将应用与 Android 智能系统集成
Android 正在演变为由 AI 提供支持的智能系统。通过自助服务模式集成您的应用，成为 Android 上下一代智能体赋能体验的一部分。
找到您的 Android AI 开发路径
从 Google 的尖端 AI/ML 解决方案中进行选择，为您的 Android 应用用户赋能并启发他们。
准备应用并将其连接到情报系统
使用 AppFunctions 向符合条件的代理提供应用的功能，或者在支持的设备上依赖界面自动化作为后备方案。
利用 Gemini 模型为您的应用注入智能
使用 Gemini Nano 和机器学习套件 GenAI API 实现设备端功能，或利用 Firebase AI Logic 充分发挥云端 AI 和混合 AI 的强大功能。
使用 AI 构建智能 Android 应用
利用智能体式 Android 开发工具（包括 Android Studio 中的 Gemini、Android CLI 和官方 Android 技能套件）来加快工作流程。
Android 新增智能功能
新功能
AppFunctions
AppFunctions 是一种 Android API，旨在简化 Android MCP 集成的构建。它使您的应用能够像设备端 MCP 服务器一样运行，提供可充当工具的函数，供主动功能以及客户端代理和助理使用。AppFunctions 与 Gemini 的集成目前正处于面向可信测试员的私密预览阶段，但您现在就可以开始使用 AppFunctions 和开发工具准备应用了。
新功能
Gemma 4
借助 Gemma 4（我们的开放模型，具有高级推理和工具调用功能），在 Android 设备上解锁本地智能体智能。立即在 Android Studio 中使用 Gemma 4 进行编码，并使用机器学习套件 GenAI API 构建设备端 AI 功能。
AI 案例研究
Kakao Mobility 将转化量提升了 45%
通过在设备上实现 Gemini Nano，Kakao Mobility 简化了地址输入流程，将订单完成时间缩短了 24%，同时降低了服务器成本并提升了用户隐私保护水平。
使用 Firebase AI 构建的创新 Android 应用
了解 Android 开发者如何使用 Firebase AI 向其应用添加生成式 AI 功能。
TalkBack 使用 Gemini Nano 提供图片无障碍功能
借助支持多模态的 Gemini Nano，即使设备处于离线状态或网络连接不稳定，TalkBack 也能提供清晰详细的图片描述。
总结语音录音
Google Pixel 的录音机应用利用 Gemini Nano 提供离线和设备端推理，以生成语音录音摘要。
传统机器学习解决方案
利用 Android 设备的处理能力，在设备端对图片、音频和文本进行机器学习检测和分类。
使用机器学习套件的常见用户体验流程
ML Kit 可为常见任务提供可用于生产环境的解决方案，无需机器学习专业知识。模型是内置的，并且针对移动设备进行了优化。机器学习套件易于使用，可让您专注于功能开发，而不是模型训练和优化。
使用 LiteRT 的自定义模型
为了让您能够更好地控制设备或部署自己的机器学习模型，Android 提供了一个基于 LiteRT 和 Google Play 服务构建的自定义机器学习堆栈，其中涵盖了部署高性能机器学习功能所需的要素。
MediaPipe 解决方案
MediaPipe 为直播和在线媒体提供可自定义的开源跨平台机器学习解决方案。
Play 设备端提交
借助 Play for On-device AI，您可以高效地部署和管理自定义 ML 和 GenAI 模型，以实现设备端 AI 功能。Google Play 简化了模型提交流程，可帮助您在优化应用大小的同时提升用户体验。
加快开发速度
AI 赋能的工具可以自动执行重复性任务、提供代码建议、调试错误等，让您可以专注于更高级别的问题解决和创新。
Android Studio 中的 Gemini
Android Studio 中的 Gemini 是您的 Android 开发编码助手。它可以生成代码、查找相关资源、学习最佳实践、排查错误，并节省时间。
Android CLI
借助 Android CLI，您可以更快速、更轻松地使用所选的代理和开发者环境构建 Android 应用。
加入 AICore 开发者预览版计划
抢先体验最新的 Gemini Nano 模型。在设备端 AI 投入生产之前，测试提示、探索设备端性能，并帮助塑造设备端 AI 的未来。
Google AI Studio
如需开始使用 Gemini，最快捷的方式是使用 Google AI Studio。Google AI Studio 是一款基于网络的工具，可让您直接在浏览器中进行原型设计和运行提示，并开始使用 Gemini API。
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