Agent Platform Gemini API

إذا كنت حديث العهد باستخدام Gemini API، ننصحك باستخدام Gemini Developer API، وهو مزوّد واجهة برمجة التطبيقات الذي ننصح به مطوّري 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 نموذجي Gemini Pro وFlash.

صورة توضيحية لتطبيق Android يستخدم Firebase Android SDK لإرسال طلبات إلى الخلفية السحابية لـ Firebase يتم توجيه الطلبات إلى واجهة برمجة التطبيقات Agent Platform Gemini API، التي 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

بعد أن تصبح جاهزًا لاستدعاء 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 اعتماديات 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:34.17.0"))

  // 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:34.17.0"))

  // 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 فحص التطبيقات للتطوير المحلي

اعتبارًا من أوائل يوليو 2026، وكجزء من آلية الإعداد الموجّه لميزة AI Logic في وحدة تحكّم Firebase، سيتم تلقائيًا فرض استخدام ميزة "فحص التطبيقات من Firebase" لحماية Gemini API. للتطوير على الجهاز المحلي، عليك ضبط موفّر تصحيح الأخطاء في App Check لتجاوز عملية التصديق مع الحفاظ على فرض App Check.

  1. في إصدار مخصص لتصحيح الأخطاء، اضبط فحص التطبيقات لاستخدام مصنع مقدّم 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 رمز تصحيح الأخطاء:

    1. شغِّل تطبيقك في المحاكي أو على جهاز الاختبار.

    2. ابحث عن رمز تصحيح الأخطاء الخاص بخدمة 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 (مثلاً، 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

  3. سجِّل رمز تصحيح الأخطاء لدى فحص التطبيقات:

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

    2. ابحث عن تطبيقك، وانقر على القائمة الكاملة ()، ثم اختَر إدارة رموز تصحيح الأخطاء.

    3. اتّبِع التعليمات الظاهرة على الشاشة لتسجيل رمز تصحيح الأخطاء.

للحصول على تفاصيل حول مقدّم خدمة تصحيح الأخطاء (بما في ذلك كيفية الحصول على رمز تصحيح أخطاء جديد)، راجِع مستندات 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);

يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول نماذج Gemini المتاحة في مستندات Firebase. 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 صور ومحتوى صوتي وفيديوهات وملفات مع طلبك النصي. لمعرفة التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على مقالة التفاعل مع Gemini Developer API من تطبيقك.

لمزيد من المعلومات حول حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic، يمكنك الاطّلاع على مستندات Firebase.