Die wichtigsten KI-Updates für Android zum Erstellen intelligenter Anwendungen von der Google I/O 2026

Auf der Google I/O 2026 haben wir vorgestellt, wie sich Android von einem Betriebssystem zu einem intelligenten System entwickelt. Außerdem haben wir gezeigt, wie Sie intelligente Anwendungen nativ mit dem System erstellen und die Leistungsfähigkeit der KI von Google in Ihre Apps einbinden können. Wenn Sie diese Updates verpasst haben, sehen Sie sich hier unser kurzes Zusammenfassungsvideo an:

1. Ihre Apps im Mittelpunkt des intelligenten Systems

Das Android-Betriebssystem ermöglicht bereits Agents wie Gemini , Aufgaben zu automatisieren, indem sie in Ihrem Namen in einer App navigieren. 

Mit AppFunctions (Android MCP) haben Sie mehr Kontrolle darüber, wie Ihre App in das intelligente System eingebunden wird. Diese neue Plattform-API und Jetpack-Bibliothek sind derzeit in einer experimentellen Vorschau verfügbar. 

• Android MCP:Mit AppFunctions kann Ihre Anwendung als Model Context Protocol-Server (MCP) auf dem Gerät fungieren. Das bedeutet, dass Sie die Tools, Dienste und Daten Ihrer App nahtlos für das System und die Agents freigeben können.
• Optimierte Entwicklung:Mit der neuen Funktion können Sie AppFunctions ganz einfach in Ihrer Codebasis generieren.
• Exploration und Tests: Wir haben einen neuen Test-Agent veröffentlicht, mit dem Sie Ihre AppFunctions in einer simulierten Agent-Umgebung testen und debuggen können. 

Eine Live-Demo finden Sie in der Präsentation Neues in Android.

2. Leistung auf dem Gerät mit der Gemini Nano 4-Vorschau

Letzten Monat haben wir Gemma 4 vorgestellt, unsere wegweisenden offenen Modelle. Mit der AICore-Entwicklervorschau können Sie bereits eine Vorschau der nächsten Generation von Gemini Nano-Modellen (Nano 4) sehen und Prototypen damit erstellen. Um die Produktion mit Gemini Nano zuverlässiger und leistungsfähiger zu gestalten, fügen wir einige neue Funktionen in den ML Kit GenAI APIs hinzu: 

• Vom Prototyp zur Produktion: Wechseln Sie von der Prototyperstellung in der AICore-Entwicklervorschau zur Erstellung produktionsreifer Apps mit der ML Kit GenAI Prompt API, um Gemini Nano 4 zu nutzen, das im Laufe des Jahres auf Flaggschiffgeräten eingeführt wird.
• Strukturierte Ausgabe:Mit der kommenden Structured Output API können Sie Objektklassen definieren, die als Ausgaben von der Prompt API zurückgegeben werden sollen. So sorgen Sie für zuverlässige Ausgaben bei der Produktion Ihrer intelligenten Funktionen.
• Präfix-Caching: Optimiert die Inferenzleistung auf dem Gerät mit der Prompt API. Durch das neue Präfix-Caching wird die Inferenzzeit verkürzt, indem der Zwischenzustand des LLM bei der Verarbeitung eines gemeinsamen und wiederkehrenden Teils des Prompts gespeichert und wiederverwendet wird.

Für stark angepasste oder Nischenanwendungsfälle können Sie auch LiteRT-LM verwenden, um Ihr eigenes feinabgestimmtes kleines Sprachmodell in Android einzubinden. 

3. Hybride Inferenz und Agents

Um Ihnen bei der Entwicklung komplexerer KI-Funktionen wie der hybriden Inferenz zu helfen und die Erstellung von In-App-Agents zu ermöglichen, haben wir neue APIs, Frameworks und Anleitungen veröffentlicht:

• Firebase AI Logic Hybrid Inference: Diese neue API bietet eine einfache Routing-Funktion zwischen Modellen auf dem Gerät und einer leistungsstarken Cloud-Infrastruktur. Sie können je nach Bedarf explizite Orchestrierungsmodi festlegen, z. B. PREFER_ON_DEVICE, PREFER_CLOUD, ONLY_ON_DEVICE oder ONLY_CLOUD.
• A2UI Jetpack Compose Renderer:Mit der neuen A2UI-Bibliothek können Ihre Agents „UI sprechen“. Mit dem kommenden Jetpack Compose Renderer können Sie diese A2UI-Nachrichten automatisch als native UI-Komponenten rendern.
• ADK für Android: Die erste Version des ADK für Android ist für Tests verfügbar. Damit können Sie Multi-Agent-Workflows sowohl für Modelle auf dem Gerät als auch für Cloud-Modelle erstellen und gleichzeitig die Orchestrierung, die Kontextverarbeitung und die Sitzungen zwischen den Agents verwalten. 

Von der Entwicklung mit Modellen auf dem Gerät über die hybride Inferenz bis hin zur Erstellung von Agents können Sie sich in diesem Vortrag ansehen, wie sie in der Praxis funktionieren: 

Jetzt loslegen

Egal, ob Sie mit AppFunctions experimentieren, um sich auf das intelligente System vorzubereiten, oder die Leistungsfähigkeit der KI von Google in Ihre eigene App einbinden möchten – wir haben das Richtige für Sie. Weitere Informationen finden Sie in den Code-Snippets, Beispielen und umfassenden Entwicklerleitfäden im Android AI Hub. Eine vollständige Übersicht über die Neuerungen finden Sie in der offiziellen AI on Android at Google I/O 2026 Playlist.

Wir sind gespannt, was Sie entwickeln werden.