在 2026 年的 Google I/O 大會上，我們宣布 Android 將從作業系統轉型為智慧系統。我們也展示了如何使用系統原生建構智慧體驗，以及如何將 Google AI 的強大功能帶入應用程式。如果錯過這些更新，請觀看這部簡短的重點回顧影片：

1. 以應用程式為智慧系統的核心

Android 作業系統已經支援 Gemini 等代理程式自動完成工作，例如代表使用者操作應用程式。

AppFunctions (Android MCP) 可讓您進一步控管應用程式與智慧系統的整合方式。這項全新的平台 API 和 Jetpack 程式庫目前提供實驗預先發布版。

• Android MCP：AppFunctions 可讓應用程式充當裝置端 Model Context Protocol (MCP) 伺服器。也就是說，您可以順暢地將應用程式的工具、服務和資料分享給系統和代理程式。
• 簡化開發作業：您可以運用新的技能，在程式碼集中輕鬆產生 AppFunctions。
• 探索與測試：我們已推出新的測試代理程式，讓您在模擬的代理程式環境中實驗及偵錯 AppFunctions。

如要瞭解實際運作情形，請觀看「Android 最新消息」簡報中展示的即時示範。

2. 透過 Gemini Nano 4 預先發布版在裝置上發揮強大效用

上個月，我們推出了最先進的開放式模型 Gemma 4。您可以使用 AIcore 開發人員預先發布版，預先體驗並設計原型，搶先使用新一代 Gemini Nano (Nano 4) 模型。為提升使用 Gemini Nano 進行生產的可靠性和效能，我們在 ML Kit GenAI API 中新增了幾項功能：

• 從原型到正式版：從 AICore 開發人員預覽版中的原型設計，轉移到使用 ML Kit GenAI Prompt API 建構可用於正式環境的應用程式，並運用今年稍晚在旗艦裝置上推出的 Gemini Nano 4。
• 結構化輸出：即將推出的結構化輸出 API 可讓您定義要從 Prompt API 傳回的物件類別，確保智慧功能在實際運作時能穩定輸出內容。
• 前置字串快取：透過提示 API 最佳化裝置端推論效能。新的前置字串快取功能會儲存並重複使用處理提示中重複出現的部分時，產生的 LLM 中間狀態，藉此縮短推論時間。

如要處理高度自訂或利基用途，也可以使用 LiteRT-LM 自備微調後的小型語言模型，並部署到 Android 裝置。

3. 混合式推論和代理程式

為協助您建構混合式推論等進階 AI 功能，並探索如何建構應用程式內建代理程式，我們發布了新的 API、架構和指南：

• Firebase AI Logic 混合式推論：這項新 API 提供裝置端模型與強大雲端基礎架構之間的簡易路由功能。您可以根據需求設定明確的自動化調度管理模式，例如 PREFER_ON_DEVICE、PREFER_CLOUD、ONLY_ON_DEVICE 或 ONLY_CLOUD。
• A2UI Jetpack Compose 轉譯器：新的 A2UI 程式庫可讓代理「說出 UI」。透過即將推出的 Jetpack Compose Renderer，您可以自動將這些 A2UI 訊息算繪為原生 UI 元件。
• Android 適用的 ADK：Android 適用的 ADK 第一個版本現已推出，歡迎試用。您可以使用這項功能，在裝置端和雲端模型中建構多代理程式工作流程，同時管理代理程式之間的自動化調度、情境處理和工作階段。

從使用裝置端模型建構、探索混合式推論到建構代理程式，您都可以在這場演講中看到這些技術的實際應用：

立即開始建構

無論您是想試用 AppFunctions，為智慧系統做準備，還是想在自家應用程式中運用 Google AI 的強大功能，我們都能滿足您的需求。如要深入瞭解程式碼片段、範例和完整的開發人員指南，請前往 Android AI 中心。如要查看完整的新功能說明，請參閱 2026 年 Google I/O 大會的 Android 裝置 AI 功能 播放清單。

期待看到您的成果！