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Principali aggiornamenti sull'AI su Android per la creazione di esperienze intelligenti da Google I/O 2026

Lettura di 2 minuti
Jingyu Shi
Staff Engineer, Developer Relations

Alla conferenza Google I/O 2026, abbiamo annunciato la transizione di Android da sistema operativo a sistema di intelligence. Abbiamo anche mostrato come creare esperienze intelligenti in modo nativo con il sistema e portare la potenza dell'AI di Google nelle tue app. Se ti sei perso questi aggiornamenti, guarda il nostro breve video di riepilogo qui:

1. Mettere le tue app al centro del sistema di intelligence

Il sistema operativo Android consente già ad agenti come Gemini di completare l'automazione delle attività, in cui può navigare in un'app per conto degli utenti. 

AppFunctions (Android MCP) ti offre un maggiore controllo sull'integrazione della tua app con il sistema di intelligence. Questa nuova API della piattaforma e la libreria Jetpack sono attualmente disponibili in anteprima sperimentale. 

  • Android MCP: AppFunctions consente alla tua applicazione di fungere da server Model Context Protocol (MCP) on-device. Ciò significa che puoi condividere facilmente gli strumenti, i servizi e i dati della tua app con il sistema e gli agenti.
  • Sviluppo semplificato: puoi sfruttare la nuova skill per generare facilmente AppFunctions all'interno del tuo codebase.
  • Esplorazione e test: abbiamo rilasciato un nuovo agente di test che ti consente di sperimentare ed eseguire il debug di AppFunctions in un ambiente di agenti simulato. 
Programma di accesso in anteprima: vuoi che le tue app siano tra le prime a eseguire il deployment delle funzioni delle app in produzione? Partecipa oggi stesso al nostro programma di accesso in anteprima.

Per vederlo in azione, guarda la demo dal vivo mostrata durante la presentazione Novità di Android.

2. Potenza on-device con l'anteprima di Gemini Nano 4

Il mese scorso abbiamo lanciato Gemma 4, i nostri modelli open all'avanguardia. Puoi già visualizzare in anteprima e creare prototipi con la prossima generazione di modelli Gemini Nano (Nano 4) con l'anteprima per sviluppatori di AIcore. Per rendere più affidabile e performant la produzione con Gemini Nano, stiamo aggiungendo alcune nuove funzionalità nelle API GenAI di ML Kit

  • Dal prototipo alla produzione: passa dalla prototipazione nell'Anteprima per gli sviluppatori di AICore alla creazione di app pronte per la produzione utilizzando l' API Prompt di ML Kit GenAI per sfruttare Gemini Nano 4, che verrà lanciato sui dispositivi di punta entro la fine dell'anno.
  • Output strutturato: la prossima API Output strutturato ti consentirà di definire le classi di oggetti da restituire come output dall'API Prompt, garantendo output affidabili nella produzione delle tue funzionalità intelligenti.
  • Memorizzazione nella cache dei prefissi: ottimizza le prestazioni di inferenza on-device con l'API Prompt. La nuova memorizzazione nella cache dei prefissi riduce il tempo di inferenza memorizzando e riutilizzando lo stato intermedio dell'LLM dell'elaborazione di una parte condivisa e ricorrente del prompt.

Per casi d'uso altamente personalizzati o di nicchia, puoi anche utilizzare LiteRT-LM per portare il tuo modello linguistico di piccole dimensioni ottimizzato su Android. 

3. Inference ibrida e agenti

Per aiutarti a creare funzionalità di AI più avanzate, come l'inference ibrida, ed esplorare la creazione di agenti in-app, abbiamo rilasciato nuove API, framework e indicazioni:

  • Inference ibrida di Firebase AI Logic: questa nuova API fornisce la semplice funzionalità di routing tra i modelli on-device e la potente infrastruttura cloud. Puoi impostare modalità di orchestrazione esplicite, ad esempio PREFER_ON_DEVICE, PREFER_CLOUD, ONLY_ON_DEVICE o ONLY_CLOUD, in base alle tue esigenze.
  • Renderer Jetpack Compose A2UI: la nuova libreria A2UI consente ai tuoi agenti di "parlare con la UI". Con il prossimo renderer Jetpack Compose, puoi eseguire automaticamente il rendering di questi messaggi A2UI come componenti UI nativi.
  • ADK per Android: la prima versione di ADK per Android è disponibile per la sperimentazione. Ti consente di creare flussi di lavoro multi-agente su modelli on-device e cloud, gestendo al contempo l'orchestrazione, la gestione del contesto e le sessioni tra gli agenti. 

Dalla creazione con modelli on-device all'esplorazione dell'inference ibrida fino alla creazione di agenti, puoi vederli in azione in questo intervento: 

Inizia a creare oggi stesso

Che tu stia sperimentando con AppFunctions per prepararti al sistema di intelligence o che tu voglia portare la potenza dell'AI di Google nella tua app, abbiamo la soluzione che fa per te. Approfondisci gli snippet di codice, gli esempi e le guide complete per gli sviluppatori nell'hub di Android AI . Per un'analisi completa delle novità, consulta la playlist ufficiale AI su Android alla conferenza Google I/O 2026.

Non vediamo l'ora di scoprire cosa creerai.

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