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 Datenstandortanforderungen haben oder bereits in die Google Cloud-Umgebung eingebunden sind, können Sie die Agent Platform Gemini API (früher Vertex AI) mit Firebase AI Logic verwenden, um auf Gemini Pro- und Flash-Modelle zuzugreifen.

Erste Schritte

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

Firebase-Projekt einrichten und App mit Firebase verbinden

Wenn Sie die API über Ihre App aufrufen möchten, folgen Sie der Anleitung in „Schritt 1“ des Startleitfadens 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:

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.1.0"))

  // 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")
}

dependencies {
  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.1.0"))

  // 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 Einrichtungsworkflows für AI Logic in der Firebase Console automatisch erzwungen, um die Gemini API zu schützen. Für die lokale Entwicklung müssen Sie den Debug-Anbieter von App Check konfigurieren, um die Attestierung zu umgehen, während die Erzwingung von App Check beibehalten wird.

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. Rufen Sie Ihr Debug-Token ab:

   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 den Tab Sicherheit > App Check > Apps auf.

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

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

Weitere Informationen zum Debug-Anbieter (einschließlich des Abrufs eines neuen Debug-Tokens) finden Sie in der offiziellen App Check-Dokumentation.

Generatives Modell initialisieren

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

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform())
    .generativeModel("gemini-3.5-flash")
AgentPlatformGeminiApi.kt

GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform())
        .generativeModel("gemini-3.5-flash");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);
AgentPlatformGeminiApiJava.java

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

Text generieren

Wenn Sie eine Textantwort generieren möchten, rufen Sie generateContent() mit Ihrem Prompt auf.

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.")
    // ...
}
AgentPlatformGeminiApi.kt

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);
AgentPlatformGeminiApiJava.java

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 Über Ihre App mit der Gemini Developer API interagieren.

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