Dagli agenti in-app al sistema di intelligence di Android: le novità delle app intelligenti all'Android Developer Summit
Tempo di lettura: 4 min
Nell'era dell'intelligence, gli utenti non si limitano più a toccare le app, ma esprimono obiettivi di alto livello e si aspettano che gli agenti AI come Gemini completino workflow in più passaggi, a volte su più app sui loro dispositivi. Per aiutarti a raggiungere gli utenti ovunque si trovino, stiamo introducendo nuovi modi per creare esperienze intelligenti e agentiche nelle tue app per Android:
- Connettiti al sistema di intelligence Android: condividi le funzionalità della tua app con l'agente di sistema con Android MCP. Per consentire agli utenti di connettersi direttamente alla tua app tramite l'app Gemini e la Ricerca Google su Android, partecipa al programma in anteprima della Connected Apps Platform.
- Integra l'intelligence nella tua app: crea funzionalità e agenti smart on-device con le API di AI generativa di ML Kit, porta il tuo modello di ML personalizzato con LiteRT in Google Play Services. Sfrutta i modelli Gemini sul cloud con Firebase AI Logic e consenti al tuo agente di creare un'interfaccia utente Compose nativa con il renderer A2UI Compose.
Hai già visto alcune di queste nuove API e strumenti per sviluppatori nel keynote dell'Android Developer Summit. Ora, impara con le nostre nuove risorse di approfondimento per aiutarti a creare app intelligenti, tra cui 10 nuove sessioni on demand su nuove esperienze intelligenti.
Connettiti al sistema di intelligence di Android
Android Intelligence System è la base del sistema progettata per proteggere gli utenti e, al contempo, connettere gli agenti AI alle app sui dispositivi Android. Fornisce agli utenti assistenza sia su richiesta sia assistenza proattiva nell'ecosistema Android di dispositivi, tra cui smartphone, indossabili, occhiali XR, TV e automobili.
- Assistenza su richiesta: quando l'utente chiede attivamente a un agente di raggiungere un obiettivo (ad esempio, "controlla il mio calendario, prenota una corsa e invia un messaggio a Jingyu con l'orario di arrivo previsto"), l'agente orchestra gli strumenti tra le app per farlo. Per un'esecuzione più rapida e affidabile, puoi utilizzare un server MCP remoto o un MCP Android locale. Gli agenti possono anche utilizzare il framework di controllo del computer di Android per completare le azioni senza richiedere alcuna integrazione lato app.
- Assistenza proattiva: il sistema anticipa le esigenze dell'utente e mostra chip di suggerimento contestuali direttamente nelle schermate di blocco, nelle notifiche, nelle tastiere virtuali e all'interno delle app.
Ti diamo il controllo su come le tue app si integrano con il sistema di intelligence di Android fornendo API e strumenti basati sullo standard MCP che già conosci. Android MCP, basato sulla libreria Jetpack AppFunctions, è il nostro framework unificato per le chiamate agli strumenti. Ti consente di connetterti con agenti AI qualificati direttamente sul dispositivo, che si tratti dell'agente di sistema o del tuo agente in-app on-device. Il server MCP remoto ti offre una copertura multipiattaforma.
Android MCP integra l'MCP remoto come soluzione nativa per Android ed è il percorso di integrazione consigliato quando il percorso dell'utente utilizza la crittografia end-to-end o dati sensibili del dispositivo locale, richiede sensori e hardware del dispositivo, deve essere eseguito localmente o quando non è disponibile un endpoint del server.
Per scoprire di più sul sistema di intelligence Android e sull'integrazione con Gemini come agente di sistema, guarda questo talk:
Porta l'intelligence nelle tue app: dall'agente on-device al renderer A2UI Compose
Con le nuove funzionalità disponibili in Gemini Nano 4, come la chiamata di funzione, stiamo espandendo le API GenAI di ML Kit per creare workflow agentici interamente on-device. Ti forniamo direttamente i componenti di base con l'accesso diretto ai modelli di ML Kit con l'API Prompt e la nuova API Agentic che esegue automaticamente le funzioni per te, salva la cronologia delle conversazioni, gestisce il ciclo di orchestrazione e include guardrail automatici. Dai un'occhiata all'esempio di codice Jetpacker su GitHub e guarda questo video per un approfondimento su come sbloccare le capacità agentiche nella tua app con le API di AI generativa di ML Kit:
Oltre alle nuove API agentiche, stiamo introducendo una suite di nuove funzionalità on-device:
- Scopri una panoramica delle API GenAI di ML Kit on-device, dalle funzionalità dell'API Prompt come la modalità di pensiero e le istruzioni di sistema alle nuove API alpha come l'API Embeddings, basata su EmbeddingGemma 2. Scoprirai anche le ottimizzazioni del sistema Android "dietro le quinte" e vedrai i casi d'uso comuni dell'AI generativa on-device già in produzione.
- Approfondisci l'architettura del modello di Gemini Nano 4, basato su Gemma 4. Basato su embedding per livello, addestramento basato sulla quantizzazione e previsione multi-token, Gemini Nano 4 offre un'inferenza fino a 3 volte più veloce e riduce la memoria utilizzata fino a 4 volte rispetto alla versione precedente del modello Gemini Nano nei benchmark di test interni.
- Puoi eseguire i tuoi modelli di ML personalizzati con prestazioni della GPU più rapide utilizzando LiteRT in Google Play Services, che rimuove il runtime dall'APK, riducendo le dimensioni dell'APK di circa 8 MB. Ora disponibile anche su Wear OS e Android Automotive OS. Sia che tu stia utilizzando le API ML Kit pronte all'uso o che tu stia utilizzando il tuo modello edge personalizzato, leggi l' annuncio e dai un'occhiata a questo talk.
- Scopri come queste API si uniscono in app reali, da un insegnante di lingue XR che utilizza le API di riconoscimento vocale, traduzione vocale e sintesi vocale di ML Kit su smartphone e smart glasses, a un copilota AI di Formula E creato con Gemini Nano, l'accesso diretto ai modelli di ML Kit e l'Agent Development Kit (ADK).
Per i workflow che comprendono l'elaborazione cloud e locale, Firebase AI Logic offre una soluzione ibrida semplice. Puoi chiamare modelli cloud avanzati come Gemini 4 mentre utilizzi l'inferenza on-device con Gemini Nano, se disponibile. Per proteggere la tua app e gestire i costi in produzione, utilizza Firebase App Check, i nuovi template di prompt del server e i tetti di spesa di Firebase.
Come mostrato nella demo del keynote con l'assistente di prenotazione live di Jetpacker, il renderer Jetpack Compose A2UI è ora disponibile in versione alpha per aiutare i tuoi agenti a "parlare con la UI". I tuoi agenti possono trasmettere in streaming UI Compose native, interattive e complete direttamente da un protocollo JSON. Inizia a utilizzare il renderer A2UI Compose e inviaci il tuo feedback. Guarda questo intervento per scoprire come implementarlo nella tua app.
Raggiungi gli utenti su Gemini e sulla Ricerca con la piattaforma App connesse
Sulle piattaforme Google, gli utenti stanno passando dal porre domande all'intraprendere azioni. Abbiamo introdotto la Connected Apps Platform per consentirti di raggiungere utenti con un'intenzione di acquisto elevata su Gemini e Ricerca, combinando l'MCP Android per l'esecuzione nativa on-device con i server MCP remoti per una copertura multipiattaforma. Puoi iniziare a creare e testare localmente oggi stesso con la modalità sviluppatore delle app Gemini. Quando l'app è pronta per la produzione, unisciti alla lista d'attesa per l'anteprima. Al momento, la capacità dell'anteprima è limitata ad app selezionate pronte per la produzione nelle categorie supportate, con un accesso self-service più ampio in un secondo momento.
Per scoprire come creare, testare e pubblicare la tua prima app connessa, guarda Estendi la tua app a Gemini e alla Ricerca con Connected Apps Platform.
Inizia a creare app intelligenti con gli ultimi aggiornamenti
Per iniziare a creare, crea agenti on-device con gli Agentic Workflows di ML Kit insieme all'accesso diretto ai modelli con le nuove skill di Android. Assicurati di attivare il programma Anteprima per gli sviluppatori di AIcore quando esegui i test con le nuove funzionalità nei modelli di anteprima. Integra funzionalità intelligenti nella tua app con le API ML Kit ed esegui modelli di ML personalizzati con LiteRT in Google Play Services. Esegui l'inferenza con i modelli Gemini nel cloud direttamente con Firebase AI Logic e trasmetti in streaming le UI di Compose native da JSON utilizzando il renderer Jetpack Compose A2UI. Infine, esegui l'integrazione con il sistema di intelligence Android, crea un prototipo con Android MCP utilizzando la skill AppFunctions e l'agente di esempio e registrati all'Anteprima per gli sviluppatori di Connected Apps Platform.
Non vediamo l'ora di vedere cosa creerai.
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