Từ tác nhân trong ứng dụng đến hệ thống thông minh của Android: Tính năng mới trong các ứng dụng thông minh tại Hội nghị Nhà phát triển Android

Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, người dùng không còn chỉ thao tác trên các ứng dụng mà còn thể hiện những mục tiêu cấp cao và mong đợi các tác nhân AI như Gemini hoàn thành các quy trình làm việc nhiều bước, đôi khi trên nhiều ứng dụng trên thiết bị của họ. Để giúp bạn tiếp cận người dùng ở mọi nơi, chúng tôi sẽ ra mắt những cách mới để xây dựng trải nghiệm thông minh, dựa trên tác nhân trong ứng dụng Android của bạn:

• Kết nối với hệ thống thông minh của Android: Chia sẻ các chức năng của ứng dụng với tác nhân hệ thống bằng Android MCP. Để cho phép người dùng kết nối trực tiếp với ứng dụng của bạn thông qua ứng dụng Gemini và Google Tìm kiếm trên Android, hãy tham gia chương trình xem trước Connected Apps Platform.
• Tích hợp trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng: Xây dựng các tính năng và tác nhân thông minh trên thiết bị bằng API GenAI của Bộ công cụ học máy, tích hợp mô hình học máy tuỳ chỉnh bằng LiteRT trong Dịch vụ Google Play. Khai thác các mô hình Gemini trên đám mây bằng Firebase AI Logic và cho phép tác nhân của bạn xây dựng giao diện người dùng Compose gốc bằng trình kết xuất A2UI Compose.

Bạn đã thấy một số API và công cụ mới dành cho nhà phát triển trong bài phát biểu chính tại Hội nghị Nhà phát triển Android. Giờ đây, bạn có thể học hỏi qua các tài nguyên chuyên sâu mới của chúng tôi để xây dựng ứng dụng thông minh, bao gồm cả 10 phiên theo yêu cầu mới về những trải nghiệm thông minh mới.

Kết nối với hệ thống thông minh của Android

Hệ thống thông minh của Android là nền tảng hệ thống được thiết kế để bảo vệ người dùng, đồng thời kết nối các tác nhân AI với ứng dụng trên thiết bị Android. Gemini cung cấp cho người dùng cả tính năng trợ giúp theo yêu cầu và trợ giúp chủ động trên hệ sinh thái Android, bao gồm điện thoại, thiết bị đeo, kính thông minh XR, TV và ô tô. 

• Hỗ trợ theo yêu cầu: Khi người dùng chủ động yêu cầu một tác nhân hoàn thành mục tiêu (ví dụ: "kiểm tra lịch của tôi, đặt xe và nhắn tin cho Jingyu về thời gian đến dự kiến của tôi"), tác nhân sẽ điều phối các công cụ trên các ứng dụng để hoàn thành mục tiêu đó. Để thực thi nhanh nhất và đáng tin cậy nhất, bạn có thể sử dụng máy chủ MCP từ xa hoặc MCP Android cục bộ. Tác nhân cũng có thể quay lại sử dụng khung Điều khiển máy tính của Android để hoàn tất các hành động mà không cần tích hợp phía ứng dụng.
• Trợ giúp chủ động: Hệ thống dự đoán nhu cầu của người dùng và hiển thị các khối đề xuất theo bối cảnh ngay trên màn hình khoá, thông báo, bàn phím ảo và trong ứng dụng. 

Chúng tôi giúp bạn kiểm soát cách ứng dụng tích hợp với hệ thống thông minh của Android bằng cách cung cấp các API và công cụ dựa trên tiêu chuẩn MCP quen thuộc. Android MCP, được hỗ trợ bởi thư viện AppFunctions Jetpack, là khung gọi công cụ hợp nhất của chúng tôi. Tính năng này giúp bạn kết nối với các tác nhân AI đủ điều kiện ngay trên thiết bị, cho dù đó là tác nhân hệ thống hay tác nhân trong ứng dụng trên thiết bị của bạn. Máy chủ MCP từ xa giúp bạn tiếp cận trên nhiều nền tảng. 

Android MCP bổ sung cho MCP từ xa dưới dạng một giải pháp gốc của Android và là đường dẫn tích hợp được đề xuất khi hành trình của người dùng sử dụng phương thức mã hoá hai đầu hoặc dữ liệu nhạy cảm trên thiết bị cục bộ, yêu cầu cảm biến và phần cứng của thiết bị, cần thực thi cục bộ hoặc khi không có điểm cuối máy chủ. 

Để tìm hiểu thêm về hệ thống thông minh của Android và cách tích hợp với Gemini dưới dạng tác nhân hệ thống, hãy xem bài nói chuyện sau: 

Đưa trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng: từ tác nhân trên thiết bị đến trình kết xuất A2UI Compose

Với các tính năng mới có trong Gemini Nano 4 như gọi hàm, chúng tôi đang mở rộng các API GenAI của Bộ công cụ học máy để xây dựng quy trình làm việc hoàn toàn trên thiết bị. Chúng tôi cung cấp trực tiếp cho bạn các thành phần cơ bản thông qua tính năng truy cập trực tiếp vào mô hình của Bộ công cụ học máy bằng Prompt API và Agentic API mới. API này tự động thực thi các hàm cho bạn, lưu nhật ký trò chuyện, quản lý vòng lặp điều phối và có các biện pháp bảo vệ tự động. Hãy xem mã mẫu Jetpacker trên GitHub và xem video này để tìm hiểu sâu về cách khai thác khả năng của tác nhân AI trong ứng dụng bằng API GenAI của Bộ công cụ học máy: 

Bên cạnh các API mới cho tác nhân, chúng tôi còn cung cấp một bộ tính năng mới trên thiết bị:

• Xem thông tin tổng quan về các API GenAI của Bộ công cụ học máy trên thiết bị, từ các tính năng của Prompt API như chế độ tư duy và chỉ dẫn hệ thống cho đến các API alpha mới như Embeddings API, được hỗ trợ bởi EmbeddingGemma 2. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về các tính năng tối ưu hoá hệ thống Android nâng cao và xem các trường hợp sử dụng AI tạo sinh phổ biến trên thiết bị đã được đưa vào thực tế.
• Tìm hiểu sâu về cấu trúc mô hình của Gemini Nano 4, được xây dựng trên Gemma 4. Nhờ được hỗ trợ bởi tính năng nhúng theo lớp, huấn luyện nhận biết lượng tử hoá và dự đoán nhiều mã thông báo, Gemini Nano 4 mang lại tốc độ suy luận nhanh hơn gấp 3 lần, đồng thời giảm mức sử dụng bộ nhớ tới 4 lần so với phiên bản trước của mô hình Gemini Nano theo các điểm chuẩn thử nghiệm nội bộ.
• Bạn có thể chạy các mô hình học máy tuỳ chỉnh với hiệu suất GPU nhanh hơn bằng cách sử dụng LiteRT trong Dịch vụ Google Play. LiteRT sẽ xoá thời gian chạy khỏi tệp APK, giúp giảm kích thước tệp APK khoảng 8 MB. Hiện cũng có trên Wear OS và Android Automotive OS. Cho dù bạn đang sử dụng API Bộ công cụ học máy có sẵn hay sử dụng mô hình biên tuỳ chỉnh của riêng mình, hãy đọc thông báo và xem bài nói chuyện này.
• Hãy xem cách các API này kết hợp với nhau trong các ứng dụng thực tế, từ giáo viên ngôn ngữ XR sử dụng các API nhận dạng lời nói, dịch lời nói và chuyển văn bản sang lời nói của Bộ công cụ học máy trên điện thoại và kính thông minh, cho đến người lái phụ AI của Formula E được xây dựng bằng Gemini Nano, quyền truy cập trực tiếp vào mô hình của Bộ công cụ học máy và Bộ công cụ phát triển tác nhân (ADK). 

Đối với các quy trình công việc bao gồm cả xử lý trên đám mây và xử lý cục bộ, Firebase AI Logic cung cấp một giải pháp kết hợp đơn giản. Bạn có thể gọi các mô hình đám mây nâng cao như Gemini 4 trong khi sử dụng tính năng suy luận trên thiết bị bằng Gemini Nano (nếu có). Để bảo vệ ứng dụng và quản lý chi phí trong môi trường thực tế, hãy sử dụng tính năng Kiểm tra ứng dụng Firebase, mẫu câu lệnh mới phía máy chủ và hạn mức chi tiêu của Firebase. 

Như đã giới thiệu trong bản minh hoạ chính với trợ lý đặt chỗ trực tiếp của Jetpacker, trình kết xuất A2UI của Jetpack Compose hiện đã có phiên bản alpha để giúp các nhân viên hỗ trợ "nói bằng giao diện người dùng". Tác nhân của bạn có thể truyền trực tuyến giao diện người dùng Compose gốc, phong phú và có tính tương tác ngay từ giao thức JSON. Bắt đầu sử dụng trình kết xuất A2UI Compose và cho chúng tôi biết ý kiến phản hồi của bạn. Hãy xem bài nói chuyện này để biết cách triển khai trong ứng dụng của bạn. 

Tiếp cận người dùng trên Gemini và Tìm kiếm thông qua Nền tảng ứng dụng được kết nối

Trên các nền tảng của Google, người dùng đang chuyển từ việc đặt câu hỏi sang hành động. Chúng tôi đã ra mắt Connected Apps Platform để giúp bạn tiếp cận người dùng có ý định cao trên Gemini và Tìm kiếm, kết hợp MCP Android để thực thi gốc trên thiết bị với máy chủ MCP từ xa để tiếp cận trên nhiều nền tảng. Bạn có thể bắt đầu xây dựng và thử nghiệm trên máy ngay hôm nay bằng Chế độ nhà phát triển của Các ứng dụng Gemini. Khi bạn đã sẵn sàng phát hành công khai, hãy tham gia danh sách chờ của bản xem trước; số lượng người có thể truy cập vào bản xem trước hiện chỉ giới hạn ở một số ứng dụng sẵn sàng phát hành công khai thuộc các danh mục được hỗ trợ. Quyền truy cập tự phục vụ rộng rãi hơn sẽ được cung cấp sau. 

Để được hướng dẫn từng bước về cách xây dựng, thử nghiệm và xuất bản Ứng dụng có thể kết nối đầu tiên, hãy xem video Mở rộng ứng dụng của bạn sang Gemini và Tìm kiếm bằng Connected Apps Platform.

Bắt đầu xây dựng ứng dụng thông minh bằng các bản cập nhật mới nhất

Để bắt đầu xây dựng, hãy tạo các tác nhân trên thiết bị bằng quy trình làm việc dựa trên tác nhân của Bộ công cụ học máy cùng với quyền truy cập trực tiếp vào mô hình bằng kỹ năng mới của Android.  Hãy nhớ chọn tham gia chương trình Bản dùng trước cho nhà phát triển AICore khi thử nghiệm các tính năng mới trong các mô hình dùng thử. Đưa các tính năng thông minh vào ứng dụng của bạn bằng API Bộ công cụ học máy và chạy các mô hình học máy tuỳ chỉnh bằng LiteRT trong Dịch vụ Google Play. Chạy suy luận bằng các mô hình Gemini trên đám mây bằng Firebase AI Logic trực tiếp và truyền trực tuyến giao diện người dùng Compose gốc từ JSON bằng trình kết xuất Jetpack Compose A2UI. Cuối cùng, hãy tích hợp với hệ thống thông minh của Android, tạo nguyên mẫu bằng MCP cho Android bằng cách sử dụng kỹ năng AppFunctions và tác nhân mẫu, đồng thời đăng ký tham gia chương trình xem trước Connected Apps Platform dành cho nhà phát triển.

Chúng tôi rất mong chờ những sản phẩm sắp tới của bạn!