Gemini API für die Agent Platform

Wenn Sie die Gemini API noch nicht kennen, ist die Gemini Developer API der empfohlene API-Anbieter für Android-Entwickler. Wenn Sie jedoch bestimmte Anforderungen an den Datenspeicherort haben oder bereits in das Google Cloud-Ökosystem eingebunden sind, können Sie die Gemini API der Agent Platform (früher Vertex AI) mit Firebase AI Logic verwenden, um auf Gemini Pro- und Flash-Modelle zuzugreifen.

Abbildung einer Android-App, die das Firebase Android SDK verwendet, um Anfragen an das Firebase-Backend in der Cloud zu senden. Anfragen werden an die Agent Platform Gemini API weitergeleitet, die sowohl Gemini Pro- als auch Flash-Modelle nutzen kann.
Abbildung 1. Architektur der Firebase AI Logic-Integration für den Zugriff auf die Agent Platform Gemini API.

Erste Schritte

Bevor Sie direkt über Ihre App mit der Agent Platform Gemini API interagieren, können Sie Prompts in Agent Studio testen.

Firebase-Projekt einrichten und App mit Firebase verbinden

Wenn Sie bereit sind, die API aus Ihrer App aufzurufen, folgen Sie der Anleitung in Schritt 1 der Kurzanleitung für Firebase AI Logic, um Firebase einzurichten und die erforderlichen APIs und Dienste zu aktivieren.

Gradle-Abhängigkeiten hinzufügen

Fügen Sie Ihrem App-Modul die folgenden Gradle-Abhängigkeiten hinzu:

Kotlin

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.19.0"))

  // 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:34.19.0"))

  // 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")
}

App Check-Debug-Anbieter für die lokale Entwicklung konfigurieren

Ab Anfang Juli 2026 wird Firebase App Check im Rahmen des geführten Einrichtungsprozesses für AI Logic in der Firebase-Konsole automatisch erzwungen, um die Gemini API zu schützen. Für die lokale Entwicklung müssen Sie den App Check-Debug-Anbieter konfigurieren, um die Attestierung zu umgehen und gleichzeitig die Durchsetzung von App Check beizubehalten.

  1. Konfigurieren Sie App Check in Ihrem Debug-Build so, dass die Debug-Anbieter-Factory verwendet wird:

    Kotlin

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

    Java

    FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this);
    FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance();
    firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory(
            DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());
    
  2. Debug-Token abrufen:

    1. Führen Sie Ihre App im Emulator oder auf Ihrem Testgerät aus.

    2. Suchen Sie in Ihren Logs nach dem App Check-Debug-Token. Beispiel:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
      in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678
      
    3. Kopieren Sie das Token (z. B. 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

  3. Registrieren Sie Ihr Debug-Token bei App Check:

    1. Rufen Sie in der Firebase Console Sicherheit > App Check > Tab Apps auf.

    2. Suchen Sie Ihre App, klicken Sie auf das Dreipunkt-Menü () und wählen Sie dann Debug-Tokens verwalten aus.

    3. Folgen Sie der Anleitung auf dem Bildschirm, um Ihr Debug-Token zu registrieren.

Weitere Informationen zum Debugging-Anbieter (einschließlich der Vorgehensweise zum Abrufen eines neuen Debugging-Tokens) finden Sie in der offiziellen App Check-Dokumentation.

Generatives Modell initialisieren

Instanziieren Sie zuerst ein GenerativeModel und geben Sie den Modellnamen an:

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);

In der Firebase-Dokumentation finden Sie weitere Informationen zu den verfügbaren Gemini-Modellen. Weitere Informationen zum Konfigurieren von Modellparametern

Text generieren

Rufen Sie generateContent() mit Ihrem Prompt auf, um eine Textantwort zu generieren.

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);

Ähnlich wie bei der Gemini Developer API können Sie auch Bilder, Audio, Video und Dateien mit Ihrem Text-Prompt übergeben. Weitere Informationen finden Sie unter Mit der Gemini Developer API über Ihre App interagieren.

Weitere Informationen zum Firebase AI Logic SDK finden Sie in der Firebase-Dokumentation.