प्रॉडक्ट से जुड़ी खबरें

Google I/O ‘26 में, Android पर एआई से जुड़े अपडेट. इनकी मदद से, इंटेलिजेंट अनुभव बनाए जा सकते हैं

पढ़ने में 2 मिनट लगेंगे
Jingyu Shi की प्रोफ़ाइल देखें
Jingyu Shi स्टाफ़ डेवलपर रिलेशंस इंजीनियर

Google I/O 2026 में, हमने Android को ऑपरेटिंग सिस्टम से इंटेलिजेंस सिस्टम में बदलने की जानकारी दी. हमने यह भी दिखाया कि सिस्टम की मदद से, इंटेलिजेंट अनुभव कैसे बनाए जा सकते हैं. साथ ही, Google के एआई की सुविधाओं को अपने ऐप्लिकेशन में कैसे शामिल किया जा सकता है. अगर आपने ये अपडेट नहीं देखे हैं, तो यहां हमारे क्विक रीकैप वीडियो को देखें:

1. अपने ऐप्लिकेशन को इंटेलिजेंस सिस्टम के केंद्र में रखना

Android OS, Gemini जैसे एजेंट को टास्क ऑटोमेशन पूरा करने की अनुमति देता है. इससे एजेंट, उपयोगकर्ताओं की ओर से किसी ऐप्लिकेशन को नेविगेट कर सकता है.

AppFunctions (Android MCP) की मदद से, यह कंट्रोल किया जा सकता है कि आपका ऐप्लिकेशन, इंटेलिजेंस सिस्टम के साथ कैसे इंटिग्रेट होता है. फ़िलहाल, यह नया प्लैटफ़ॉर्म एपीआई और Jetpack लाइब्रेरी, एक्सपेरिमेंटल प्रीव्यू में उपलब्ध है. 

  • Android MCP: AppFunctions की मदद से, आपका ऐप्लिकेशन, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) सर्वर के तौर पर काम कर सकता है. इसका मतलब है कि आपके पास अपने ऐप्लिकेशन के टूल, सेवाओं, और डेटा को सिस्टम और एजेंट के साथ आसानी से शेयर करने की सुविधा होती है.
  • डेवलपमेंट को आसान बनाना: अपने कोडबेस में AppFunctions को आसानी से जनरेट करने के लिए, नई स्किल का इस्तेमाल किया जा सकता है.
  • एक्सप्लोर करना और टेस्ट करना: हमने एक नया टेस्ट एजेंट लॉन्च किया है. इसकी मदद से, सिम्युलेट किए गए एजेंट एनवायरमेंट में, AppFunctions को आज़माया और डीबग किया जा सकता है. 
अर्ली ऐक्सेस प्रोग्राम: क्या आपको उन पहले ऐप्लिकेशन में शामिल होना है जो प्रोडक्शन में ऐप्लिकेशन फ़ंक्शन डिप्लॉय करते हैं? आज ही हमारे अर्ली ऐक्सेस प्रोग्राम में शामिल हों!

इसे ऐक्शन में देखने के लिए, Android में नया क्या है प्रज़ेंटेशन के दौरान दिखाए गए लाइव डेमो को देखें.

2. Gemini Nano 4 के प्रीव्यू के साथ, डिवाइस पर एआई की सुविधा

पिछले महीने, हमने Gemma 4 लॉन्च किया था. यह हमारा बेहतरीन ओपन मॉडल है. _AIcore डेवलपर प्रीव्यू_ की मदद से, Gemini Nano (Nano 4) मॉडल की अगली जनरेशन का प्रीव्यू देखा जा सकता है और प्रोटोटाइप बनाया जा सकता है. Gemini Nano की मदद से प्रोडक्शन को ज़्यादा भरोसेमंद और बेहतर बनाने के लिए, हम ML Kit GenAI API में कुछ नई सुविधाएं जोड़ रहे हैं: 

  • प्रोटोटाइप से प्रोडक्शन तक: AICore डेवलपर प्रीव्यू में प्रोटोटाइप बनाने से लेकर, ML Kit GenAI Prompt API का इस्तेमाल करके, प्रोडक्शन के लिए तैयार ऐप्लिकेशन बनाने तक की प्रोसेस को आसान बनाया गया है. इससे Gemini Nano 4 का इस्तेमाल किया जा सकेगा. इसे इस साल के आखिर में, फ़्लैगशिप डिवाइसों में लॉन्च किया जाएगा.
  • स्ट्रक्चर्ड आउटपुट: आने वाले स्ट्रक्चर्ड आउटपुट एपीआई की मदद से, ऑब्जेक्ट क्लास तय की जा सकेंगी. इन्हें Prompt API से आउटपुट के तौर पर दिखाया जाएगा. इससे, इंटेलिजेंट सुविधाओं को प्रोडक्शन में लाने के दौरान, भरोसेमंद आउटपुट मिलेंगे.
  • प्रीफ़िक्स कैशिंग: यह Prompt API की मदद से, डिवाइस पर इन्फ़रेंस परफ़ॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ करता है. नई प्रीफ़िक्स कैशिंग सुविधा, अनुमान के समय को कम करती है. इसके लिए, प्रॉम्प्ट के शेयर किए गए और बार-बार इस्तेमाल होने वाले हिस्से को प्रोसेस करने के दौरान, एलएलएम की इंटरमीडिएट स्थिति को सेव और फिर से इस्तेमाल किया जाता है.

ज़्यादा कस्टमाइज़ किए गए या खास इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए, LiteRT-LM  का इस्तेमाल करके, Android में फ़ाइन-ट्यून किया गया छोटा भाषा मॉडल लाया जा सकता है

3. हाइब्रिड इन्फ़रेंस और एजेंट

हाइब्रिड इन्फ़रेंस जैसी बेहतर एआई सुविधाएं बनाने और इन-ऐप्लिकेशन एजेंट बनाने के बारे में जानने में आपकी मदद करने के लिए, हमने नए एपीआई, फ़्रेमवर्क, और गाइडेंस रिलीज़ किए हैं:

  • Firebase AI Logic Hybrid Inference: यह नया एपीआई, डिवाइस पर मौजूद मॉडल और पावरफ़ुल क्लाउड इन्फ़्रास्ट्रक्चर के बीच, आसान राउटिंग की सुविधा देता है. अपनी ज़रूरत के हिसाब से, ऑर्केस्ट्रेशन मोड सेट किए जा सकते हैं. जैसे, PREFER_ON_DEVICEPREFER_CLOUD, ONLY_ON_DEVICE, या ONLY_CLOUD.
  • A2UI Jetpack Compose Renderer: नई A2UI लाइब्रेरी की मदद से, एजेंट "यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) से बात कर सकते हैं". आने वाले Jetpack Compose Renderer की मदद से, इन A2UI मैसेज को नेटिव यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) कॉम्पोनेंट के तौर पर, अपने-आप रेंडर किया जा सकता है.
  • Android के लिए ADK: Android के लिए ADK का पहला वर्शन, एक्सपेरिमेंट के लिए उपलब्ध है. इसकी मदद से, डिवाइस पर मौजूद और क्लाउड मॉडल, दोनों के लिए मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो बनाए जा सकते हैं. साथ ही, एजेंट के बीच ऑर्केस्ट्रेशन, कॉन्टेक्स्ट हैंडलिंग, और सेशन मैनेज किए जा सकते हैं.

उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल की मदद से ऐप्लिकेशन बनाने, हाइब्रिड अनुमान को एक्सप्लोर करने, और एजेंट बनाने के बारे में जानने के लिए, यह टॉक देखें: 

आज ही ऐप्लिकेशन बनाना शुरू करें

चाहे आप इंटेलिजेंस सिस्टम के लिए तैयारी करने के लिए, AppFunctions के साथ एक्सपेरिमेंट कर रहे हों या अपने ऐप्लिकेशन में Google के एआई की सुविधाओं को शामिल करना चाहते हों, हम आपकी मदद कर सकते हैं. Android AI हब पर, कोड स्निपेट, सैंपल, और डेवलपर गाइड के बारे में ज़्यादा जानें. नई सुविधाओं के बारे में पूरी जानकारी पाने के लिए, आधिकारिक Google I/O 2026 में Android पर एआई प्लेलिस्ट देखें.

हमें यह देखने में दिलचस्पी है कि आप क्या बनाते हैं!

लेख लिखने वाले:
पढ़ना जारी रखें