Hoje, temos o prazer de compartilhar como estamos trazendo a otimização automática direcionada por feedback (AutoFDO, na sigla em inglês) para o kernel do Android e oferecer melhorias significativas de desempenho aos usuários.

Queremos tornar mais rápido e fácil para você criar apps Android de alta qualidade. Uma das maneiras de ajudar você a ser mais produtivo é colocar a IA ao seu alcance.

O Android sempre impulsionou a inovação no setor com flexibilidade e abertura exclusivas.

O Android Studio Panda 2 já está estável e pronto para uso em produção.

Temos uma ótima novidade: o suporte a telas conectadas chegou à disponibilidade geral com o lançamento do Android 16 QPR3. Esse é um marco importante para aproximar a computação móvel e de computadores no Android.

Em janeiro, anunciamos o Android Studio Otter 3 Feature Drop na versão estável, incluindo melhorias no modo agente e muitas outras atualizações para oferecer mais controle e flexibilidade ao usar a IA para ajudar você a criar apps Android de alta qualidade.

Hoje, lançamos a segunda versão Beta do Android 17, continuando nosso trabalho para criar uma plataforma que prioriza privacidade, segurança e desempenho refinado.

As expectativas dos usuários em relação à IA nos dispositivos estão mudando fundamentalmente a forma como eles interagem com os apps.

No Android 17, os apps destinados ao SDK 37 ou mais recente vão receber uma nova implementação do MessageQueue sem bloqueio.

Hoje, estamos lançando a primeira versão Beta do Android 17, continuando nosso trabalho para criar uma plataforma que priorize privacidade, segurança e desempenho refinado.

Com o lançamento do Android 16 em 2025, compartilhamos nossa visão de um ecossistema de dispositivos em que os apps se adaptam perfeitamente a qualquer tela, seja um smartphone, dobrável, tablet, computador, tela de carro ou XR. Os usuários esperam que os apps funcionem em qualquer lugar.

Hoje, anunciamos um conjunto de upgrades no Google Play Console e em outros serviços, oferecendo mais visibilidade sobre sua performance financeira e etapas específicas baseadas em dados para melhorar esse desempenho.

Para ajudar ainda mais a levar seus casos de uso da API Prompt do ML Kit para a produção, temos o prazer de anunciar a Otimização automática de comandos (APO, na sigla em inglês) para modelos no dispositivo na Vertex AI. A Otimização automática de comandos é uma ferramenta que ajuda você a encontrar automaticamente o comando ideal para seus casos de uso.

O seletor de fotos incorporado: uma maneira mais integrada de solicitar fotos e vídeos de forma particular no seu app.

Modo de troca: avaliação mais rápida de um smartphone ou tablet redefinido para a configuração de fábrica, ignorando o assistente de configuração, um novo recurso do Android 16 e versões mais recentes.