这段代码是一个很典型的显式 ReAct demo：模型负责思考和选择工具，程序负责执行工具和回填 observation，最后由模型基于证据链生成排障报告真正使用 ReAct 时，基础的prompt是固定的，重要的是把工具边界、参数校验、最大轮次、成本控制、审计日志和证据链做好。

flutter3-win-ai使用最新跨平台框架 flutter3.41 构建项目，对接 deepseek 智能大模型。'展开' : '收缩',flutter create flutter_winseek 快速构建一个flutter3初始化项目。申请一个deepseek apikey，替换如下文件里的key字段，即可畅快体验流式对话功能。Flutter3-Deepseek-WinAI桌面端ai项目

可是历史对话记录一方面数量很多，另一方面存在大量冗余，而每次发给AI大模型的提示词都会消耗宝贵的Token，于是AI应用开发者就得想办法精简历史对话记录，以得到提炼了主要意思的上下文信息。为了让AI在不同的语境中准确理解用户的意图，在开启新会话时有必要把之前的历史对话记录发给AI，以便AI理解当前对话所处的上下文环境，才好做出有针对性的回答。在RAG第3步的“向量化文本”，介绍了两种文本嵌入模型，

/ 百万 token（3 年 TCO 分摊）Mac 512GPRO6000×1PRO6000×28×H2008×B2008×B300NVL72Atlas 910B×8876543210$ / M tok。8× H200 节点跑 DeepSeek-V3 671B FP8 原生，单节点 1,500–2,500 tok/s 总吞吐（SGLang / vLLM，batch 64+），参考。，沿海一线城市