ThinkCanvas · 口袋里的 AI 教师

不使用传统 function-calling，Agent 通过在输出中书写结构化代码块来"调用"工具，由客户端 BlockParser 状态机实时解析成白板动作——流式渲染无缝、零函数注册开销、对任意 OpenAI 兼容模型通用。

需要为 Flutter 移动端找函数图像可视化渲染方案，目标用户是学生，必须纯本地运行、不能依赖联网/翻墙。

先深度体验多款竞品（ThinkTutor、ChatTutor 等），从支持图形类型、渲染效果、集成难度三维度对比，选定 ChatTutor——支持多种图像转换且效果最好；再拉取源码验证 Dart 转译可行性，确认可行后执行转译。

结果发现原方案依赖外部联网库（需翻墙），对学生用户完全不可用。于是做架构决策：放弃网络依赖，改为纯本地实现，反复开发测试迭代，最终在 Flutter 端完成本地函数渲染。

复盘：选开源方案不是"拿来就用"——真正的决策在选定之后：识别隐藏假设（联网、特定环境），判断与用户场景是否兼容。最好的方案 ≠ 最适合的方案。