De agentes no app ao sistema de inteligência do Android: as novidades em apps inteligentes na Conferência de Desenvolvedores Android

Na era da inteligência, os usuários não estão mais apenas tocando em apps. Eles expressam objetivos de alto nível e esperam que agentes de IA como o Gemini concluam fluxos de trabalho de várias etapas, às vezes em vários apps nos dispositivos. Para ajudar você a alcançar os usuários onde quer que estejam, estamos oferecendo novas maneiras de criar experiências inteligentes e agênticas nos seus apps Android:

• Conecte-se ao sistema de inteligência do Android: compartilhe os recursos do seu app com o agente do sistema usando o MCP do Android. Para permitir que os usuários se conectem diretamente ao seu app pelo app do Gemini e pela Pesquisa Google no Android, participe do programa de pré-lançamento da Connected Apps Platform.
• Leve inteligência para seu app: crie recursos e agentes inteligentes no dispositivo com as APIs GenAI do Kit de ML e use seu modelo de ML personalizado com o LiteRT no Google Play Services. Aproveite os modelos do Gemini na nuvem com o Firebase AI Logic e permita que seu agente crie uma interface nativa do Compose com o renderizador do A2UI Compose.

Você já viu algumas dessas novas APIs e ferramentas para desenvolvedores na palestra da Conferência de Desenvolvedores Android. Agora, aprenda com nossos novos recursos de análise detalhada para criar apps inteligentes, incluindo 10 novas sessões on demand sobre novas experiências inteligentes.

Conectar-se ao sistema de inteligência do Android

O sistema de inteligência do Android é a base do sistema projetada para proteger os usuários ao conectar agentes de IA com apps em dispositivos Android. Ele oferece aos usuários assistência proativa e por comandos em todo o ecossistema Android de dispositivos, incluindo smartphones, wearables, óculos XR, TVs e automóveis. 

• Assistência solicitada: quando o usuário pede ativamente que um agente realize uma meta (por exemplo, "verifique minha agenda, reserve uma carona e envie uma mensagem para Jingyu com meu horário de chegada"), o agente organiza ferramentas em vários apps para fazer isso. Para uma execução mais rápida e confiável, use um servidor MCP remoto ou um MCP do Android local. Os agentes também podem usar o framework de controle de computador do Android para concluir ações sem precisar de integração no app.
• Assistência proativa: o sistema antecipa as necessidades do usuário e mostra chips de sugestão contextualizados diretamente em telas de bloqueio, notificações, teclados virtuais e apps. 

Você controla como seus apps se integram ao sistema de inteligência do Android com APIs e ferramentas baseadas no padrão MCP. O MCP do Android, com tecnologia da biblioteca AppFunctions do Jetpack, é nosso framework unificado de chamada de ferramentas. Ele permite que você se conecte com agentes de IA qualificados diretamente no dispositivo, seja o agente do sistema ou o seu próprio agente no app. O servidor MCP remoto oferece alcance multiplataforma. 

O MCP do Android complementa o MCP remoto como uma solução nativa do Android e é o caminho de integração recomendado quando a jornada do usuário usa criptografia de ponta a ponta ou dados sensíveis do dispositivo local, requer sensores e hardware do dispositivo, precisa ser executado localmente ou quando não há um endpoint de servidor disponível. 

Para saber mais sobre o sistema de inteligência do Android e como integrar o Gemini como agente do sistema, assista a esta palestra: 

Leve inteligência para seus apps: do agente no dispositivo ao renderizador do A2UI Compose

Com os novos recursos disponíveis no Gemini Nano 4, como a chamada de função, estamos expandindo as APIs GenAI do Kit de ML para criar Agentic Workflows totalmente no dispositivo. Oferecemos os elementos básicos diretamente com o acesso direto ao modelo do Kit de ML com a API Prompt e a nova API Agentic, que executa funções automaticamente, salva o histórico de conversas, gerencia o loop de orquestração e inclui proteções automáticas. Confira o exemplo de código do Jetpacker no GitHub e assista este vídeo para saber como usar as APIs de IA generativa do Kit de ML para desbloquear recursos agênticos no seu app: 

Além das novas APIs agênticas, estamos trazendo um conjunto de novos recursos no dispositivo:

• Confira uma visão geral das APIs de IA generativa do Kit de ML no dispositivo, desde recursos da API Prompt, como modo de pensamento e instruções do sistema, até novas APIs Alfa, como a API Embeddings, com tecnologia do EmbeddingGemma 2. Você também vai aprender sobre as otimizações do sistema Android e conferir casos de uso comuns de IA generativa no dispositivo que já estão em produção.
• Confira uma investigação da arquitetura do modelo do Gemini Nano 4, criado com base no Gemma 4. Com embeddings por camada, treinamento com reconhecimento de quantização e previsão de vários tokens, o Gemini Nano 4 oferece uma velocidade de inferência até 3 vezes maior e reduz o uso da memória em até 4 vezes em comparação com a versão anterior do modelo Gemini Nano em comparativos de mercado de testes internos.
• É possível executar seus modelos de ML personalizados com um desempenho de GPU mais rápido usando o LiteRT no Google Play Services, que remove o ambiente de execução do APK, reduzindo o tamanho dele em cerca de 8 MB. Agora também disponível no Wear OS e no Android Automotive OS. Se você estiver usando as APIs do Kit de ML prontas para uso ou seu próprio modelo de borda personalizado, leia o comunicado e confira esta palestra.
• Veja como essas APIs se unem em apps reais, desde um professor de idiomas de XR que usa as APIs de reconhecimento de fala, tradução de fala e conversão de texto em voz do Kit de ML em smartphones e óculos inteligentes, até um copiloto de IA da Fórmula E criado com o Gemini Nano, o acesso direto ao modelo do Kit de ML e o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK). 

Para fluxos de trabalho que abrangem processamento local e na nuvem, o Firebase AI Logic oferece uma solução híbrida simples. Você pode chamar modelos de nuvem avançados, como o Gemini 4, enquanto usa a inferência no dispositivo com o Gemini Nano, quando disponível. Para proteger seu app e gerenciar os custos na produção, use o Firebase App Check, os novos modelos de comando do servidor e os limites de gastos do Firebase. 

Como mostrado na demonstração da palestra com o assistente de reservas em tempo real do Jetpacker, o renderizador A2UI do Jetpack Compose já está disponível em versão Alfa para ajudar seus agentes a "falar com a interface". Seus agentes podem transmitir interfaces nativas do Compose ricas e interativas diretamente de um protocolo JSON. Comece a usar o renderizador A2UI Compose e envie seu feedback. Assista a esta palestra para saber como implementar esse recurso no seu app. 

Alcance o Gemini e a Pesquisa com a Connected Apps Platform

Nas plataformas do Google, os usuários estão deixando de fazer perguntas para realizar ações. Lançamos a Connected Apps Platform para que você possa alcançar usuários com alta intenção no Gemini e na Pesquisa, combinando o MCP do Android para execução nativa no dispositivo com servidores MCP remotos para alcance multiplataforma. Você pode começar a criar e testar localmente hoje mesmo com o Modo de Desenvolvedor dos apps do Gemini. Quando estiver tudo pronto para a produção, entre na lista de espera do pré-lançamento. No momento, a capacidade do pré-lançamento é limitada a apps selecionados prontos para produção nas categorias compatíveis. O acesso de autoatendimento será ampliado em breve. 

Para saber como criar, testar e publicar seu primeiro app conectado, assista ao vídeo "Amplie seu app para o Gemini e a Pesquisa com a Connected Apps Platform".

Comece a criar apps inteligentes com as atualizações mais recentes

Para começar a criar, crie agentes no dispositivo com os fluxos de trabalho de agentes do Kit de ML e o acesso direto ao modelo com as novas habilidades do Android.  Ative o programa de prévia para desenvolvedores do AIcore ao testar novos recursos em modelos de pré-lançamento. Adicione recursos inteligentes ao seu app com as APIs do Kit de ML e execute modelos de ML personalizados com o LiteRT no Google Play Services. Execute inferências com modelos do Gemini na nuvem com a Lógica de IA do Firebase diretamente e transmita interfaces nativas do Compose em JSON usando o renderizador A2UI do Jetpack Compose. Por fim, integre-se ao sistema de inteligência do Android, crie protótipos com o MCP para Android usando a habilidade e o agente de exemplo do AppFunctions e inscreva-se na prévia para desenvolvedores da Connected Apps Platform.

Mal podemos esperar para conhecer suas criações!