העדכונים הכי חשובים בנושא AI ב-Android ליצירת חוויות חכמות מ-Google I/O ‏2026

באירוע Google I/O 2026, הצגנו את השינוי ב-Android ממערכת הפעלה למערכת חכמה. הדגמנו גם איך אפשר ליצור חוויות חכמות באופן מקורי באמצעות המערכת, ולשלב את היכולות של ה-AI של Google באפליקציות שלכם. אם פספסתם את העדכונים האלה, אתם יכולים לצפות בסרטון התקציר המהיר שלנו כאן:

1. הצבת האפליקציות במרכז מערכת הבינה

מערכת ההפעלה Android כבר מאפשרת לסוכנים כמו Gemini להשלים אוטומציה של משימות, שבה הם יכולים לנווט באפליקציה בשם המשתמשים. 

‫AppFunctions (Android MCP) מאפשרת לכם לשלוט יותר טוב באופן שבו האפליקציה משתלבת עם מערכת ה-AI. ממשק ה-API החדש של הפלטפורמה וספריית Jetpack זמינים כרגע בתצוגה מקדימה ניסיונית. 

• ‫Android MCP: AppFunctions מאפשר לאפליקציה שלכם לפעול כשרת Model Context Protocol‏ (MCP) במכשיר. המשמעות היא שאתם משתפים בצורה חלקה את הכלים, השירותים והנתונים של האפליקציה עם המערכת והסוכנים.
• פיתוח יעיל יותר: אתם יכולים להשתמש במיומנות החדשה כדי ליצור בקלות AppFunctions בבסיס הקוד שלכם.
• בדיקה וניסוי: השקנו סוכן בדיקה חדש שמאפשר לכם להתנסות בפונקציות של האפליקציה ולבצע בהן ניפוי באגים בסביבת סוכן מדומה. 

כדי לראות את התכונה בפעולה, אפשר לצפות בהדגמה החיה שהוצגה במהלך ההצגה מה חדש ב-Android.

2. יכולות במכשיר עם Gemini Nano 4 Preview

בחודש שעבר השקנו את Gemma 4, המודלים המתקדמים ביותר (SOTA) שלנו בקוד פתוח. אתם כבר יכולים להתנסות בגרסת טרום-ההשקה (Preview) של הדור הבא של מודלי Gemini Nano‏ (Nano 4) וליצור אבות טיפוס באמצעות גרסת טרום-ההשקה למפתחים של AIcore. כדי להפוך את השימוש ב-Gemini Nano בסביבת ייצור לאמין יותר ולשפר את הביצועים, אנחנו מוסיפים כמה תכונות חדשות לממשקי ה-API של ML Kit GenAI: 

• מפיתוח אב טיפוס לייצור: מעבר מפיתוח אב טיפוס בגרסת טרום-ההשקה (Preview) של AICore Developer ליצירת אפליקציות מוכנות לייצור באמצעות Prompt API של ML Kit GenAI כדי להשתמש ב-Gemini Nano 4 שיושק במכשירי דגל בהמשך השנה.
• פלט מובנה: ה-API של פלט מובנה שיושק בקרוב יאפשר לכם להגדיר מחלקות של אובייקטים שיוחזרו כפלט מ-Prompt API, כדי להבטיח פלט מהימן בהעברה של התכונות החכמות שלכם לסביבת ייצור.
• ‫Prefix Caching: אופטימיזציה של ביצועי ההסקה במכשיר באמצעות ה-API של ההנחיות. השיטה החדשה של שמירת מטמון של תחיליות מקצרת את זמן ההסקה על ידי אחסון של מצב הביניים של ה-LLM במהלך העיבוד של חלק משותף וחוזר בהנחיה, ושימוש חוזר בו.

בתרחישי שימוש מותאמים אישית או נישתיים, אפשר גם להשתמש ב-LiteRT-LM כדי להביא מודל שפה קטן משלכם שעבר כוונון עדין ל-Android. 

3. הסקת מסקנות היברידית וסוכנים

כדי לעזור לכם לפתח תכונות מתקדמות יותר של AI, כמו הסקת מסקנות היברידית, ולחקור את האפשרות ליצור סוכנים בתוך האפליקציה, השקנו ממשקי API חדשים, מסגרת והנחיות:

• ‫Firebase AI Logic Hybrid Inference: ה-API החדש הזה מספק יכולת פשוטה של ניתוב בין מודלים במכשיר לבין תשתית ענן חזקה. אתם יכולים להגדיר מצבי תזמור מפורשים, כמו PREFER_ON_DEVICE, PREFER_CLOUD, ONLY_ON_DEVICE או ONLY_CLOUD, בהתאם לצורך שלכם.
• ‫A2UI Jetpack Compose Renderer: ספריית A2UI החדשה מאפשרת לסוכנים שלכם "לדבר ממשק משתמש". עם Jetpack Compose Renderer (מעבד התמונות של Jetpack Compose) שיושק בקרוב, תוכלו לעבד אוטומטית את הודעות ה-A2UI האלה כרכיבי ממשק משתמש נייטיביים.
• ‫ADK ל-Android: הגרסה הראשונה של ADK ל-Android זמינה לניסוי. הוא מאפשר לכם ליצור תהליכי עבודה עם כמה סוכנים במודלים שפועלים במכשיר ובמודלים בענן, תוך ניהול של תזמור, טיפול בהקשר וסשנים בין סוכנים. 

בשיחה הזו תוכלו לראות איך משתמשים בהם בפועל, החל מבנייה באמצעות מודלים במכשיר, דרך ניתוח היברידי ועד לבניית סוכנים: 

מתחילים לבנות עוד היום

בין אם אתם מתנסים ב-AppFunctions כדי להתכונן למערכת ה-AI, או רוצים לשלב את היכולות של Google AI באפליקציה שלכם, אנחנו כאן כדי לעזור. ב-מרכז ה-AI ל-Android אפשר למצוא קטעי קוד, דוגמאות ומדריכים מקיפים למפתחים. למידע מפורט על החידושים, אפשר לעיין בפלייליסט AI on Android at Google I/O 2026 הרשמי.

אנחנו מצפים לראות את הפיתוחים שלך!