Die wichtigsten Updates zu KI für Android von der Google I/O 2026 für die Entwicklung intelligenter Funktionen

Auf der Google I/O 2026 haben wir den Wechsel von Android von einem Betriebssystem zu einem intelligenten System vorgestellt. Wir haben auch gezeigt, wie ihr mit dem System native intelligente Funktionen erstellen und die Leistungsfähigkeit der KI von Google in eure Apps einbinden könnt. Falls Sie diese Updates verpasst haben, finden Sie hier ein kurzes Video mit einer Zusammenfassung:

1. Ihre Apps im Mittelpunkt des KI-Systems

Das Android-Betriebssystem ermöglicht es KI-Agenten wie Gemini bereits, Aufgaben zu automatisieren, indem sie im Namen des Nutzers in einer App navigieren. 

AppFunctions (Android MCP) bietet Ihnen mehr Kontrolle darüber, wie Ihre App in das intelligente System eingebunden wird. Diese neue Plattform-API und die Jetpack-Bibliothek sind derzeit als experimentelle Vorabversion verfügbar. 

• Android MCP: Mit AppFunctions kann Ihre Anwendung als MCP-Server (Model Context Protocol) auf dem Gerät fungieren. Das bedeutet, dass Sie die Tools, Dienste und Daten Ihrer App nahtlos mit dem System und den KI-Agenten teilen.
• Optimierte Entwicklung: Mit dem neuen Skill können Sie ganz einfach AppFunctions in Ihrer Codebasis generieren.
• Erkundung und Tests: Wir haben einen neuen Test-Agenten veröffentlicht, mit dem Sie Ihre AppFunctions in einer simulierten Agentenumgebung testen und debuggen können. 

In der Live-Demo, die während der Präsentation What’s New in Android gezeigt wurde, kannst du dir die Funktion in Aktion ansehen.

2. Leistung auf dem Gerät mit Gemini Nano 4 (Vorabversion)

Letzten Monat haben wir Gemma 4 eingeführt, unsere hochmodernen offenen Modelle. Mit der AICore-Entwicklervorschau können Sie bereits jetzt die nächste Generation von Gemini Nano-Modellen (Nano 4) testen und Prototypen erstellen. Damit die Produktion mit Gemini Nano zuverlässiger und leistungsfähiger wird, fügen wir den ML Kit GenAI APIs einige neue Funktionen hinzu: 

• Vom Prototyp zur Produktion: Wechseln Sie vom Prototyping in der AICore Entwicklervorschau zur Entwicklung produktionsreifer Apps mit der ML Kit GenAI Prompt API, um Gemini Nano 4 zu nutzen, das im Laufe des Jahres auf Flaggschiff-Geräten eingeführt wird.
• Strukturierte Ausgabe: Mit der kommenden Structured Output API können Sie Objektklassen definieren, die als Ausgaben von der Prompt API zurückgegeben werden. So erhalten Sie zuverlässige Ausgaben, wenn Sie Ihre intelligenten Funktionen in die Produktion überführen.
• Präfix-Caching: Optimiert die Leistung der On-Device-Inferenz mit der Prompt API. Das neue Präfix-Caching reduziert die Inferenzzeit, indem der Zwischenzustand des LLM beim Verarbeiten eines gemeinsamen und wiederkehrenden Teils des Prompts gespeichert und wiederverwendet wird.

Für stark angepasste oder Nischenanwendungsfälle können Sie auch LiteRT-LM  verwenden, um Ihr eigenes feinabgestimmtes Small Language Model auf Android zu bringen. 

3. Hybride Inferenz und Agenten

Damit Sie komplexere KI-Funktionen wie die hybride Inferenz entwickeln und In-App-Agents erstellen können, haben wir neue APIs, Frameworks und Leitfäden veröffentlicht:

• Firebase AI Logic Hybrid Inference: Diese neue API bietet eine einfache Routing-Funktion zwischen On-Device-Modellen und leistungsstarker Cloud-Infrastruktur. Sie können je nach Bedarf explizite Orchestrierungsmodi wie PREFER_ON_DEVICE, PREFER_CLOUD, ONLY_ON_DEVICE oder ONLY_CLOUD festlegen.
• A2UI Jetpack Compose Renderer:Mit der neuen A2UI-Bibliothek können Ihre KI-Agenten „UI sprechen“. Mit dem kommenden Jetpack Compose Renderer können Sie diese A2UI-Nachrichten automatisch als native UI-Komponenten rendern.
• ADK for Android: Die erste Version des ADK for Android ist zum Testen verfügbar. Damit können Sie Multi-Agent-Workflows sowohl für On-Device- als auch für Cloud-Modelle erstellen und gleichzeitig die Orchestrierung, die Kontextverarbeitung und die Sitzungen zwischen den Agenten verwalten. 

In diesem Vortrag erfahren Sie, wie Sie mit On-Device-Modellen arbeiten, hybride Inferenz nutzen und KI-Agenten erstellen: 

Jetzt loslegen

Egal, ob Sie mit AppFunctions experimentieren, um sich auf das Intelligence-System vorzubereiten, oder die Leistungsfähigkeit der KI von Google in Ihre eigene App einbinden möchten – wir haben die passenden Lösungen für Sie. Im Android AI Hub finden Sie Code-Snippets, Beispiele und umfassende Entwicklerleitfäden. Eine vollständige Übersicht über alle Neuerungen finden Sie in der offiziellen Playlist AI on Android at Google I/O 2026.

Wir sind gespannt auf Ihre Ideen!