Gemini в режиме агента Android Studio предназначен для решения сложных, многоэтапных задач разработки, выходящих за рамки простого общения с Gemini. Вы можете описать общую цель, и агент создаст и выполнит план, задействовав необходимые инструменты , внеся изменения в несколько файлов и последовательно исправив ошибки. Этот рабочий процесс с помощью агента позволяет вам решать сложные задачи, ускоряя процесс разработки.
Системные требования
Режим агента доступен в Gemini для частных лиц, начинающих работу с Android Studio Narwhal Feature Drop Canary 4. Режим агента доступен в Gemini для предприятий, начинающих работу с Android Studio Narwhal Feature Drop Canary 7. Загрузите последнюю предварительную версию Android Studio .
Начать
Чтобы начать работу в режиме агента в Android Studio, выполните следующие действия:
- Нажмите Близнецы
в боковой панели. При необходимости войдите в систему и зарегистрируйтесь.
- Выберите вкладку «Агент» .
- Опишите задачу, которую должен выполнить агент.
Пока агент выполняет шаги по выполнению задачи, у вас будет возможность просмотреть и одобрить любые изменения.
Необязательно: для автоматического одобрения изменений выберите «Параметры агента» .
> Автоматическое одобрение изменений .
Варианты использования
Вот несколько примеров вариантов использования, в которых агент может вам помочь:
Исправление ошибок сборки. Когда вы просите агента исправить ошибку сборки, используя подсказку типа «Исправить ошибки сборки в моём проекте», он применит рекомендуемое исправление, выполнит сборку проекта для проверки решения и будет повторять действия, пока проблема не будет устранена.
Режим агента может самостоятельно добавлять или обновлять элементы пользовательского интерфейса. Например, попросите агента «Сделать тёмный режим режимом по умолчанию в пользовательских настройках», и он найдёт соответствующие файлы и предложит изменения для выполнения задачи. Вы можете сразу же просмотреть обновления пользовательского интерфейса в окне инструментов « Запущенные устройства» .
При создании прототипа и тестировании приложения полезно иметь поддельные данные. Вместо того, чтобы вручную создавать поддельные данные, вы можете поручить эту задачу агенту. В данном случае мы попросили агента «Добавить два дополнительных сеанса к поддельным данным». Он находит соответствующий файл и добавляет два дополнительных события в список
mockSessions.
Еще несколько подсказок, которые стоит попробовать:
- «Напишите модульные тесты для <класса> в <модуле>».
- «Создать документацию для текущего открытого файла».
- «Изменить название приложения с <текущее имя> на <новое имя>».
- «Устраните исключение нулевого указателя».
- «Реорганизуйте мой код, переместив <имя компонуемого объекта> в новый файл. Убедитесь, что все импорты обновлены».
- «Добавьте на главный экран приложения новую кнопку под названием «Подписаться», которая перенаправит вас к списку тем».
- «В компонуемом элементе <имя_модификатора> уменьшите отступ модификатора <имя_модификатора>».
- «Создайте кнопку «Поделиться», чтобы делиться информацией в социальных сетях».
Добавьте свой ключ API Gemini
Режим агента по умолчанию в Android Studio имеет бесплатную суточную квоту с ограниченным контекстным окном. Чтобы расширить контекстное окно, вы можете добавить собственный ключ Gemini API и использовать до 1 миллиона токенов в Gemini 2.5 Pro.
Расширенное контекстное окно позволяет отправлять в Gemini больше инструкций, кода и вложений, что обеспечивает ещё более качественные ответы. Это особенно полезно при работе с агентами, поскольку расширенный контекст позволяет Gemini 2.5 Pro анализировать сложные или длительные задачи.
Чтобы получить ключ API:
- Войдите в Google AI Studio и получите ключ, нажав кнопку «Получить ключ API».
- В Android Studio перейдите в Файл (Android Studio на macOS) > Настройки > Инструменты > Gemini , чтобы ввести ключ API Gemini.
- Перезапустите Gemini в Android Studio и получите еще более качественные ответы в режиме агента.
Обязательно защитите свой ключ API Gemini, поскольку за использование личного ключа API взимается дополнительная плата . Вы можете отслеживать использование ключа API Gemini в AI Studio, выбрав «Получить ключ API» > «Использование и оплата» .
Добавить MCP-сервер
Агент Gemini в Android Studio может взаимодействовать с внешними инструментами, используя протокол контекста модели (MCP) . Эта функция обеспечивает стандартизированный способ использования инструментов в режиме агента и расширения знаний и возможностей во внешней среде.
Существует множество инструментов, которые можно подключить к MCP-хосту в Android Studio. Например, можно интегрироваться с GitHub MCP Server для создания запросов на извлечение непосредственно из Android Studio. Дополнительные идеи можно найти в примерах серверов MCP .
Чтобы добавить сервер MCP, создайте файл mcp.json и поместите его в каталог конфигурации Studio. Файл mcp.json должен иметь следующий формат:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-memory"
]
},
"sequential-thinking": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
]
},
"github": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
"ghcr.io/github/github-mcp-server"
],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
}
Обратитесь к документации сервера MCP, с которым вы интегрируетесь, чтобы узнать точные command и args , которые следует указать в этом файле. Вам также может потребоваться установить такие инструменты, как Node.js или Docker, в зависимости от требований к программному обеспечению сервера MCP.
Ограничения
Существует несколько важных ограничений интеграции MCP в Android Studio:
- Серверы MCP должны реализовывать транспорт stdio .
- Следующие функции пока не поддерживаются:
- Потоковый HTTP-транспорт
- Ресурсы МКП
- Шаблоны подсказок
Как работает агент
В режиме агента ваш запрос отправляется в API Gemini со списком доступных инструментов . Инструменты можно рассматривать как навыки: они включают в себя возможность поиска файлов, чтения файлов, поиска текста в файлах, использования любых настроенных вами MCP-серверов и многое другое.
Когда вы даёте агенту задачу, он разрабатывает план и определяет необходимые инструменты. Для использования некоторых из этих инструментов агенту может потребоваться ваше разрешение. После предоставления разрешения агент использует инструмент для выполнения необходимого действия и отправляет результат обратно в API Gemini. Gemini обрабатывает результат действия и генерирует другой ответ. Этот цикл действий и оценки продолжается до завершения задачи.