Modo agêntico

O modo Agente do Gemini no Android Studio foi projetado para lidar com tarefas de desenvolvimento complexas e de várias etapas que vão além do que você pode fazer apenas conversando com o Gemini. Você pode descrever uma meta de alto nível, e o agente vai criar e executar um plano, invocando as ferramentas necessárias, fazendo mudanças em vários arquivos e corrigindo bugs de forma iterativa. Esse fluxo de trabalho assistido por agente permite que você enfrente desafios complexos, acelerando seu processo de desenvolvimento.

Requisitos do sistema

O modo de agente está disponível a partir do Android Studio Narwhal Feature Drop Canary 4. Faça o download da versão de prévia mais recente do Android Studio.

Primeiros passos

Para começar a usar o modo Agente no Android Studio, siga estas etapas:

1. Clique em Gemini na barra lateral. Faça login e integração, se necessário.
2. Selecione a guia Agente.
3. Descreva a tarefa que você quer que o agente realize.

4. À medida que o agente segue as etapas para concluir a tarefa, você tem a opção de revisar e aprovar as mudanças.

   

5. Opcional: para aprovar mudanças automaticamente, selecione Opções do agente > Aprovar mudanças automaticamente.

   

Casos de uso

Confira alguns exemplos de casos de uso em que o agente pode ajudar:

• Corrija os erros de build. Quando você pede ao agente para corrigir um erro de build usando um comando como "Corrija erros de build no meu projeto", ele aplica uma correção recomendada, cria o projeto para verificar a solução e itera até que o problema seja resolvido.

  

• O modo agente pode adicionar ou atualizar elementos da interface por conta própria. Por exemplo, peça ao agente para "Definir o modo escuro como padrão nas preferências do usuário". Ele vai pesquisar os arquivos relevantes e sugerir mudanças para realizar a tarefa. É possível visualizar imediatamente as atualizações da interface na janela de ferramentas Dispositivos em execução.

• É útil ter dados simulados ao prototipar e testar seu app. Em vez de criar dados falsos manualmente, você pode atribuir essa tarefa ao agente. Aqui, pedimos ao agente para "Adicionar mais duas sessões aos dados falsos". Ele encontra o arquivo relevante e adiciona mais dois eventos à lista mockSessions.

Outros comandos para testar:

• "Crie testes de unidade para <class> em <module>"
• "Gerar documentação para o arquivo aberto no momento."
• "Mude o título do app de <nome atual> para <novo nome>"
• "Resolva a exceção de ponteiro nulo."
• "Refatore meu código movendo o elemento combinável <nome do elemento combinável> para um novo arquivo. Verifique se todas as importações estão atualizadas."
• "Adicione um novo botão à tela inicial do app chamado 'Seguir' que leva a uma lista de temas."
• "No elemento combinável <composable name>, reduza o padding do modificador <modifier name>"
• "Crie um botão de compartilhamento para mídias sociais."

Adicionar sua chave da API Gemini

O modo de agente padrão no Android Studio tem uma cota diária sem custo financeiro com uma janela de contexto limitada. Para ampliar a janela de contexto, adicione sua própria chave de API Gemini e aproveite até 1 milhão de tokens com o Gemini 2.5 Pro.

Uma janela de contexto maior permite enviar mais instruções, códigos e anexos para o Gemini, resultando em respostas de qualidade ainda maior. Isso é especialmente útil ao trabalhar com agentes, porque o contexto maior oferece ao Gemini 2.5 Pro a capacidade de raciocinar sobre tarefas complexas ou de longa duração.

Para coletar uma chave de API:

1. Faça login no Google AI Studio e clique no botão "Receber chave de API" para receber uma chave.
2. No Android Studio, acesse File (Android Studio no macOS) > Settings > Tools > Gemini para inserir sua chave de API do Gemini.
3. Reinicie o Gemini no Android Studio e receba respostas ainda melhores no modo Agente.

Proteja sua chave de API Gemini porque taxas adicionais se aplicam ao uso da API Gemini associado a uma chave de API pessoal. Você pode monitorar o uso da chave da API Gemini no AI Studio em Receber chave de API > Uso e faturamento.

Adicionar um servidor MCP

O agente do Gemini no Android Studio pode interagir com ferramentas externas usando o Model Context Protocol (MCP). Esse recurso oferece uma maneira padronizada para o modo Agente usar ferramentas e ampliar o conhecimento e as capacidades com o ambiente externo.

Há muitas ferramentas que podem ser conectadas ao host do MCP no Android Studio. Por exemplo, é possível integrar com o servidor MCP do GitHub para criar solicitações de pull diretamente do Android Studio. Para mais ideias, consulte os servidores de exemplo do MCP.

Para adicionar um servidor MCP, crie um arquivo mcp.json e coloque-o no diretório de configuração do Studio. O arquivo mcp.json precisa seguir este formato:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-memory"
      ]
    },
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ]
    },
    "github": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
        "ghcr.io/github/github-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Consulte a documentação do servidor MCP com que você está fazendo a integração para conferir os command e args exatos que precisam ser listados nesse arquivo. Talvez também seja necessário instalar ferramentas como Node.js ou Docker, dependendo dos requisitos de software do servidor MCP.

Limitações

Há algumas limitações importantes na integração do MCP do Android Studio:

• Os servidores MCP precisam implementar o transporte stdio.
• O suporte ao transporte HTTP de streaming, bem como aos recursos do MCP e aos modelos de solicitação, ainda não está disponível.

Como o agente funciona

No modo Agente, seu comando é enviado à API Gemini com uma lista de ferramentas disponíveis. Pense nas ferramentas como habilidades: elas incluem a capacidade de pesquisar e ler arquivos, pesquisar o texto dentro deles, usar qualquer servidor MCP que você tenha configurado e muito mais.

Quando você dá uma tarefa ao agente, ele cria um plano e descobre quais ferramentas são necessárias. Algumas dessas ferramentas podem exigir que você conceda permissão antes que o agente possa usá-las. Depois que você concede permissão, o agente usa a ferramenta para realizar a ação necessária e envia o resultado de volta para a API Gemini. O Gemini processa o resultado da ação e gera outra resposta. Esse ciclo de ação e avaliação continua até que a tarefa seja concluída.