API Gemini do Agent Platform

Se você não conhece a API Gemini, a API Gemini Developer é o provedor de API recomendado para desenvolvedores Android. No entanto, se você tiver requisitos específicos de local dos dados ou já estiver integrado ao ecossistema do Google Cloud, use a API Gemini da Agent Platform (antiga Vertex AI) com o Firebase AI Logic para acessar os modelos Gemini Pro e Flash.

Primeiros passos

Antes de interagir com a API Gemini da Agent Platform diretamente do seu app, você pode testar comandos em Agent Studio.

Configurar um projeto do Firebase e conectar seu app a ele

Quando estiver tudo pronto para chamar a API do seu app, siga as instruções na "Etapa 1" do guia de primeiros passos do Firebase AI Logic para configurar o Firebase e ativar as APIs e os serviços necessários.

Adicionar as dependências do Gradle

Adicione as seguintes dependências do Gradle ao módulo do app:

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.17.0"))

  // 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:34.17.0"))

  // 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")
}

Configurar o provedor de depuração do App Check para desenvolvimento local

A partir do início de julho de 2026, como parte do fluxo de trabalho de configuração guiada do AI Logic no console do Firebase, o Firebase App Check será aplicado automaticamente para proteger a API Gemini. Para o desenvolvimento local, é necessário configurar o provedor de depuração do App Check para ignorar a atestação, mantendo a aplicação do App Check.

1. No seu build de depuração, configure o App Check para usar a fábrica do provedor de depuração:

   Kotlin

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

   Java

   FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this);
   FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance();
   firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory(
           DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());
   

2. Receba o token de depuração:

   1. Execute o app no emulador ou no dispositivo de teste.

   2. Procure o token de depuração do App Check nos registros. Exemplo:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
      in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678
      

   3. Copie o token (por exemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registre o token de depuração no App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante (more_vert) e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar o token de depuração.

Para mais detalhes sobre o provedor de depuração, incluindo como receber um novo token de depuração, consulte a documentação oficial do App Check.

Inicializar o modelo generativo

Comece instanciando um GenerativeModel e especificando o nome do modelo:

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

Na documentação do Firebase, você pode saber mais sobre os modelos do Gemini disponíveis. Você também pode aprender a configurar parâmetros de modelo.

Gerar texto

Para gerar uma resposta de texto, chame generateContent() com o comando.

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

Assim como na API Gemini Developer, você também pode transmitir imagens, áudio, vídeo e arquivos com o comando de texto. Para mais detalhes, consulte Interagir com a API Gemini Developer no seu app.

Para saber mais sobre o SDK do Firebase AI Logic, consulte a documentação do Firebase.