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Android Studio unterstützt Gemma 4: unser leistungsfähigstes lokales Modell für agentisches Programmieren
Lesezeit: 2 Minuten
Die KI-Workflows und ‑Anforderungen jedes Entwicklers sind einzigartig. Daher ist es wichtig, dass Sie selbst entscheiden können, wie KI Sie bei der Entwicklung unterstützen soll. Im Januar haben wir die Möglichkeit eingeführt, ein beliebiges lokales oder Remote-KI-Modell für KI-Funktionen in Android Studio auszuwählen. Heute kündigen wir die Verfügbarkeit von Gemma 4 für die KI-Unterstützung beim Programmieren in Android Studio an. Dieses neue lokale Modell, das für die Android-Entwicklung trainiert wurde, bietet die Vorteile beider Welten: den Datenschutz und die Kosteneffizienz der Verarbeitung auf dem Gerät sowie modernste Funktionen für die Argumentation und den Tool-Aufruf.
KI-Unterstützung, lokal bereitgestellt
Da Gemma 4 lokal auf Ihrem Computer ausgeführt wird, erhalten Sie KI-Unterstützung für Code, für die für die Kernvorgänge keine Internetverbindung oder kein API-Schlüssel erforderlich ist. Dies bietet unter anderem die folgenden Vorteile:
- Datenschutz und Sicherheit:Ihr Code verbleibt auf Ihrem Computer. Gemma 4 verarbeitet alle Anfragen im Agent-Modus lokal. Das macht sie zur idealen Wahl für Entwickler, die mit Datenschutzanforderungen oder in sicheren Unternehmensumgebungen arbeiten.
- Kosteneffizienz:Sie können komplexe agentische Workflows ausführen, ohne sich Gedanken über Kontingente machen zu müssen. Gemma 4 ist für die effiziente Ausführung auf moderner Entwicklungshardware optimiert und nutzt lokale GPU und RAM, um schnelle und reaktionsschnelle Unterstützung zu bieten.
- Offlineverfügbarkeit:Sie können den Agenten verwenden, um Code zu schreiben, auch wenn Sie keine Internetverbindung haben.
- Modernste Technologie für logische Schlussfolgerungen:Gemma 4 bietet erstklassige Funktionen für logische Schlussfolgerungen und kann komplexe mehrstufige Programmieraufgaben im Agent-Modus bewältigen.
Leistungsstarkes agentisches Programmieren
Gemma 4 wurde für die Android-Entwicklung mit Funktionen für den Aufruf von KI-basierten Tools trainiert. Wenn Sie Gemma 4 als lokales Modell auswählen, können Sie den Agent-Modus für eine Vielzahl von Entwicklungsanwendungsfällen nutzen, z. B.:
- Neue Funktionen entwerfen:Entwickler können den Agenten bitten, eine neue Funktion oder eine ganze App mit Befehlen wie „Erstelle eine Taschenrechner-App“ zu erstellen. Der Agent generiert dann nicht nur den UI-Code, sondern verwendet auch Android-Best Practices wie das Schreiben in Kotlin und die Verwendung von Jetpack Compose.
- Refactoring:Sie können allgemeine Befehle wie „Alle fest codierten Strings extrahieren und zu strings.xml migrieren“ geben. Der Agent scannt Ihre Codebasis, identifiziert Instanzen, die Änderungen erfordern, und nimmt die Änderungen gleichzeitig in mehreren Dateien vor.
- Fehlerbehebung und Build-Lösung:Wenn ein Projekt nicht erstellt werden kann oder hartnäckige Lint-Fehler aufweist, können Sie den Agenten auffordern, das Projekt zu erstellen und alle Fehler zu beheben. Der Agent navigiert zum betreffenden Code und wendet iterativ Korrekturen an, bis der Build erfolgreich ist.
Empfohlene Hardwareanforderungen
Das 26B-MoE-Modell wird für Android-App-Entwickler empfohlen, die einen Computer mit den Mindestanforderungen an die Hardware verwenden. Der insgesamt benötigte RAM umfasst sowohl Android Studio als auch Gemma.
| Modell | Benötigter RAM insgesamt | Erforderlicher Speicher |
|---|---|---|
| Gemma E2B | 8 GB | 2 GB |
| Gemma E4B | 12 GB | 4 GB |
| Gemma 26B MoE | 24 GB | 17 GB |
Erste Schritte
Prüfen Sie, ob Sie die aktuelle Version von Android Studio installiert haben, bevor Sie beginnen.
- Installieren Sie einen LLM-Anbieter wie LM Studio oder Ollama auf Ihrem lokalen Computer.
- Fügen Sie unter Einstellungen > Tools > KI > Modellanbieter Ihre LM Studio- oder Ollama-Instanz hinzu.
-
- Laden Sie das Gemma 4-Modell von Ollama oder LM Studio herunter. Informationen zur Auswahl der Modellgröße finden Sie unter „Hardwareanforderungen“.
- Wählen Sie im Agent-Modus Gemma 4 als aktives Modell aus.
Eine detaillierte Anleitung zur Konfiguration finden Sie in der offiziellen Dokumentation zur Verwendung eines lokalen Modells.
Wir sind gespannt, wie Gemma 4 private, sichere und leistungsstarke Entwicklungs-Workflows ermöglicht. Ihr Feedback ist wie immer sehr wichtig, damit wir die KI-Funktionen in Android Studio weiter verbessern können. Wenn Sie einen Fehler oder ein Problem finden, melden Sie es bitte. Außerdem können Sie Teil unserer aktiven Android-Entwickler-Community auf LinkedIn, YouTube oder X werden. Viel Spaß beim Programmieren!
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