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Android Studio 支持 Gemma 4：我们最强大的本地模型，可用于智能体编码

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Matthew Warner Android 开发者体验产品经理

每位开发者的 AI 工作流程和需求都是独一无二的，因此能够选择 AI 如何协助开发至关重要。今年 1 月，我们推出了在 Android Studio 中选择任何本地或远程 AI 模型来支持 AI 功能的能力。今天，我们宣布在 Android Studio 中推出 Gemma 4，用于提供 AI 编码辅助。这款全新的本地模型经过 Android 开发训练，兼具设备端处理的隐私性和成本效益，以及先进的推理和工具调用能力，可谓两全其美。

本地运行的 AI 辅助功能

Gemma 4 在您的机器上本地运行，为您提供 AI 编码辅助，其核心操作无需互联网连接或 API 密钥。主要优势包括以下各项：

  • 隐私和安全：您的代码会保留在您的机器上。Gemma 4 在本地处理所有智能体模式请求，非常适合有数据隐私权要求或在安全企业环境中工作的开发者。
  • 成本效益：运行复杂的智能体工作流，无需担心达到配额。Gemma 4 经过优化，可在现代开发硬件上高效运行，利用本地 GPU 和 RAM 提供快速、响应迅速的辅助。
  • 离线可用性：即使没有网络连接，也可以使用该智能体编写代码。
  • 前沿推理能力：Gemma 4 具备一流的推理能力，能够在智能体模式下执行复杂的多步骤编码任务。

强大的智能体编码功能

Gemma 4 经过专门训练，可用于 Android 开发，并具备智能体工具调用功能。选择 Gemma 4 作为本地模型后，您可以在各种开发用例中利用智能体模式，例如：

  • 设计新功能：开发者可以要求智能体构建新功能或整个应用，例如发出“构建一个计算器应用”这样的指令，智能体不仅会生成界面代码，还会遵循 Android 最佳实践，例如使用 Kotlin 编写代码并使用 Jetpack Compose。
  • 重构：您可以发出高级命令，例如“提取所有硬编码字符串并将其迁移到 strings.xml”。智能体会扫描您的代码库，找出需要更改的实例，并同时在多个文件中应用这些修改。
  • 问题修复和构建解析：如果项目无法构建或存在持续的 lint 错误，您可以提示代理“构建我的项目并修复所有错误”。智能体会找到有问题的代码，并反复应用修复，直到成功构建。

 

 

对于使用满足最低硬件要求的机器的 Android 应用开发者，建议使用 26B MoE。所需的总 RAM 包括 Android Studio 和 Gemma。

模型所需 RAM 总量所需存储空间
Gemma E2B8 GB2 GB
Gemma E4B12 GB4 GB
Gemma 26B MoE24 GB17 GB

开始使用

首先，请确保您已安装最新版本的 Android Studio。

  1. 在本地计算机上安装 LLM 提供程序，例如 LM Studio 或 Ollama。
  2. 在设置 > 工具 > AI > 模型提供方中，添加您的 LM Studio 或 Ollama 实例。
  3. large_Screenshot_gemma4.png
  4. 从 Ollama 或 LM Studio 下载 Gemma 4 模型。请参阅硬件要求，了解如何选择模型大小。
  5. 在 Agent Mode 中，选择 Gemma 4 作为活跃模型。

如需查看有关配置的详细演示，请参阅有关如何使用本地模型的官方文档。

我们非常期待看到 Gemma 4 如何助力打造更私密、更安全、更强大的开发工作流。一如既往，您的反馈对于我们不断改进 Android Studio 中的 AI 体验至关重要。如果您发现 bug 或问题，请提交问题。此外，您还可以加入我们在 LinkedIn、YouTube 或 X 上充满活力的 Android 开发者社区。祝大家编码顺利！

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