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Android 向け ADK エージェントをビルドする

Android 向け Agent Development Kit（ADK）ライブラリを使用すると、高度な AI エージェントを構築して Android アプリに直接統合できます。ADK は、ローカル、ホスト型サービス、Android モバイルデバイスで実行される AI 搭載エージェントを構築するためのオープンソースのデベロッパーフレームワークです。このフレームワークは Kotlin と Java のプログラミング言語をサポートしているため、エージェントを迅速に構築し、複雑なマルチエージェントアプリケーションにスケールアップできます。

Android 向け ADK ライブラリは、モバイル環境に特化した依存関係とランタイムサポートを提供します。ML Kit GenAI API を使用して Gemini Nano でオンデバイス AI モデルを実行するエージェントを構築できます。これにより、ネットワークアクセスなしで機能する、プライバシー重視で低レイテンシの AI エクスペリエンスを作成できます。

Android プロジェクトで ADK Kotlin を使用する

ADK Kotlin Agent API を使用すると、Android アプリ内で実行される AI エージェントを構築できます。記述するエージェントコードは、ADK Kotlin のスタートガイドと同じです。違いは、Gradle の依存関係、プロジェクト構成、実行時にエージェントを呼び出す方法です。

前提条件

ADK for Android ライブラリには、次の開発要件があります。

Android Studio
Android SDK（compileSdk 34 以降、minSdk 24 以降）

Android プロジェクトを構成する

Android プロジェクトの build.gradle.kts に、ADK Android の依存関係と KSP アノテーションプロセッサを追加します。

plugins {
    id("com.android.application")
    kotlin("android")
    id("com.google.devtools.ksp") version "2.1.20-2.0.1"
}

android {
    namespace = "com.example.agent"
    compileSdk = 34

    defaultConfig {
        applicationId = "com.example.agent"
        minSdk = 24
        targetSdk = 34
    }

    packaging {
        resources {
            excludes += "/META-INF/{INDEX.LIST,DEPENDENCIES}"
        }
    }
}

dependencies {
    implementation("com.google.adk:google-adk-kotlin-core-android:0.1.0")
    ksp("com.google.adk:google-adk-kotlin-processor:0.1.0")
}

kotlin {
    jvmToolchain(17)
}

エージェントを定義する

エージェントコードは、ADK の Kotlin クイックスタートと同じです。@Tool、@Param、.generatedTools() 構文を使用した HelloTimeAgent コード例は、Android で変更なしで動作します。

// package com.example.agent
// import com.google.adk.kt.agents.Instruction
// import com.google.adk.kt.agents.LlmAgent
// import com.google.adk.kt.annotations.Param
// import com.google.adk.kt.annotations.Tool
// import com.google.adk.kt.models.Gemini
class TimeService {
    /** Mock tool implementation */
    @Tool
    fun getCurrentTime(
        @Param("Name of the city to get the time for") city: String
    ): Map<String, String> {
        return mapOf("city" to city, "time" to "The time is 10:30am.")
    }
}

object HelloTimeAgent {
    @JvmField
    val rootAgent = LlmAgent(
        name = "hello_time_agent",
        description = "Tells the current time in a specified city.",
        model = Gemini(
            name = "gemini-flash-latest",
            apiKey = System.getenv("GOOGLE_API_KEY")
                ?: error("GOOGLE_API_KEY environment variable not set."),
        ),
        instruction = Instruction(
            "You are a helpful assistant that tells the current time in a city. " +
                "Use the 'getCurrentTime' tool for this purpose."
        ),
        tools = TimeService().generatedTools(),
    )
}Adk.kt

Android アプリからエージェントを実行する

Android 搭載デバイスでは、次のコード例に示すように、InMemoryRunner を使用してエージェントを呼び出し、コルーチンからレスポンスを収集します。

// import com.google.adk.kt.runners.InMemoryRunner
// import com.google.adk.kt.sessions.InMemorySessionService
// import com.google.adk.kt.types.Content
// import com.google.adk.kt.types.Part
// import com.google.adk.kt.types.Role
// import kotlinx.coroutines.CoroutineScope
// import kotlinx.coroutines.launch
// Create a runner and session service
val sessionService = InMemorySessionService()
val runner = InMemoryRunner(
    agent = HelloTimeAgent.rootAgent,
    sessionService = sessionService,
)
// Call the agent from a coroutine (e.g. in a ViewModel or Activity)
scope.launch {
    runner.runAsync(
        userId = "user-123",
        sessionId = "session-123",
        newMessage = Content(
            role = Role.USER,
            parts = listOf(Part(text = "What time is it in New York?")),
        ),
    ).collect { event ->
        val text = event.content?.parts?.firstOrNull()?.text
        if (!text.isNullOrBlank()) {
            // Update your UI with the agent's response
        }
    }
}Adk.kt

エージェントを使用して UI を生成する

エージェントが書式なしテキストではなく、カード、フォーム、リストなどの構造化されたインタラクティブなユーザーインターフェースを返す必要がある場合は、Agent to UI（A2UI）プロトコルを使用します。

Jetpack Compose A2UI レンダラを使用すると、アプリの UI 階層で A2UI レスポンスをネイティブの Jetpack Compose コンポーネントとマテリアル 3 コンポーネントとして自動的にレンダリングできます。開始するには、Jetpack Compose A2UI ガイドをご覧ください。

Gemini Nano を使用したオンデバイスモデル

ADK for Android アーティファクトには、ML Kit GenAI API を介した Gemini Nano を使用したオンデバイス推論のサポートが含まれています。このアプローチにより、エージェントはネットワークアクセスなしで実行でき、データはデバイスに保持されます。

オンデバイスモデルを使用するには、次のコード例に示すように、Gemini ではなく GenaiPrompt モデルを作成します。

// import com.google.adk.kt.models.mlkit.GenaiPrompt
// import com.google.mlkit.genai.prompt.Generation
// import com.google.mlkit.genai.prompt.GenerativeModel
// Create an ML Kit GenerativeModel for on-device inference
val generativeModel: GenerativeModel = Generation.getClient()
val onDeviceModel = GenaiPrompt.create(
    generativeModel = generativeModel,
    name = "gemini-nano",
)
val agent = LlmAgent(
    name = "on_device_agent",
    model = onDeviceModel,
    instruction = Instruction("You are a helpful assistant."),
)Adk.kt

マルチエージェントシステムでクラウドモデルとオンデバイスモデルを組み合わせることもできます。ルートオーケストレーターにはクラウドベースの Gemini を使用し、プライバシーに配慮したタスクを処理するサブエージェントにはオンデバイスの GenaiPrompt モデルを使用します。このパターンの詳細については、Kotlin と Android 向け ADK のブログ投稿をご覧ください。

完全に動作するアクティビティとその他の例については、GitHub の ADK Kotlin の例をご覧ください。