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Google I/O ‘26에서 발표한 지능형 환경 빌드를 위한 Android의 주요 AI 업데이트

전문 길이: 2분
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Jingyu Shi 개발자 관계팀 엔지니어

Google I/O 2026에서 Google은 Android가 운영체제에서 인텔리전스 시스템으로 전환된다고 발표했습니다. 또한 시스템을 사용하여 기본적으로 지능형 환경을 구축하고 Google AI의 기능을 앱에 도입하는 방법을 시연했습니다. 이 업데이트를 놓치셨다면 여기에서 간단한 요약 동영상을 확인하세요.

1. 앱을 인텔리전스 시스템의 중심으로 설정하기

Android OS는 이미 Gemini와 같은 에이전트가 사용자를 대신하여 앱을 탐색할 수 있는 작업 자동화를 완료할 수 있도록 지원합니다. 

AppFunctions (Android MCP)를 사용하면 앱이 인텔리전스 시스템과 통합되는 방식을 더 세부적으로 제어할 수 있습니다. 이 새로운 플랫폼 API와 Jetpack 라이브러리는 현재 실험용 미리보기로 제공됩니다. 

  • Android MCP: AppFunctions를 사용하면 애플리케이션이 온디바이스 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버로 작동할 수 있습니다. 앱의 도구, 서비스, 데이터를 시스템 및 상담사와 원활하게 공유할 수 있습니다.
  • 개발 간소화: 새로운 기술을 활용하여 코드베이스 내에서 AppFunctions를 쉽게 생성할 수 있습니다.
  • 탐색 및 테스트: 시뮬레이션된 에이전트 환경에서 AppFunctions를 실험하고 디버그할 수 있는 새로운 테스트 에이전트가 출시되었습니다. 
사전 체험 프로그램: 프로덕션에 앱 기능을 배포하는 첫 번째 앱이 되고 싶으신가요? 지금 바로 사전 체험 프로그램에 참여하세요.

실제로 작동하는 모습을 보려면 Android의 새로운 기능 프레젠테이션 중에 소개된 라이브 데모를 확인하세요.

2. Gemini Nano 4 미리보기의 온디바이스 기능

지난달 Google은 최첨단 오픈 모델인 Gemma 4를 출시했습니다. AIcore 개발자 프리뷰를 사용하면 차세대 Gemini Nano (Nano 4) 모델로 미리보기 및 프로토타입을 제작할 수 있습니다. Gemini Nano를 사용한 프로덕션 환경을 더욱 안정적이고 성능이 우수하게 만들기 위해 ML Kit GenAI API에 몇 가지 새로운 기능이 추가됩니다. 

  • 프로토타입에서 프로덕션으로: AICore 개발자 프리뷰에서 프로토타입을 제작한 후 ML Kit GenAI Prompt API를 사용하여 프로덕션에 즉시 사용 가능한 앱을 빌드하여 올해 말 플래그십 기기에 출시되는 Gemini Nano 4를 활용하세요.
  • 구조화된 출력: 곧 출시될 구조화된 출력 API를 사용하면 프롬프트 API에서 출력으로 반환될 객체 클래스를 정의하여 지능형 기능을 프로덕션 환경에 적용할 때 안정적인 출력을 보장할 수 있습니다.
  • 프리픽스 캐싱: 프롬프트 API를 사용하여 기기 내 추론 성능을 최적화합니다. 새로운 프리픽스 캐싱은 프롬프트의 공유되고 반복되는 부분을 처리하는 중간 LLM 상태를 저장하고 재사용하여 추론 시간을 줄입니다.

고도로 맞춤설정된 또는 틈새 사용 사례의 경우 LiteRT-LM 을 사용하여 미세 조정된 소규모 언어 모델을 Android에 자체적으로 가져올 수도 있습니다. 

3. 하이브리드 추론 및 에이전트

하이브리드 추론과 같은 고급 AI 기능을 빌드하고 인앱 에이전트 빌드를 살펴볼 수 있도록 새로운 API, 프레임워크, 안내가 출시되었습니다.

  • Firebase AI Logic 하이브리드 추론: 이 새로운 API는 온디바이스 모델과 강력한 클라우드 인프라 간의 간단한 라우팅 기능을 제공합니다. 필요에 따라 PREFER_ON_DEVICE, PREFER_CLOUD, ONLY_ON_DEVICE, ONLY_CLOUD와 같은 명시적 오케스트레이션 모드를 설정할 수 있습니다.
  • A2UI Jetpack Compose 렌더러: 새로운 A2UI 라이브러리를 사용하면 에이전트가 'UI를 말할' 수 있습니다. 곧 출시될 Jetpack Compose 렌더러를 사용하면 이러한 A2UI 메시지를 네이티브 UI 구성요소로 자동 렌더링할 수 있습니다.
  • Android용 ADK: Android용 ADK의 첫 번째 버전을 실험용으로 사용할 수 있습니다. 에이전트 간의 조정, 컨텍스트 처리, 세션을 관리하면서 온디바이스 모델과 클라우드 모델 모두에서 멀티 에이전트 워크플로를 빌드할 수 있습니다. 

온디바이스 모델로 빌드하는 것부터 하이브리드 추론 탐색, 에이전트 빌드에 이르기까지 이 강연에서 이러한 기능을 직접 확인할 수 있습니다. 

지금 빌드 시작하기

지능형 시스템을 준비하기 위해 AppFunctions를 실험하거나 자체 앱 내에서 Google AI의 기능을 활용하려는 경우에도 Google이 지원해 드립니다. Android AI 허브에서 코드 스니펫, 샘플, 포괄적인 개발자 가이드를 자세히 살펴보세요. 새로운 기능에 관한 자세한 내용은 공식 Google I/O 2026의 Android AI 재생목록을 확인하세요.

여러분이 빌드할 멋진 결과물을 기대하겠습니다. 

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