À medida que o cenário da IA continua a se expandir, ouvimos com frequência que os desenvolvedores nem sempre sabem por onde começar e qual API ou SDK é melhor para o caso de uso deles.
Por isso, queremos mostrar exemplos de recursos com tecnologia de IA usando modelos no dispositivo e na nuvem para inspirar você a criar experiências incríveis para seus usuários.
Temos o prazer de anunciar o lançamento do Catálogo de exemplos de IA do Android (link em inglês) reformulado, um aplicativo dedicado criado para inspirar e educar desenvolvedores do Android a criar a próxima geração de apps Android com tecnologia de IA.
Descubra o que é possível fazer com a IA do Google
O catálogo de amostras de IA do Android foi criado como um destino único para conhecer os recursos das APIs e dos SDKs de IA do Google. Lá dentro, você vai encontrar uma coleção de exemplos que demonstram uma ampla variedade de casos de uso de IA que você pode testar. Criamos este catálogo para que você tenha uma ideia prática do que pode criar e encontre a solução e a capacidade certas para suas necessidades.
Confira alguns exemplos que você encontra no catálogo:
Geração de imagens com o Imagen Usa o Imagen para gerar imagens de paisagens, objetos e pessoas em vários estilos artísticos. |
Resumo no dispositivo com o Gemini Nano Permite resumir texto no dispositivo usando o Gemini Nano pela API GenAI Summarization. |
Conversar com o Nano Banana Um app de chatbot que usa o modelo de imagem Gemini 3 Pro (também conhecido como "Nano Banana Pro") para editar imagens em uma conversa com o modelo. |
Descrição de imagens no dispositivo com o Gemini Nano Permite gerar descrições de imagens usando o Gemini Nano pela API GenAI Image Description. |
Outros exemplos incluem: edição de imagens com os recursos de edição de máscara do Imagen, um app de lista de tarefas controlado por voz usando a API Gemini Live, assistência de reescrita no dispositivo com tecnologia do Gemini Nano e muito mais.
Os exemplos que usam inferência na nuvem são criados com o SDK Firebase AI Logic, e a API GenAI do Kit de ML é usada para os exemplos que executam inferência no dispositivo. Planejamos continuar criando novas amostras e atualizando as atuais à medida que novos recursos forem adicionados aos modelos e SDKs.
Totalmente de código aberto e pronto para copiar
Acreditamos que a melhor forma de aprender é na prática. Por isso, o catálogo de amostras de IA não é apenas totalmente de código aberto, mas também foi arquitetado para que o código relevante para os recursos de IA seja independente e fácil de copiar e colar. Assim, você pode testar rapidamente esses exemplos de código no seu próprio projeto.
Ao explorar uma amostra no app e quiser saber como ela foi criada, basta clicar no botão <> FONTE para acessar diretamente o código no GitHub.
Para ajudar você a começar rapidamente, cada exemplo inclui um arquivo README que destaca as APIs usadas, além de snippets de código importantes.
Observação: para executar as amostras usando o SDK Firebase AI Logic, configure um projeto de IA do Firebase. Além disso, as amostras que usam as APIs GenAI do Kit de ML com tecnologia do Gemini Nano só são compatíveis com alguns dispositivos.
Também pensamos muito na interface do usuário do app para tornar sua experiência de aprendizado mais envolvente e intuitiva. Atualizamos o app com uma nova marca ousada que combina a aparência do Android com uma linguagem de design expressiva de IA. O app agora tem um plano de fundo vibrante e texturizado para os novos componentes expressivos do Material 3, oferecendo um ambiente moderno e agradável para explorar os exemplos e analisar o código. As ilustrações sistemáticas, inspiradas na composição de imagens geradas, aprimoram ainda mais essa experiência refinada e expressiva.
Confira hoje mesmo o catálogo de exemplos de IA do Android, teste os recursos e analise o código no GitHub para começar a dar vida às suas ideias com tecnologia de IA.
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TutoriaisBem-vindo de volta à série de postagens do blog "Crie apps Android inteligentes", em que pegamos um app Android básico e o transformamos em uma experiência personalizada, inteligente e com agentes. Na postagem anterior, apresentamos o Jetpacker, o app de demonstração que vamos usar ao longo desta série.
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