Agent Platform Gemini API

Если вы только начинаете работать с Gemini API, рекомендуем использовать Gemini Developer API в качестве поставщика API для разработчиков Android. Однако если у вас есть особые требования к местоположению данных или вы уже используете экосистему Google Cloud, то можете использовать Agent Platform Gemini API (ранее Vertex AI) с Firebase AI Logic, чтобы получить доступ к моделям Gemini Pro и Flash.

Иллюстрация, на которой показано, как приложение Android использует Firebase Android SDK для отправки запросов в серверную часть Firebase в облаке. Запросы направляются в Agent Platform Gemini API, который может использовать модели Gemini Pro и Flash.
Рисунок 1. Архитектура интеграции Firebase AI Logic для доступа к Agent Platform Gemini API.

Начало работы

Прежде чем взаимодействовать с Agent Platform Gemini API напрямую из приложения, вы можете поэкспериментировать с запросами в Agent Studio.

Как настроить проект Firebase и подключить к нему приложение

Когда вы будете готовы вызвать API из приложения, следуйте инструкциям в разделе "Шаг 1" руководства по началу работы с Firebase AI Logic, чтобы настроить Firebase и включить необходимые API и сервисы.

Добавьте зависимости Gradle

Добавьте в модуль приложения следующие зависимости Gradle:

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")
}

Как настроить отладочного поставщика Проверки приложений для локальной разработки

С начала июля 2026 года в рамках пошаговой настройки AI Logic в консоли Firebase для защиты Gemini API автоматически применяется проверка приложений Firebase. Для локальной разработки необходимо настроить отладочный поставщик Проверки приложений, чтобы обходить аттестацию, сохраняя при этом принудительное применение Проверки приложений.

  1. В отладочной сборке настройте Проверку приложений на использование фабрики отладочных поставщиков:

    Kotlin

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

    Java

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

  2. Получите токен отладки:

    1. Запустите приложение в эмуляторе или на тестовом устройстве.

    2. Найдите в журналах токен отладки Проверки приложений. Пример:

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

    3. Скопируйте токен (например, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

  3. Зарегистрируйте токен отладки в Проверке приложений:

    1. В консоли Firebase перейдите в раздел Security (Безопасность) > App Check (Проверка приложений) > Apps (Приложения).

    2. Найдите свое приложение, нажмите на значок дополнительного меню () и выберите Управление токенами отладки.

    3. Зарегистрируйте токен отладки, следуя инструкциям на экране.

Подробную информацию об отладочном поставщике, в том числе о том, как получить новый токен отладки, можно найти в официальной документации по Проверке приложений.

Инициализация генеративной модели

Сначала создайте экземпляр GenerativeModel и укажите название модели:

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);

В документации Firebase можно узнать больше о доступных моделях Gemini. Вы также можете узнать, как настраивать параметры модели.

Генерировать текст

Чтобы сгенерировать текстовый ответ, вызовите generateContent() с вашим запросом.

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);

Как и в случае с Gemini Developer API, вы можете передавать изображения, аудио, видео и файлы вместе с текстовым запросом. Подробнее о том, как взаимодействовать с Gemini Developer API из приложения…

Подробную информацию о Firebase AI Logic SDK можно найти в документации Firebase.