在 2026 年 Google I/O 大会上，我们介绍了 Android 从操作系统到智能系统的转变。我们还演示了如何使用系统原生构建智能体验，以及如何将 Google AI 的强大功能融入您的应用中。如果您错过了这些更新，请观看我们的简短回顾视频：

1.让应用成为智能系统的核心

Android 操作系统已支持 Gemini 等智能体完成任务自动化，代表用户浏览应用。

AppFunctions (Android MCP) 可让您更精准地掌控应用与智能系统的集成方式。此新平台 API 和 Jetpack 库目前以实验性预览版的形式提供。

• Android MCP：AppFunctions 可让您的应用充当设备端 Model Context Protocol (MCP) 服务器。这意味着您可以将应用中的工具、服务和数据无缝共享给系统和代理。
• 简化开发流程：您可以利用新的技能在代码库中轻松生成 AppFunctions。
• 探索和测试：我们发布了新的测试代理，让您可以在模拟代理环境中实验和调试 AppFunctions。

如需查看实际效果，请观看 What’s New in Android 演示中展示的实时演示。

2.Gemini Nano 4 预览版带来的设备端强大功能

上个月，我们推出了Gemma 4，这是我们最先进的开放模型。您现在可以借助 AIcore 开发者预览版，预览并试用新一代 Gemini Nano (Nano 4) 模型。为了让 Gemini Nano 的投产更加可靠高效，我们将在 ML Kit 生成式 AI API 中添加一些新功能：

• 从原型到生产：从 AICore 开发者预览版中的原型设计过渡到使用 ML Kit 生成式 AI Prompt API 构建可用于生产用途的应用，以利用今年晚些时候在旗舰设备中推出的 Gemini Nano 4。
• 结构化输出：即将推出的结构化输出 API 将允许您定义要作为 Prompt API 输出返回的对象类，从而确保在将智能功能投入生产时获得可靠的输出。
• 前缀缓存：通过提示 API 优化设备端推理性能。新的前缀缓存功能通过存储和重复使用处理提示中共享且重复出现的部分所产生的中间 LLM 状态，缩短了推理时间。

对于高度自定义或小众用例，您还可以使用 LiteRT-LM 将您自己的微调的小语言模型引入 Android。

3. 混合推理和智能体

为了帮助您构建更高级的 AI 功能（例如混合推理）并探索如何构建应用内代理，我们发布了新的 API、框架和指南：

• Firebase AI Logic 混合推理：此新 API 可在设备端模型和强大的云基础架构之间提供简单的路由功能。您可以根据需要设置明确的编排模式，例如 PREFER_ON_DEVICE、PREFER_CLOUD、ONLY_ON_DEVICE 或 ONLY_CLOUD。
• A2UI Jetpack Compose 渲染器：借助新的 A2UI 库，智能体可以“用语音”与界面互动。借助即将推出的 Jetpack Compose 渲染器，您可以自动将这些 A2UI 消息渲染为原生界面组件。
• 适用于 Android 的 ADK：适用于 Android 的 ADK 的首个版本现已推出，可供您进行实验。借助该框架，您可以在设备端模型和云端模型之间构建多代理工作流，同时管理代理之间的编排、上下文处理和会话。

从使用设备端模型进行构建、探索混合推理到构建智能体，您可以在本次讲座中了解这些技术的实际应用：

立即开始构建

无论您是想通过实验 AppFunctions 为智能系统做好准备，还是想在自己的应用中引入 Google AI 的强大功能，我们都能满足您的需求。如需深入了解 Android AI 中心的代码段、示例和全面的开发者指南，请访问该中心。如需详细了解新功能，请查看官方 2026 年 Google I/O 大会上的 Android AI 播放列表。

我们期待看到您的开发成果！