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This is documentation for the next SDK version.

重要 此库目前处于 alpha 阶段，可能会频繁发生破坏性变更。

expo-ai 提供对 Apple Foundation Models framework、通过 Google ML Kit Prompt API 使用 Gemini Nano，以及浏览器 Prompt API 的访问能力。它在设备本地运行推理；此软件包不会将提示、图像或结果发送到外部服务。你可以用它总结文本、对内容分类、生成结构化值，并让模型调用应用工具。每次顶层生成调用都拥有独立会话，并会在任务完成后释放该会话。

平台支持

在 iOS 26 及更高版本和 macOS 26 及更高版本上，设备必须支持 Apple Intelligence、启用 Apple Intelligence，并且系统模型必须处于就绪状态。

在 Android 上，此预览版使用 ML Kit Prompt 1.0.0-beta4 进行文本生成和流式传输。设备必须支持 Prompt API，并通过 Android AICore 提供就绪的 Gemini Nano 模型。可用性取决于设备及其 AICore 配置，因此仅凭 Android 版本无法确定是否支持。请参阅 Google 的 Prompt API 设备支持，并在实际设备上检查可用性。

Android 推理要求应用保持在前台。应用切换到后台时，活动任务会以 ERR_APP_BACKGROUND 被拒绝，包括 JavaScript 正在等待工具审批或运行工具时。请观察提供的信号，以关闭待处理的审批界面并停止协作式工具任务。此前成功的会话轮次仍然可用。应用返回前台后是否提交新请求由你决定；此软件包不会自动重试。

在 Web 上，浏览器必须提供现代 LanguageModel API。Chrome Prompt API 从 Chrome 148 起可在受支持的桌面设备上使用。Microsoft Edge 提供开发者预览版，但需要额外设置。移动浏览器和不支持此 API 的浏览器会返回 unavailable。硬件、浏览器设置和模型就绪状态也会影响可用性。

此表比较的是平台满足使用条件后的功能；它不保证设备一定受支持。Apple 条目要求使用支持 Apple Intelligence 且模型已就绪的硬件。Android 条目要求应用的 minSdk 为 26 或更高、设备支持 Prompt API，且 Gemini Nano 模型已就绪。

在不受支持的平台上导入此软件包并检查可用性是安全的。可用性检查成功并不保证后续生成一定成功。此预览版不包含可下载的第三方模型后端。较新的操作系统不会自动启用模型图像理解：它还需要兼容的 SDK 和所选模型的视觉能力。

浏览器会选择并管理其模型。Web 结果会将提供方标识为 browser-prompt-api；模型标识符仍为 null。Web 不支持 maximumOutputTokens，如果提供此选项则会拒绝。此软件包不会使用实验性的浏览器原生工具声明。

生成使用设备上的系统模型。工具执行应用代码，因此工具中的任何网络访问或数据存储都由你的应用负责。

安装

If you are installing this in an existing React Native app, make sure to install expo in your project.

添加原生软件包后，请创建新的开发版本。构建 Apple 实现需要 Xcode 26.4 或更高版本。你的应用可以继续将 iOS 部署目标设为 16.4 或更高版本；模型生成需要在运行时使用 iOS 26 或更高版本。请在启用了 Apple Intelligence 的受支持硬件上测试模型生成。此预览版不包含在 Expo Go 中，也无法在 Snack 中运行。

模型图像理解需要使用 Xcode 27 或更高版本构建。使用 Xcode 26.4 或更高版本构建的应用在较新的操作系统上运行时，仍可使用文本生成和图像工具。

Android 构建配置

Android 后端要求最低 SDK 版本为 26，并且 Kotlin 版本为 2.2.21 或更高版本，才能编译其 ML Kit 依赖项。创建 Android 开发版本之前，请安装 expo-build-properties：

If you are installing this in an existing React Native app, make sure to install expo in your project.

然后将配置插件添加到应用配置中。如果应用已配置更高的兼容版本，请保留这些版本：

Example app.json with config plugin

{
  "expo": {
    "plugins": [
      [
        "expo-build-properties",
        {
          "android": {
            "minSdkVersion": 26,
            "kotlinVersion": "2.2.21"
          }
        }
      ]
    ]
  }
}

该插件会在 Prebuild 期间写入这些 Android 设置。单独安装或导入 expo-ai 不会更改原生构建设置。这些构建要求并不能证明设备支持 Gemini Nano；请在运行时检查模型可用性。

如果应用的最低 SDK 低于 26，Android 构建会在合并清单时失败：

uses-sdk:minSdkVersion 24 cannot be smaller than version 26 declared in library [:expo-ai]
	Suggestion: use a compatible library with a minSdk of at most 24,
		or increase this project's minSdk version to at least 26,
		or use tools:overrideLibrary="expo.modules.ai" to force usage (may lead to runtime failures)

如上所示，将应用的最低 SDK 提高到 26。不要使用 tools:overrideLibrary 建议。它只会绕过检查，并不会改变要求，而且 ML Kit 依赖项在运行时仍需要 Android 8.0 或更高版本。

生成文本

使用提示调用 generateAsync()。从 result.value 读取完成后的文本：

import { generateAsync } from 'expo-ai';

export async function suggestTitle(notes: string) {
  const result = await generateAsync(notes, {
    instructions: 'Suggest a short title for these notes.',
  });

  return result.value;
}

每个成功的单次调用辅助函数都会返回相同的结果封装。除 value 外，它还会标识所选的提供方和模型、报告输出格式，并在提供方能够提供时包含 token 用量：

const result = await generateAsync('Suggest a short title for my notes.');

console.log({
  title: result.value,
  provider: result.provider,
  model: result.model,
  format: result.format, // 'text', 'constrained', or 'validated'
  usage: result.usage,
});

可选地先调用 getAvailabilityAsync()。模型就绪时会继续生成，否则会以实际的就绪状态或可用性错误拒绝。生成不会请求准备模型。在 Web 上，浏览器管理的资源还有额外的准备注意事项。不同调用拥有不同的历史记录，并且软件包会在成功、失败或取消时释放其临时会话。

在 Android 上，如果设备的模型支持，软件包会将 instructions 作为原生系统指令传递。否则，它会将其加入提示中，其优先级低于原生系统指令。

总结和分类

summarizeAsync() 和 categorizeAsync() 会将任务指令添加到相同的生成管线中。它们返回相同的结果封装，并接受适用的生成选项，包括取消、更新和截止时间：

import { categorizeAsync, summarizeAsync } from 'expo-ai';

export async function organizeNote(text: string) {
  const summary = await summarizeAsync(text, { length: 'short' });
  const category = await categorizeAsync(text, {
    categories: ['work', 'personal', 'other'],
  });

  return {
    summary: summary.value,
    category: category.value, // 'work' | 'personal' | 'other'
  };
}

摘要长度可以是 short、medium 或 long，默认为 medium。它是生成偏好，而不是精确的字数要求。分类要求提供非空类别列表，并会根据该列表验证结果。软件包会在支持时使用原生受约束输出，否则会使用库验证并执行有限次数的修复。两个辅助函数都使用与 generateAsync() 相同的提供方和执行控制选项。

生成结构化值

传入 schema 以请求结构化结果。提供方支持时，软件包会自动使用原生 schema 约束，并在 JavaScript 中验证已完成的值。否则，它会请求 JSON 并验证响应，同时进行有限次数的修复。请求成功时会返回经过验证的值；失败时会以错误拒绝。可选的 schema 辅助函数可以推断结果的 TypeScript 类型，无需使用 as const：

import { generateAsync, schema } from 'expo-ai';

const noteSchema = schema.object({
  category: schema.enum(['work', 'personal', 'other']),
  summary: schema.string({ description: 'A one-sentence summary.' }),
  confidence: schema.number({ minimum: 0, maximum: 1 }),
  suggestedTitle: schema.optional(schema.string()),
});

export async function describeNote(text: string) {
  const result = await generateAsync(text, { schema: noteSchema });
  return result.value;
  // { category: 'work' | 'personal' | 'other'; summary: string; suggestedTitle?: string }
}

使用 schema.object() 创建的对象默认是封闭的，除非字段使用 schema.optional() 包装，否则每个字段都是必需的。这些辅助函数生成的 JSON Schema 方言与普通 schema 对象支持的方言相同。你仍然可以传入普通 schema；单独声明时使用 as const satisfies ModelSchema 可保留字面量类型。

Schema 辅助函数

所有 options 都接受 description。数值和整数选项还接受包含边界 minimum 和 maximum。整数边界必须是安全的 JavaScript 整数。数组选项接受 minItems 和 maxItems。可选属性标记只能在 schema.object() 中使用；它不是独立的 schema。

导出的 InferSchema<S> 类型会将 schema 映射为其结果类型，包括字符串枚举和可选对象字段。S 表示 schema 的 TypeScript 类型。例如，InferSchema<typeof noteSchema> 会得到与上文 result.value 相同的类型。

支持的 schema 子集

此软件包接受有限的 JSON Schema 方言：

• 字符串，包括非空字符串枚举。
• 有限数值和安全整数，可带可选的包含边界 minimum 和 maximum，以及布尔值。
• 带项 schema 且可选包含 minItems 和 maxItems 边界的数组。
• 带已声明 properties、可选 required 列表以及 additionalProperties: false 的对象。
• 每种 schema 均可带可选描述。

普通对象的 required 列表中未列出的字段均为可选字段。不支持的关键字和无效 schema 会在生成前被拒绝。不支持字符串模式、null、联合、引用和递归 schema。验证会检查值的形状，但不会确认内容的事实准确性，也不会判断内容是否符合应用的需求。

验证和修复限制

每个结构化结果都会在 JavaScript 中验证。生成路径取决于平台以及模型是否能够应用所请求的 schema 约束：

Apple Foundation Models 会将数值边界表示为原生生成指南。对于包含数值边界的 schema，Android 和 Web 会使用 JSON 加修复路径。与原生受约束输出相比，此路径对模型的引导较弱，并且可能在修复次数耗尽后失败。在所有平台上，最终值仍必须在 JavaScript 验证中通过相同的包含边界检查。

使用 maximumRetries 限制每个响应的额外库修复次数。此选项不会改变所使用的提供方能力。提供方失败和拒绝会结束任务；它们不会触发通过较弱生成路径进行重试：

import { generateAsync, schema } from 'expo-ai';

export async function detectQuestion(text: string) {
  const result = await generateAsync(`Is this text a question? ${text}`, {
    schema: schema.boolean(),
    maximumRetries: 1,
    maximumSteps: 4,
  });

  return result.value;
}

maximumRetries 默认为 1，接受从 0 到 3 的整数。将其设为 0 可在第一个无效响应后直接拒绝，不进行修复尝试。原生受约束输出不会使用这些库修复。

maximumSteps 限制由库发起的模型完成次数，包括修复。默认预算为 8，显式设置时接受从 1 到 32 的整数。使用原生工具时，设置显式限制会导致拒绝，因为提供方不会公开其内部模型调用次数。使用 maximumToolCalls 可限制所有提供方的处理程序启动次数。

显示生成更新

传入可选的 onUpdate 回调，以在生成响应时显示内容。每次更新都包含当前文本的完整快照。应使用快照替换显示的文本，而不是追加文本。返回的 promise 会提供最终结果：

import { generateAsync } from 'expo-ai';

export async function previewSummary(text: string, setPreview: (text: string) => void) {
  const result = await generateAsync(`Summarize: ${text}`, {
    onUpdate: ({ text }) => setPreview(text),
  });

  setPreview(result.value);
  return result.value;
}

更新内容是临时的。对于结构化生成，请等待最终经过验证的 result.value 后再使用该值。使用库验证或工具编排的任务可能不会产生中间文本更新。如果 onUpdate 抛出错误或返回拒绝的 promise，任务会以 ERR_UPDATE_FAILED 拒绝。

提供应用工具

通过 tools 传入普通工具定义对象。每个定义都包含名称、描述、对象输入 schema 和处理程序。对于可复用的类型化定义，使用 ToolDefinition<S>，其中 S 是输入 schema 的类型：

import { generateAsync, schema, type ToolDefinition } from 'expo-ai';

const categoryInput = schema.object({
  category: schema.enum(['work', 'personal']),
});

const lookupCategory: ToolDefinition<typeof categoryInput> = {
  name: 'lookupCategory',
  description: 'Read the description of a category.',
  inputSchema: categoryInput,
  execute: ({ category }, { signal }) => {
    if (signal.aborted) {
      throw new Error('Tool canceled.');
    }
    return {
      category,
      description: category === 'work' ? 'Projects and professional tasks.' : 'Home and leisure.',
    };
  },
};

export async function explainCategory() {
  const result = await generateAsync('Look up and explain the work category.', {
    tools: [lookupCategory],
    maximumToolCalls: 2,
  });

  return result.value;
}

支持时，软件包会使用原生工具编排。否则，它会请求模型提出调用，并在 JavaScript 中管理循环。所有提供方都会在审批或执行前验证参数。在兼容的浏览器中，库会保留用于生成工具决策和最终值的原生 schema 约束，同时自行管理工具执行。

导出的 ToolDefinition<S> 类型描述以下字段：

任务启动时会验证并复制工具定义。处理程序可以直接返回数据，也可以通过 promise 返回数据。字符串会作为文本传递。普通对象、数组、有限数值、布尔值和 null 会序列化后传递给提供方。不支持的值（例如 undefined、函数、大整数、类实例或循环结构）会被拒绝，而不会静默丢失数据。

审批工具调用

除非提供 beforeTool，否则提供的工具会自动运行。此可选回调会接收工具名称、经过验证的参数、调用 ID 和取消信号。返回 true 以允许调用，或返回 false 以 ERR_TOOL_DENIED 拒绝任务且不运行处理程序。应用显示审批界面时，回调可以返回 promise：

import { generateAsync, type ToolCall, type ToolDefinition } from 'expo-ai';

export async function runWithApproval(
  prompt: string,
  tools: ToolDefinition[],
  requestApproval: (call: ToolCall) => Promise<boolean>
) {
  return await generateAsync(prompt, {
    tools,
    beforeTool: requestApproval,
  });
}

请观察回调的信号，以便在任务取消时关闭待处理的审批界面。如果提供了截止时间，等待审批的时间也会计入其中。

工具执行限制

maximumToolCalls 适用于原生和库工具编排，默认为 4，接受从 0 到 16 的整数。它会限制一次请求中可以启动的处理程序数量。值为 0 时会阻止处理程序执行。

处理程序失败会结束任务。软件包不会重试处理程序，也不会重复执行相同的调用 ID。已完成的工具观察结果在库修复尝试期间仍然可用。模型仍可能使用新的调用 ID 请求类似操作，因此，如果重复操作可能造成损害，请使用应用级幂等性控制。

使用图像和 Apple 工具

通过 images 传入本地图像文件。从 expo-ai/apple 导入预定义工具对象，以读取文本、条码或二维码：

import { generateAsync, schema } from 'expo-ai';
import { Tools } from 'expo-ai/apple';

export async function readReceipt(uri: string) {
  return await generateAsync('Read the receipt image and return its total.', {
    images: [{ uri, label: 'receipt' }],
    tools: [Tools.ocr],
    schema: schema.object({
      total: schema.string({
        description: 'The total, including the currency shown.',
      }),
    }),
  });
}

Tools.ocr 和 Tools.barcode 是普通工具定义。可与自己的工具一起传入其中一个或两个。在 iOS 26 及更高版本和 macOS 26 及更高版本上，它们使用 Apple Vision。这些工具的参数中包含 image 标签，用于标识附加到当前请求的文件。OCR 会向模型返回 { text: string }。条码识别会返回文本载荷 { barcodes: [{ payload: string, symbology: string }] }。如果图像中没有识别到内容，则会返回空文本或空数组。

现有的 beforeTool、maximumToolCalls、取消和截止时间选项均适用。审批完成后，图像工具才会开始识别。工具无法通过编造文件路径或引用先前请求的标签来读取图像。Android 和 Web 会以 ERR_UNSUPPORTED_FEATURE 拒绝这些 Apple 工具。

在 iOS 26 上，语言模型会接收标签和图像工具识别出的数据；它无法看到图像像素。在 iOS 27 上，如果系统模型报告支持视觉能力，软件包会使用原生图像附件。对于常规视觉描述，请求时需提供 images 支持：

import { generateAsync } from 'expo-ai';

export async function describeImage(uri: string) {
  return await generateAsync('Describe the image in one sentence.', {
    images: [{ uri }],
    requires: ['images'],
  });
}

requires: ['images'] 会检查模型的视觉能力。requires: ['imageTools'] 会检查 Apple 图像工具支持。提供图像工具时，纯文本 Apple 模型也可以使用附加图像。如果既没有模型视觉能力，也没有图像工具，图像请求会以 ERR_UNSUPPORTED_FEATURE 拒绝。

最多可提供八个 file:// URL。网络 URL、数据 URL 以及指向其他主机的文件 URL 都会被拒绝。每个标签在请求中必须唯一，长度为 1–128 个字符，且不得包含控制字符。未提供的标签会依次设为 image-1、image-2 等。请确保文件在请求完成前一直可用。原生图像附件会在成功的会话历史中保留已解码的图像；更改原始文件不会更改已保留的附件。其他请求可以重复使用相同的公开标签。

读取 token 用量

成功的结果会包含 usage。如果提供方无法报告计数，则计数会保持为 null。使用 Xcode 27 或更高版本构建时，在 iOS 27 和 macOS 27 上，软件包会返回测得的输入和输出计数，并在 Foundation Models 报告时提供缓存输入和推理计数。缓存和推理计数会计入相应的总数。

在 iOS 26.4 和 macOS 26.4 或更高版本上，如果计数成功，usage.contextTokens 会报告已完成上下文的 token 数量。它描述的是上下文占用量，而不是该请求消耗的输入 token 数量。更早版本的 Apple 系统、Android 和 Web 会将不可用的测量值保留为未知。

import { generateAsync } from 'expo-ai';

export async function suggestTitleWithUsage(notes: string) {
  const result = await generateAsync(notes, {
    instructions: 'Suggest a short title.',
  });
  return {
    title: result.value,
    inputTokens: result.usage.inputTokens,
    outputTokens: result.usage.outputTokens,
    contextTokens: result.usage.contextTokens ?? null,
  };
}

对于库修复循环，仅当每次调用都报告了输入和输出计数时，才会累加这些计数。上下文 token 描述最后一次调用的上下文，不会跨独立调用累加。Token 计数不会触发额外的生成；如果计数器不可用，也不会导致原本成功的结果失败。

取消任务或设置截止时间

取消和截止时间都是可选的。传入 AbortSignal 可取消任务。设置 timeoutMs 可施加一个总截止时间，涵盖会话创建、生成、工具处理函数、等待审批和库修复。省略时，库不会施加截止时间。提供方限制以及工具或修复预算仍然适用。

import { generateAsync } from 'expo-ai';

export async function summarizeWithCancellation(text: string, signal: AbortSignal) {
  const result = await generateAsync(`Summarize: ${text}`, {
    signal,
    timeoutMs: 60_000,
  });

  return result.value;
}

将控制器的 signal 传给此函数，并在应用的取消操作中调用 AbortController.abort()。即使取消，也要处理返回的 promise。取消时会以 ERR_ABORTED 拒绝；截止时间到期时会以 ERR_TIMEOUT 拒绝。显式截止时间接受 1 到 2147483647 毫秒的整数值。

取消会停止更新、传递到待处理的审批和工具处理函数，并释放临时会话。处理函数应将 signal 传递给可取消的工作，并在开始操作前检查它。取消无法强制停止任意应用代码，也无法撤销工具已执行的操作。

检查可用性并处理错误

如果就绪状态或能力信息有助于构建界面，请使用 getAvailabilityAsync()：

import { getAvailabilityAsync } from 'expo-ai';

export async function canCategorize() {
  const availability = await getAvailabilityAsync();

  return availability.status === 'available';
}

当结果为 unavailable 时，检查其 reason。downloadable 结果表示可以下载模型；downloading 表示正在准备；not-ready 表示尚未准备好使用。available 结果包含提供方的能力信息。能力可以是 supported、unsupported 或 unknown。如果提供方未报告模型标识符、上下文限制和 token 用量，它们将保持为 null。

能力要求描述的是原生提供方支持。例如，requires: ['constrainedOutput'] 要求原生架构约束。在 Android 上，即使库能够执行结构化任务和编排工具，要求 constrainedOutput 或 runtimeToolDeclarations 也会返回 unavailable。在 web 上，要求 runtimeToolDeclarations 同样会返回 unavailable，但支持库级工具编排。仅当应用需要这种原生保证时，才包含这些要求。

Android SDK 不会公开受支持语言查询。显式的 inputLanguages 或 outputLanguage 要求会以原因 language-support-unknown 返回 unavailable；这并不表示该语言本身不受支持。不带语言要求的请求可以继续执行。

公共操作会以 LanguageModelError 拒绝，该错误具有稳定的 code、易读的消息，并在可用时包含底层 cause。请根据错误代码进行处理，而不要解析错误消息。就绪检查失败时，可以显示准备按钮：

import { generateAsync, LanguageModelError } from 'expo-ai';

export async function generateWhenReady(prompt: string, offerPreparation: () => void) {
  try {
    return await generateAsync(prompt);
  } catch (error) {
    if (error instanceof LanguageModelError && error.code === 'ERR_MODEL_NOT_READY') {
      offerPreparation();
    }
    throw error;
  }
}

准备操作是显式的，并且取决于提供方。在 Android 上，设置 allowDownload: true 可以请求系统下载模型。在 web 上，请从按钮按下等用户操作中调用准备方法，以便浏览器获得所需的用户激活权限。生成失败后运行的 catch 处理程序可能已不再拥有该权限。准备操作报告 available 后，应用可以重试任务。

Apple 的适配器会再次检查就绪状态，但模型准备由 Apple 通过系统设置管理。即使设置了 allowDownload: true，它也无法启动下载或报告下载进度。不要将不受支持的设备或取消操作视为准备请求。

省略 allowDownload 或将其设为 false 只会检查当前可用性，不会启动下载，也不会等待下载完成。

显示准备进度

在应用中执行显式准备操作时调用 prepareAsync()。传入 onProgress 以更新界面，并传入 signal 以取消应用的准备请求：

import { prepareAsync } from 'expo-ai';

export async function prepareModel(
  signal: AbortSignal,
  setProgress: (progress: number | null) => void
) {
  const availability = await prepareAsync({
    allowDownload: true,
    signal,
    onProgress: setProgress,
  });

  return availability.status === 'available';
}

在 Android 和 web 上，进度回调是可选的。进度是从 0 到 1 的数字；如果无法获取进度比例，则为 null。当值为 null 时，请显示不确定进度指示器。如果进度回调抛出错误，或返回的 promise 被拒绝，准备操作将以 ERR_PREPARATION_FAILED 拒绝。

取消会停止应用的准备请求和进度更新。系统可能会继续其已负责的下载。在决定是否需要再次执行准备操作前，请重新检查可用性。

在 web 上，生成会在创建会话前检查浏览器是否报告 available。但是，浏览器的 LanguageModel.create() API 没有禁止下载资源的选项。如果两次调用之间就绪状态发生变化，适配器只能在检测到意外下载进度时中止。它无法保证浏览器不会传输任何资源，也无法停止浏览器已经管理的下载。

其他类型化代码涵盖无效选项和架构、工具故障及执行限制。诊断提供方故障时，请检查 cause。

使用显式会话

当任务需要在多次请求之间保留对话历史时，请使用 createSessionAsync()。顶层函数彼此独立；显式会话会保留自身成功的历史记录。完成后调用 dispose()：

import { createSessionAsync } from 'expo-ai';

export async function refineTitle(notes: string) {
  const session = await createSessionAsync({
    instructions: 'Suggest concise note titles.',
  });

  try {
    await session.generateAsync(notes);
    const result = await session.generateAsync('Make that title shorter.');
    return result.value;
  } finally {
    session.dispose();
  }
}

Apple 使用 Foundation Models 会话。在 Android 上，此软件包会将成功的对话轮次序列化为 JSON，并将其包含在每个 Prompt API 请求中。库级编排会在 JavaScript 中保留自己的成功历史记录。更长的历史记录会占用更多模型输入预算。

在 web 上，适配器会在已提交浏览器会话的副本上生成内容，并在模型成功完成后提交。如果浏览器报告上下文溢出，任务会以 ERR_CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED 拒绝，而不会悄悄丢弃历史记录。

每个会话同一时间只能运行一次生成。此软件包不会悄悄截断对话历史记录。提供方可能会在后续 JavaScript 验证或更新回调失败之前提交模型响应。会话之外已完成的工具操作无法撤销。

dispose() 是同步的，可以安全地重复调用。它会释放会话，并以 ERR_SESSION_DISPOSED 拒绝活动中的工作。

遍历流

显式会话还提供 generateStream()，它会返回一个异步可迭代对象。文本事件包含累积快照；成功的流最终会以一个经过验证的 result 事件结束：

import { createSessionAsync } from 'expo-ai';

export async function streamSummary(text: string, onText: (text: string) => void) {
  const session = await createSessionAsync();

  try {
    for await (const event of session.generateStream(`Summarize: ${text}`)) {
      if (event.type === 'text') {
        onText(event.text);
      } else if (event.type === 'result') {
        onText(event.result.value);
      }
    }
  } finally {
    session.dispose();
  }
}

跳出循环会取消该次生成。流发生错误时，会从迭代器中抛出。即使缓慢的使用方跳过中间文本快照，仍会收到工具事件和最终结果。

API

import * as ExpoAI from 'expo-ai';

Constants

Classes

Methods

Types