iOS-27-KI-App entwickeln: Von Foundation Models zu App Intents

Was eine iOS-27-AI-App wirklich ist

Viele Teams definieren „AI-Feature“ noch als Textfeld, das einen Satz an OpenAI oder Gemini schickt und die Antwort ins UI klebt. Das kompiliert unter iOS 27 weiter. Es ist nicht mehr die Form, auf die Apple zuliefert. WWDC 2026 war unmissverständlich: Systemmodelle, Siri AI und Partnermodelle sollen über eine Foundation-Models-Session in die App; alles, was Nutzer vom Sperrbildschirm, von Siri oder vom Bildschirminhalt starten, gehört durch App Intents — nicht durch eine übrig gebliebene SiriKit-Extension.

In Produktsprache: Foundation Models „denkt es aus“ (natürliche Sprache → typisierter Entwurf, Tool-Aufrufe, Wechsel lokal/Cloud). App Intents „machen die Sache“ (Aufgabe anlegen, Entität öffnen, Datensatz ändern, Siri „das dritte“ sagen lassen). Ein Chat-UI ist nur eine Haut. Chat ohne Intents ist für Siri unsichtbar. Intents ohne Session-Schicht machen Planung in der App und Mehrfach-Überarbeitungen brüchig.

Dieser Text ist ein Baureitfaden, keine Feature-Tour für Endnutzer. Preise und die Grenze kostenlos/kostenpflichtig stehen in Apple Intelligence: kostenlos oder kostenpflichtig. Was Siri auf dem Mac kann, steht in Siri AI auf dem Mac (macOS 27). Unten folgt der Engineering-Pfad vom leeren Target bis zu einer Schleife, die Sie demoen, testen und einreichen können — auch wenn Siri AI in Ihrem Storefront noch hinter DMA- oder Account-Gates hängt.

Vor dem Code: Xcode 27, Gerätestufen, Regionen

Nageln Sie die Toolchain fest, bevor das erste import FoundationModels ins Repo wandert. Das iOS-27-SDK kommt mit Xcode 27. Der Simulator reicht für Session-Gerüst und Typfluss. Private Cloud Compute, echte Tool-Call-Raten und sprachlastige Pfade weichen auf dem Gerät oft ab. Die iOS-27-Release-Notes nennen bereits PCC-Lücken im Simulator und übermäßiges Tool-Calling, wenn On-Device-Tools und Guided Generation zusammenlaufen. Das ist kein Kleinkram — planen Sie Kalenderpuffer dafür ein.

Planen Sie AI nicht nach „Geräte, die iOS 27 installieren“. iPhone 11 und neuer bekommen das System. Apple Intelligence und geräteseitige Foundation Models beginnen weiter bei iPhone 15 Pro / iPhone 16. Der schwerere On-Device-Stack (oft als AFM 3 Core Advanced beschrieben — ausdrucksstarke Siri-Stimme und genauere Diktate) sitzt vor allem auf iPhone 17 Pro / Air. Beim iPad gilt grob M1 für Apple Intelligence; neuere On-Device-Modelle brauchen mehr RAM. Schreiben Sie drei Zeilen, nicht eine Zelle „min. iOS 27“:

Region ist das zweite Tor. Siri AI und einige Systemfähigkeiten können weiter an Account, Sprache oder Regulierung scheitern. In Festlandchina ist das bekannt; in der EU oft sichtbarer, weil der Digital Markets Act (DMA) Interoperabilität mit anderen Assistenten verlangt. Praktisch heißt das für viele Herbst-Builds: Siri AI auf iPhone, iPad und Watch kann fehlen oder hinter dem US-Keynote-Stand zurückbleiben, während Mac und visionOS eher im angekündigten Umfang bleiben. Das ist kein juristisches Memo, sondern ein Release-Constraint. Intents trotzdem schreiben — die Tür bleibt. Das Foundation-Models-Backend tauschbar halten: EU-Build auf einem geprüften Partner-LanguageModel, US-Build bevorzugt On-Device + PCC. App-Store-Vorschauen nicht mit US-Apple-ID drehen und als „Siri AI überall in der EU“ beschriften.

Halten Sie Xcode 27 von dem Laptop fern, der Ihren stabilen App-Store-Zug besitzt. Trennen Sie „goldenes“ CI von der SDK-27-Spielmaschine. Dieselbe Isolationsidee steht in Xcode-Beta vs. produktive Runner-Isolation.

Foundation Models: eine API, drei Ablagen

Foundation Models kam mit iOS 26. iOS 27 macht daraus eine einzige native Swift-API: On-Device-Modelle nehmen Bildinput, eine Session kann Servermodelle ansteuern, und Sie können eigene Skills anhängen. Apples Kurzfassung steht im Newsroom-Beitrag vom Juni 2026. Die echte Entscheidung ist nicht „AI an/aus“. Sie lautet: wo diese Inferenz läuft.

Die iOS-27-Änderung, die zählt: Modellwechsel darf die Session nicht umschreiben. Anbieter implementieren öffentliche Protokolle (WWDC26-Session Bring an LLM provider to the Foundation Models framework), liefern ein Swift Package und mappen Transcript-Einträge im Executor — inklusive Prewarm, Streaming und KV-Cache. Ihre App spricht weiter mit LanguageModelSession.

Bei den Kosten gibt es einen neuen Hebel: Entwickler im App Store Small Business Program mit unter zwei Millionen Erst-Downloads können die nächste Generation Apple Foundation Models auf Private Cloud Compute ohne Cloud-API-Rechnung nutzen (aktuelle Bedingungen prüfen). Das ist eine Einstiegsrampe, keine unendliche Inferenz. Über der Schwelle — oder wenn Sie Claude/Gemini brauchen — zahlen Sie den Anbieter. Für EU-Teams, bei denen PCC oder System-Siri noch fehlt, ist der Partner-Executor oft der erste produktive Pfad, nicht der letzte Ausweg.

Schritt 1: LanguageModelSession und strukturierte Ausgabe

Die Session ist das Rückgrat. Siehe LanguageModelSession: ein Objekt hält ein Transcript; sprengen Sie das Fenster, kommt LanguageModelError.contextSizeExceeded. Legen Sie nicht bei jedem Senden eine neue Session an. Hängen Sie auch nicht ewig an. Kurze Sessions zum Planen, eine frische zum Commit, schlägt ein einziges Gott-Objekt-Chat.

import FoundationModels

@Generable
struct TaskDraft {
    @Guide(description: "Aufgabentitel, höchstens 20 Zeichen")
    var title: String
    @Guide(description: "Fälligkeit als ISO-8601 oder none, wenn der Nutzer nichts genannt hat")
    var dueISO8601: String
    var priority: Priority
}

@Generable
enum Priority {
    case low, normal, high
}

let session = LanguageModelSession {
    """
    Du bist der Planer in einer To-do-App.
    Gib nur TaskDraft aus. Erfinde keine Kalendereinträge, die der Nutzer nicht genannt hat.
    """
}

let response = try await session.respond(
    generating: TaskDraft.self,
    to: Prompt("Wochenbericht bis morgen 15 Uhr abgeben, hohe Priorität")
)
let draft = response.content

Der Produktgewinn ist der Typ, nicht die Syntax. @Generable macht aus „einem Modell, das plaudert“ „ein Modell, das ein Formular füllt.“ SwiftData, ein App Intent oder die nächste Planungsrunde konsumieren einen Wert — kein Markdown, das Sie neu parsen. Die Release Notes warnen außerdem: @Generable auf einem Enum kann eine klebrige GenerationError-Warnung werfen. Prüfen Sie die Notes, bevor Sie Ihren Store debuggen.

Bildinput für Belege, Regal-SKUs und Objekte auf dem Bildschirm — nicht für die ganze Mediathek. Wenn das Fenster voll ist, zuerst alte Tool-Payloads kappen, nicht den aktuellen Nutzerzug.

Schritt 2: Tools, Skills, Dynamic Profiles

Strukturierte Ausgabe reicht nicht. Das Modell muss Ihre Domäne anfassen. Ein Foundation-Models-Tool ist nicht automatisch ein App Intent. Tools bedienen die Session; Intents bedienen das System. Teilen Sie einen Store. Gehen Sie nicht davon aus: „Wir haben einen Intent ausgeliefert, also sieht das Modell ihn.“

iOS 27 ergänzt Dynamic Profiles für mehrphasige Agents. Die WWDC26-Session Build agentic app experiences führt eine Craft-App durch Brainstorm / Plan / Review: dieselbe Session kann Modell, Temperatur und Reasoning-Tiefe tauschen — PCC plus tieferes Reasoning zum Planen, On-Device zum Review. Der Profile-Body wird bei jedem Prompt neu ausgewertet, also kein I/O darin.

enum PlanPhase { case brainstorm, plan, review }

func makeProfile(_ phase: PlanPhase) -> LanguageModelSession.DynamicProfile {
    LanguageModelSession.DynamicProfile {
        switch phase {
        case .brainstorm, .plan:
            return .init(model: .privateCloudCompute, tools: [SearchNotesTool(), ListCalendarTool()])
        case .review:
            return .init(model: SystemLanguageModel.default, tools: [ValidateDraftTool()])
        }
    }
}

Zwei Performance-Fallen. Transcript-Historie umschreiben invalidiert den KV-Cache, die Latenz springt — lieber anhängen. On-Device-Modelle können Tools spammen, wenn Guided Generation und Tools kombiniert sind; begrenzen Sie Folgeaufrufe und stoppen Sie nach wiederholten Fehlern. Nutzen Sie das Foundation Models Instrument plus 20–30 echte Nutzerformulierungen, bevor Sie eine Keynote-Demo als Abdeckung behandeln.

Skills sind für Ton, verbotene Wörter und Fachlexika, die Ops ohne erneutes Review ändern sollen. Sie sind kein zweites Backend. Sie bleiben in der Session-Grenze und teilen dieselben Audit-Regeln wie Tools. Für DE/AT/CH-Builds lohnt sich oft ein Skill mit deutscher Geschäftssprache und ein zweiter, der anglicisierte Produktnamen nicht „übersetzt“.

Schritt 3: App Intents für Siri AI

App Intents sind kein „Kurzbefehle-Extra“. Unter iOS 27 sind sie die einzige unterstützte Tür von Siri in eine Drittanbieter-App. SiriKit wurde auf der WWDC 2026 mit etwa zwei bis drei Jahren Übergangszeit als deprecated markiert. Eine lebende SiriKit-Fläche zu migrieren schlägt das Feilen an Chat-Texten. Start bei AppIntent.

Nutzen Sie die Intents dieser Generation bewusst: System-Schemas für Öffnen/Anlegen/Suchen statt niedlicher Sondertitel; Bildschirmbewusstsein, damit Siri „dieses“ und „das dritte“ auflösen kann; Streaming oder lang laufende Ergebnisse; mehrstufiges Nachfragen bei Parametern. Entitäten mit IndexedEntity indexieren, wenn Spotlight sie sehen soll. Visual Intelligence sucht über SemanticContentDescriptor und IntentValueQuery — nicht über eine vollgestopfte LanguageModelSession. Selbst wenn Siri AI auf dem EU-iPhone noch fehlt, bleiben Kurzbefehle, Spotlight und spätere Systemrouten bei denselben Intents; die Migrationsarbeit ist also kein Warten auf den DMA-Kalender.

import AppIntents

struct CreateTaskIntent: AppIntent {
    static var title: LocalizedStringResource = "Aufgabe erstellen"
    static var description = IntentDescription("Eine Aufgabe in der App speichern.")

    @Parameter(title: "Titel")
    var title: String

    @Parameter(title: "Priorität")
    var priority: String?

    func perform() async throws -> some IntentResult & ProvidesDialog {
        try await TaskStore.shared.create(title: title, priority: priority ?? "normal")
        return .result(dialog: "Erstellt: \(title)")
    }
}

Trennen Sie Menschentext vom Maschinenvertrag: title / description sind für Siri und die Kurzbefehle-Galerie; perform() soll idempotent und auditierbar sein. Zerstörerische Arbeit braucht eine ausdrückliche Bestätigung. Lässt sich ein Parameter nicht auflösen, soll das System nachfragen — das Modell darf keinen Dialog improvisieren, der Daten schreibt.

Modell und Intent verdrahten

Standardarchitektur: das Modell entwirft, der Intent committet.

1. Der Nutzer spricht oder tippt in der App, oder Siri kommt mit einem natürlichsprachlichen Satz.
2. LanguageModelSession liefert einen @Generable-Entwurf und ruft bei Bedarf zuerst Tools, um Kalender, Notizen oder Bestand zu lesen.
3. Das UI zeigt den Entwurf. Der Nutzer bestätigt — oder Sie auto-bestätigen nur risikoarme Formen.
4. Passenden AppIntent bauen und perform(). Derselbe Store bedient Kurzbefehle und Spotlight.
5. Das Ergebnis als Tool-Output ins Transcript schreiben, damit die nächste Bearbeitung kein Kaltstart ist.

func commit(_ draft: TaskDraft) async throws {
    var intent = CreateTaskIntent()
    intent.title = draft.title
    intent.priority = String(describing: draft.priority)
    _ = try await intent.perform()
}

Warum darf ein Tool keine Zeilen einfügen? App Review, die Kurzbefehle-Galerie, Siri-Vorschläge und Ihr Undo-Stack verstehen Intents. Ein halluziniertes Fälligkeitsdatum ist billig, wenn das UI es blocken kann. Es wird teuer, wenn ein Tool schon zehn Erinnerungen angelegt hat.

Modellwechsel gehören in eine Session-Fabrik. Regions-Schalter ebenfalls: Ein US-Build kann On-Device + PCC bevorzugen; ein EU- oder CN-Build kann standardmäßig einen geprüften Partner-Executor nehmen, bis DMA- und Account-Gates System-Siri und PCC wirklich freigeben. Der Intent bleibt in beiden Fällen CreateTaskIntent — Nutzer, die später über Siri kommen, landen auf derselben Schreibspur.

Test, Datenschutz, App-Review-Checkliste

AI-Features scheitern in Review und Support häufiger als gewöhnliches CRUD. Gehen Sie diese Tabelle durch, bevor Sie GA umlegen:

Datenschutztexte müssen zu den Bits passen. On-Device darf „bleibt auf dem Telefon“ sagen. PCC oder ein Partnermodell muss in den Einstellungen namentlich stehen — in der EU erwarten Nutzer und Review das ausdrücklich, DMA hin oder her. Provider-Docs wollen Keychain (und oft App Attest), keinen Key im Session-Initializer. Loggen Sie Entwurf-Schemas und Intent-IDs, keine vollen Transcripts, auf Ihrem Analytics-Host.

Fürs Review drei Artefakte einpacken: eine 30-Sekunden-Aufnahme „sprechen → Entwurf → bestätigen → Zeile erscheint“ in derselben Locale wie die Screenshots; einen geschriebenen Fallback für Hardware ohne Intelligence; eine einseitige Modell-Ablage-Tabelle (On-Device / PCC / Partner). Marketing innerhalb des Rahmens halten, den der WWDC-2026-Siri-AI-Guide setzt — besonders keine EU-Store-Texte, die US-Siri-AI-Demos als überall verfügbar verkaufen.

Wenn jeder Entwickler-Laptop zugleich Xcode-27-Kiste, Gerätematrix und nächtlicher Eval-Host ist, kostet Orchestrierung mehr als Tokens. Ein immer wacher Apple-Silicon-Knoten ist meist günstiger als eine Flotte neuer Notebooks.