑代码；
  • ◉
    便于在开发阶段用设备端模型快速测试，上线后根据需求切换到云端模型。

第五步：管理多轮对话

在聊天机器人、智能助手等场景中，对话往往是多轮的，AI需要记住之前的交流内容。SwiftAI的Chat组件专门用于管理这种状态化的对话：

// 创建一个带工具的对话实例
let chat = try Chat(with: llm, tools: [weatherTool])

// 开始多轮对话
let greeting = try await chat.send("你好！我计划去旅行。")
let advice = try await chat.send("我去西雅图应该带什么？")
// AI会记住“计划去旅行”这个上下文，给出更相关的建议（比如根据西雅图的天气推荐衣物）

Chat与reply()的区别在于：

  • ◉
    reply()是无状态的，每次调用都是独立的，AI不会记住之前的问题；
  • ◉
    Chat是有状态的，会自动保存对话历史，让AI能基于完整的上下文进行回应。

这使得对话更连贯，更符合人类的交流习惯，尤其适合需要持续交互的场景。

第六步：添加生成约束条件

有时，你需要AI生成的数据满足特定规则（比如用户名格式、年龄范围等）。SwiftAI的@Guide注解可以帮你添加这些约束：

@Generable
struct UserProfile {
  // 约束：用户名必须以字母开头，后面可以跟字母、数字或下划线，长度至少3位
  @Guide(description: "有效的用户名，以字母开头", .pattern("^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{2,}$"))
  let username: String

  // 约束：年龄必须在13到120岁之间
  @Guide(description: "用户的年龄（单位：岁）", .minimum(13), .maximum(120))
  let age: Int

  // 约束：最喜欢的颜色数量在1到3个之间
  @Guide(description: "1到3种最喜欢的颜色", .minimumCount(1), .maximumCount(3))
  let favoriteColors: [String]
}

@Guide提供了多种约束类型：

  • ◉
    .pattern()：通过正则表达式限制字符串格式；
  • ◉
    .minimum()和.maximum()：限制数字的范围；
  • ◉
    .minimumCount()和.maximumCount()：限制数组的元素数量；
  • ◉
    description：告诉AI这个字段的含义和要求，帮助它生成更符合预期的数据。

这些约束会在AI生成数据时生效，确保输出结果符合你的业务规则，减少后续验证的工作量。

SwiftAI功能速查表

为了方便你快速查找所需功能，我们整理了一个速查表，对应不同需求和使用方法：

你需要的功能 应该使用的方法 示例代码
简单的文本回答 reply(to:) llm.reply(to: "你好")
结构化的数据输出 reply(to:returning:) llm.reply(to: "描述一个城市", returning: CityInfo.self)
让AI调用工具 reply(to:tools:) llm.reply(to: "查天气", tools: [weatherTool])
多轮对话管理 Chat let chat = Chat(with: llm); chat.send("下一个问题")
切换不同的AI模型 any LLM 用SystemLLM()或OpenaiLLM()初始化实例

支持的AI模型对比

SwiftAI支持多种AI模型，每种模型都有其特点，你可以根据需求选择：

模型名称 类型 隐私性 功能能力 成本
SystemLLM 设备端模型 🔒 隐私性好（数据不离开设备） 良好 🆓 免费
OpenaiLLM 云端API服务 ⚠️ 数据会上传到云端 优秀 💰 付费（按使用量）
CustomLLM 自定义模型 由你控制 由你定义 由你决定
  • ◉
    SystemLLM：适合对隐私敏感、需要快速响应的场景（如本地笔记助手），无需网络连接，完全免费。
  • ◉
    OpenaiLLM：适合需要复杂推理、多轮对话或高级功能的场景（如智能客服），但需要网络连接和API密钥，会产生费用。
  • ◉
    CustomLLM：如果你有自己训练的模型或特定的后端服务，可以通过实现LLM协议将其集成到SwiftAI中，灵活性最高。

示例应用

SwiftAI的仓库中包含一个Examples/目录，里面有多个示例应用，展示了不同场景下的使用方法。这些示例涵盖了从基础查询到复杂工具调用、多轮对话的各种功能，你可以直接下载代码运行，或参考其中的实现方式来开发自己的应用。

功能完善状态

目前SwiftAI还处于alpha阶段，部分功能正在开发中，以下是与FoundationModels SDK的功能对比状态：

功能 状态
流式响应输出 ❌ 开发中（参见issue #2）
枚举类型的结构化输出 ❌ 开发中（参见issue #4）

随着版本迭代，这些功能会逐步完善，你可以关注上述issue了解最新进展。

如何参与贡献？

如果你对SwiftAI感兴趣，欢迎通过以下方式参与贡献：

  1. 报告bug或提出功能建议：可以在GitHub仓库的Issues页面提交；
  2. 提交代码： fork仓库后，修改代码并提交Pull Request，我们会尽快审核；
  3. 完善文档：如果你发现文档有遗漏或错误，欢迎帮忙补充和修正。

开发环境设置

如果想本地调试或开发SwiftAI，可以按照以下步骤操作：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/mi12labs/SwiftAI.git
# 进入项目目录
cd SwiftAI
# 构建项目
swift build
# 运行测试
swift test

许可证信息

SwiftAI采用MIT许可证发布，你可以自由地使用、修改和分发这个库，无论是商业项目还是开源项目，都无需支付费用，但需要保留原有的许可证信息。详细条款参见项目根目录下的LICENSE文件。

常见问题

SwiftAI支持哪些开发环境？

SwiftAI要求Swift 5.10及以上版本，支持iOS 17.0+和macOS 14.0+系统，兼容Xcode 15及以上版本。

使用SystemLLM需要什么条件？

SystemLLM基于苹果的设备端AI模型，需要设备支持（如iPhone 12及以上、M1及以上芯片的Mac），且系统版本不低于iOS 17.0或macOS 14.0。你可以通过systemLLM.isAvailable检查设备是否支持。

如何获取OpenaiLLM的API密钥？

OpenaiLLM需要OpenAI的API密钥，你可以登录OpenAI官网，在个人账号的“API Keys”页面创建和获取。注意保护好你的API密钥，不要泄露或硬编码在客户端代码中。

SwiftAI的结构化输出是如何保证准确性的？

SwiftAI会将你的结构体定义转换为AI能理解的提示词，并在AI返回结果后进行验证（包括格式校验和约束检查）。如果结果不符合要求，会自动让AI重新生成，直到符合条件或达到最大重试次数。

可以同时使用多个工具吗？

可以。在调用reply(to:tools:)或创建Chat时，你可以传入一个工具数组（如tools: [weatherTool, calculatorTool]），AI会根据问题选择合适的工具调用，甚至在必要时组合多个工具的结果。

SwiftAI目前是稳定版本吗？

不是。SwiftAI目前处于alpha阶段，可能存在一些bug，且API可能会有不兼容的变更。在生产环境中使用时，建议谨慎评估，并关注版本更新日志。

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