Agent Platform Gemini API

إذا كنت مستخدمًا جديدًا لواجهة Gemini API، ننصحك باستخدام Gemini Developer API كمزوّد لواجهة برمجة التطبيقات لمطوّري تطبيقات Android. ومع ذلك، إذا كانت لديك متطلبات محدّدة بشأن موقع البيانات أو كنت تستخدم حاليًا منظومة Google Cloud المتكاملة، يمكنك استخدام Agent Platform Gemini API (المعروفة سابقًا باسم Vertex AI) مع Firebase AI Logic للوصول إلى نموذجَي Gemini Pro وFlash.

صورة توضيحية لتطبيق Android يستخدم Firebase Android SDK لإرسال الطلبات إلى الخلفية في Firebase على السحابة الإلكترونية يتم توجيه الطلبات إلى Gemini API في Agent Platform، والتي يمكنها الاستفادة من نموذجَي Gemini Pro وFlash.
الشكل 1. بنية تكامل Firebase AI Logic للوصول إلى Agent Platform Gemini API

الخطوات الأولى

قبل التفاعل مع Agent Platform Gemini API مباشرةً من تطبيقك، يمكنك تجربة الطلبات في Agent Studio.

إعداد مشروع Firebase وربط التطبيق بـ Firebase

عندما تكون مستعدًا لطلب البيانات من واجهة برمجة التطبيقات من تطبيقك، اتّبِع التعليمات الواردة في "الخطوة 1" من دليل بدء استخدام Firebase AI Logic لإعداد Firebase وتفعيل واجهات برمجة التطبيقات والخدمات المطلوبة.

إضافة تبعيات Gradle

أضِف اعتماديات Gradle التالية إلى وحدة تطبيقك:

Kotlin

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.1.0"))

  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")
}

Java

dependencies {
  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.1.0"))

  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")

  // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
  implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")

  // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
  implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}

ضبط مقدّم خدمة تصحيح الأخطاء في ميزة "فحص التطبيقات" للتطوير على الجهاز المحلي

اعتبارًا من أوائل يوليو 2026، سيتم فرض ميزة "فحص التطبيقات من Firebase" تلقائيًا لحماية واجهة Gemini API، وذلك كجزء من عملية الإعداد الموجَّهة لميزة AI Logic في وحدة تحكُّم Firebase. للتطوير على الجهاز، عليك ضبط مقدّم خدمة تصحيح الأخطاء في ميزة "فحص التطبيقات" لتجاوز عملية المصادقة مع مواصلة تنفيذ ميزة "فحص التطبيقات".

  1. في الإصدار المخصص لتصحيح الأخطاء، اضبط ميزة "فحص التطبيقات" لاستخدام مصنع مقدِّم خدمة تصحيح الأخطاء:

    Kotlin

    Firebase.initialize(context = this)
Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory(
    DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(),
)

    Java

    FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this);
FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance();
firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory(
        DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());

  2. احصل على الرمز المميّز لتصحيح الأخطاء:

    1. شغِّل تطبيقك في المحاكي أو على جهازك الاختباري.

    2. ابحث عن رمز تصحيح الأخطاء الخاص بميزة "فحص التطبيقات" في سجلّاتك. على سبيل المثال:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678

    3. انسخ الرمز المميّز (على سبيل المثال، 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

  3. سجِّل رمز تصحيح الأخطاء باستخدام ميزة "فحص التطبيقات":

    1. في وحدة تحكُّم Firebase، انتقِل إلى علامة التبويب الأمان > فحص التطبيقات > التطبيقات.

    2. ابحث عن تطبيقك، وانقر على قائمة الكاملة ()، ثم اختَر إدارة الرموز المميّزة لتصحيح الأخطاء.

    3. اتّبِع التعليمات الظاهرة على الشاشة لتسجيل الرمز المميّز لتصحيح الأخطاء.

لمعرفة تفاصيل عن مقدّم خدمة تصحيح الأخطاء (بما في ذلك كيفية الحصول على رمز مميّز جديد لتصحيح الأخطاء)، يُرجى الاطّلاع على مستندات ميزة "فحص التطبيقات" الرسمية.

إعداد النموذج التوليدي

ابدأ بإنشاء مثيل GenerativeModel وتحديد اسم النموذج:

Kotlin

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform())
    .generativeModel("gemini-3.5-flash")

Java

GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform())
        .generativeModel("gemini-3.5-flash");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

في مستندات Firebase، يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول نماذج Gemini المتوفّرة. يمكنك أيضًا الاطّلاع على معلومات حول ضبط مَعلمات النموذج.

إنشاء نص

لإنشاء ردّ نصي، استدعِ generateContent() مع طلبك.

Kotlin

suspend fun generateText(model: GenerativeModel) {
    // Note: generateContent() is a suspend function, which integrates well
    // with existing Kotlin code.
    val response = model.generateContent("Write a story about a magic backpack.")
    // ...
}

Java

Content prompt = new Content.Builder()
        .addText("Write a story about a magic backpack.")
        .build();

ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        // ...
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

على غرار Gemini Developer API، يمكنك أيضًا إرسال الصور والصوت والفيديو والملفات مع طلبك النصي. لمعرفة التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على مقالة التفاعل مع Gemini Developer API من تطبيقك.

لمزيد من المعلومات حول حزمة Firebase AI Logic SDK، يُرجى الاطّلاع على مستندات Firebase.