ข้อมูลอัปเดตที่สำคัญเกี่ยวกับ AI ใน Android สำหรับการสร้างประสบการณ์การใช้งานอัจฉริยะจาก Google I/O ‘26

ที่งาน Google I/O 2026 เราได้เปิดตัวการเปลี่ยน Android จากระบบปฏิบัติการไปเป็นระบบอัจฉริยะ นอกจากนี้ เรายังสาธิตวิธีสร้างประสบการณ์การใช้งานอัจฉริยะในระบบโดยตรงและนำความสามารถของ AI ของ Google มาใช้ในแอปของคุณ หากคุณพลาดข้อมูลอัปเดตเหล่านี้ โปรดดูวิดีโอสรุปสั้นๆ ของเราที่นี่

1. การทำให้แอปของคุณเป็นศูนย์กลางของระบบอัจฉริยะ

ระบบปฏิบัติการ Android ช่วยให้ตัวแทนอย่าง Gemini ทำงานอัตโนมัติให้เสร็จสมบูรณ์ได้ โดยสามารถไปยังส่วนต่างๆ ของแอปในนามของผู้ใช้ 

AppFunctions (Android MCP) ช่วยให้คุณควบคุมวิธีที่แอปผสานรวมกับระบบอัจฉริยะได้มากขึ้น ปัจจุบัน API แพลตฟอร์มและไลบรารี Jetpack ใหม่นี้พร้อมให้ใช้งานในเวอร์ชันตัวอย่างแบบทดลอง 

• Android MCP: AppFunctions ช่วยให้แอปพลิเคชันของคุณทำหน้าที่เป็นเซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol (MCP) ในอุปกรณ์ได้ ซึ่งหมายความว่าคุณแชร์เครื่องมือ บริการ และข้อมูลของแอปกับระบบและ Agent ได้อย่างราบรื่น
• การพัฒนาที่มีประสิทธิภาพ: คุณสามารถใช้ประโยชน์จากทักษะใหม่เพื่อสร้าง AppFunction ภายในฐานของโค้ดได้อย่างง่ายดาย
• การสำรวจและการทดสอบ: เราได้เปิดตัวตัวแทนทดสอบใหม่ที่ช่วยให้คุณทดสอบและแก้ไขข้อบกพร่องของ AppFunction ในสภาพแวดล้อมตัวแทนจำลองได้ 

หากต้องการดูการทำงานจริง โปรดดูการสาธิตแบบสดที่แสดงในระหว่างการนำเสนอมีอะไรใหม่ใน Android

2. ประสิทธิภาพในอุปกรณ์ด้วย Gemini Nano 4 เวอร์ชันตัวอย่าง

เมื่อเดือนที่แล้ว เราได้เปิดตัว Gemma 4 ซึ่งเป็นโมเดลแบบเปิดที่ล้ำสมัย คุณสามารถดูตัวอย่างและสร้างต้นแบบด้วยโมเดล Gemini Nano (Nano 4) รุ่นถัดไปได้แล้วด้วยเวอร์ชันตัวอย่างสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ของ AICore เรากำลังเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ๆ ใน ML Kit GenAI API เพื่อให้การใช้งาน Gemini Nano ในเวอร์ชันที่ใช้งานจริงมีความเสถียรและมีประสิทธิภาพมากขึ้น 

• จากต้นแบบสู่การใช้งานจริง: เปลี่ยนจากการสร้างต้นแบบในเวอร์ชันตัวอย่างสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ AICore ไปเป็นการสร้างแอปที่พร้อมใช้งานจริงโดยใช้ Prompt API ของ ML Kit GenAI เพื่อใช้ประโยชน์จาก Gemini Nano 4 ที่จะเปิดตัวในอุปกรณ์เรือธงช่วงปลายปีนี้
• เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง: Structured Output API ที่กำลังจะเปิดตัวจะช่วยให้คุณกำหนดคลาสออบเจ็กต์ที่จะแสดงผลเป็นเอาต์พุตจาก Prompt API ได้ ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าเอาต์พุตจะเชื่อถือได้ในการสร้างฟีเจอร์อัจฉริยะ
• การแคชคำนำหน้า: เพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานในอุปกรณ์ด้วย Prompt API การแคชคำนำหน้าใหม่ช่วยลดเวลาในการอนุมานโดยการจัดเก็บและนำสถานะ LLM ระดับกลางของการประมวลผลส่วนที่แชร์และเกิดซ้ำของพรอมต์กลับมาใช้ใหม่

สำหรับกรณีการใช้งานที่ปรับแต่งอย่างมากหรือเฉพาะกลุ่ม คุณยังสามารถใช้ LiteRT-LM  เพื่อนำโมเดลภาษาขนาดเล็กที่ปรับแต่งเองมาใช้ใน Android ได้ด้วย 

3. การอนุมานแบบไฮบริดและ Agent

เราได้เปิดตัว API, เฟรมเวิร์ก และคำแนะนำใหม่ๆ เพื่อช่วยคุณสร้างฟีเจอร์ AI ขั้นสูงขึ้น เช่น การอนุมานแบบผสม และสำรวจการสร้าง Agent ในแอป ดังนี้

• Firebase AI Logic Hybrid Inference: API ใหม่นี้ให้ความสามารถในการกำหนดเส้นทางที่เรียบง่ายระหว่างโมเดลในอุปกรณ์และโครงสร้างพื้นฐานของระบบคลาวด์ที่มีประสิทธิภาพ คุณสามารถตั้งค่าโหมดการจัดการที่ชัดเจน เช่น PREFER_ON_DEVICE, PREFER_CLOUD, ONLY_ON_DEVICE หรือ ONLY_CLOUD ได้ตามความต้องการ
• โปรแกรมแสดงผล Jetpack Compose ของ A2UI: ไลบรารี A2UI ใหม่ช่วยให้ Agent "พูด UI" ได้ Jetpack Compose Renderer ที่กำลังจะเปิดตัวช่วยให้คุณแสดงผลข้อความ A2UI เหล่านี้เป็นคอมโพเนนต์ UI แบบเนทีฟได้โดยอัตโนมัติ
• ADK สำหรับ Android: ADK เวอร์ชันแรกสำหรับ Android พร้อมให้ทดลองใช้แล้ว ซึ่งช่วยให้คุณสร้างเวิร์กโฟลว์แบบหลาย Agent ได้ทั้งในโมเดลในอุปกรณ์และโมเดลระบบคลาวด์ พร้อมทั้งจัดการการประสานงาน การจัดการบริบท และเซสชันระหว่าง Agent 

คุณสามารถดูการทำงานจริงได้ในการบรรยายนี้ ตั้งแต่การสร้างด้วยโมเดลในอุปกรณ์ การสำรวจการอนุมานแบบผสม ไปจนถึงการสร้าง Agent 

เริ่มสร้างเลยวันนี้

ไม่ว่าคุณจะทดลองใช้ AppFunctions เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับระบบอัจฉริยะ หรือต้องการนำพลังของ AI ของ Google มาใช้ภายในแอปของคุณเอง เราก็พร้อมช่วยเหลือคุณ เจาะลึกข้อมูลโค้ด ตัวอย่าง และคู่มือนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ครอบคลุมในฮับ Android AI ดูรายละเอียดทั้งหมดเกี่ยวกับสิ่งใหม่ๆ ได้ที่เพลย์ลิสต์อย่างเป็นทางการของ AI ใน Android ที่งาน Google I/O 2026

เราตื่นเต้นที่จะได้เห็นสิ่งที่คุณสร้าง