如何在Android Studio中使用Gemini进行AI Coding

如何在Android Studio中使用Gemini进行AI Coding

        Android Studio 作为安卓APP开发领域长期以来的核心开发工具,其稳定性和功能性已得到广泛认可。而 Gemini 作为 Google 推出的原生 AI 编程辅助系统,则为开发者提供了智能化的协作支持。

        在引入 Gemini 后,你不再需要频繁切换浏览器查文档、使用外部ai工具复制粘贴代码再回来调试 bug。它可以直接在 IDE 内理解你的项目结构、阅读你的代码上下文,生成函数、解释错误、甚至帮你优化逻辑或编写单元测试——这一切都发生在你熟悉的编辑器中,无缝衔接、无需离开代码界面。

Gemini in Android Studio官网链接

        接下来我将介绍如何在在Android Studio中直接使用Gemini以及调用Gemini API。

一、如何在 Android Studio 中启用 Gemini

1. 更新到最新版本的 Android Studio

Gemini 从 Android Studio Iguana(2024版) 起正式集成。如果你的 IDE 版本较旧(如 Electric Eel 或 Flamingo),需要先升级:Help → Check for Updates...
确保版本至少为 Koala 或更高,否则 Gemini 面板不会出现在工具栏中。

Android Studio下载链接

2. 登录 Google 账号

安装完成后,在 IDE 右上角点击 “Sign in to Google”,通过外部浏览器登录。登录成功后,你会看到工具栏中出现新的 Gemini 图标AI Assistant 面板。

如果你使用代理大概率无法直接通过!!!这时你需要在Android Studio中修改你的Host name和Port number:

打开设置中的网络和Internet,进入代理服务器编辑,查看自己的代理IP地址端口。

        打开Android Studio的设置(Setting),输入http可以找到HTTP Proxy,选择Manual proxy configuration(选择HTTP,在下面Host name栏填入代理IP地址,在Port number栏填入端口)

        这样就完成设置了,之后点击Log in to Google就可以重新登录了。

⚠️ 提示:如果登录时出现“Authorization failed”或“Blank page”,多半是代理或 Cookie 设置问题。如果按照上面的方法设置代理端口之后仍然无法进入,请检查自己的网络环境。

        成功后就可以开始使用啦,Gemini入口位于右边栏:

如果有时候点进对话框发现弹出如下提示:

则说明需要重新输入你的代理IP地址和端口号,分别填入Login和Password栏。即可恢复使用。

二、使用 API Key:在代码层调用 Gemini

1. 前往 Google AI Studio注册并获取 API Key。

在左侧边栏选择Dashboard,找到 Projects → 点击 “Import projects” 或 “Create a new project” 把你在 Google Cloud 上已有的项目导入进来或新建。

在左边栏选择Dashboard,在下拉选项中点击API keys,进入页面:

在 API Keys 页面,点击 “Create API Key”。

  • 在弹出的对话框里选择是创建一个新的 Google Cloud 项目,还是选择已有的项目来关联这个 Key。
  • 点击确认后,系统会生成一个字符串形式的 API Key。

2. 调用Gemini API

回到 IDE 或你的本地环境,把这个 Key 用环境变量、local.properties 等方式注入你的项目里即可使用。使用示例如下:

在项目根目录的 local.properties文件中添加:(将youkey替换为你的API key)

GEMINI_API_KEY=yourkey 

在Android Studio的 build.gradle 中加入依赖:

implementation("com.google.ai.client:generativeai:<latest-version>") 

在 Kotlin 代码中调用:(具体使用时注意根据实际情况修改代码中的参数)

import com.google.ai.client.generativeai.GenerativeModel val model = GenerativeModel( modelName = "gemini-1.5-pro", apiKey = BuildConfig.GEMINI_API_KEY ) suspend fun askGemini(prompt: String): String { val response = model.generateContent(prompt) return response.text ?: "" } 

现在,你的应用就能直接调用 Gemini 生成内容、自动补全代码、甚至为用户提供智能问答。

Read more

KimiClaw/MaxClaw/NullClaw/OpenFang/ZeroClaw/PicoClaw/TinyClaw/Miclaw/ArkClaw等18大小龙虾AI Agent框架技术选型全解析

KimiClaw/MaxClaw/NullClaw/OpenFang/ZeroClaw/PicoClaw/TinyClaw/Miclaw/ArkClaw等18大小龙虾AI Agent框架技术选型全解析

OpenClaw登顶GitHub全球TOP1!26万星超越React/Linux,KimiClaw/MaxClaw/NullClaw/OpenFang/EasyClaw/CoPaw/OpenClawChinese/LobsterAI/ClawPhone/Nanobot/NanoClaw/IronClaw/ZeroClaw/PicoClaw/TinyClaw/Miclaw/ArkClaw等18大AI Agent框架技术选型全解析 文章标签:#OpenClaw #GitHub星标第一 #KimiClaw #MaxClaw #NullClaw #OpenFang #EasyClaw #CoPaw #OpenClawChinese #LobsterAI #ClawPhone #Nanobot #NanoClaw #IronClaw #ZeroClaw #PicoClaw #TinyClaw #Miclaw #ArkClaw #AIAgent框架 #技术选型 #GitHub开源 🔥 历史性时刻:2026年3月,OpenClaw以26万+ GitHub Stars正式超越React(24.

什么是人工智能?AI、机器学习、深度学习的关系

什么是人工智能?AI、机器学习、深度学习的关系

文章目录 * 什么是人工智能 * 人工智能的定义 * 人工智能的分类 * 什么是机器学习 * 机器学习的基本概念 * 机器学习的工作流程 * 机器学习的主要类型 * 什么是深度学习 * 深度学习的基本概念 * 深度学习的优势 * 深度学习的应用领域 * AI、机器学习、深度学习的关系 * 三者的层次关系 * 三者的发展历程 * 如何选择合适的方法 * 实际应用案例分析 * 案例一:垃圾邮件过滤 * 案例二:图像识别 * 案例三:推荐系统 * 学习路径建议 * 第一阶段:打好基础 * 第二阶段:深入学习 * 第三阶段:实战提升 * 总结 本篇文章将带你深入理解人工智能的核心概念,厘清AI、机器学习、深度学习之间的关系,为后续的学习打下坚实的基础。 什么是人工智能 人工智能的定义 人工智能,英文名称为Artificial Intelligence,简称AI,这个概念最早由约翰·麦卡锡在1956年的达特茅斯会议上提出。那么什么是人工智能呢?简单来说,人工智能就

TRAE 接入方舟 Coding Plan教程(AI IDE 字节系)

TRAE 接入方舟 Coding Plan教程(AI IDE 字节系)

1 下载&安装TRAE 1.1 什么是 TRAE ? 字节跳动发布的AI原生编程工具,可帮助开发者从0到1开发完整项目。 TRAE(/treɪ/)深度融合 AI 能力,是一名能够理解需求、调用工具并独立完成各类开发任务的“AI 开发工程师”,帮助你高效推进每一个项目。 支持以下功能: 实时续写代码调试运行智能排查Bug版本控制自动构建项目一键预览效果解答技术难题 1.2 下载 国内版下载地址(推荐):https://www.trae.cn/ide/download 国际版下载地址(适合已订阅国外大模型的用户): https://www.trae.ai/download 目前支持的系统(注意:Linux版本需要预约候补): * Windows * macOS * Linux 1.3 安装  点击打开已下载的安装包,

OpenClaw Agents执行引擎深度解析:拆解AI的“思考与行动”核心(src/agents/pi-embedded-runner/实战篇)

OpenClaw Agents执行引擎深度解析:拆解AI的“思考与行动”核心(src/agents/pi-embedded-runner/实战篇)

OpenClaw Agents执行引擎深度解析:拆解AI的“思考与行动”核心(src/agents/pi-embedded-runner/实战篇) 在OpenClaw的整个架构里,Agents执行引擎是最“硬核”的部分——它不是简单调用LLM接口,而是把“接收消息→构建上下文→调用模型→安全执行工具→返回结果”的全流程封装成了一套高可用的嵌入式运行时。很多新手读源码时,卡在Agent的执行逻辑、工具调用安全校验或内存管理上,本篇我会结合大半年的实战调试经验,把Pi Embedded Agent的核心流程拆解得明明白白,从代码层面告诉你:一条消息是如何被AI“思考”并给出答案的。 文章目录 * OpenClaw Agents执行引擎深度解析:拆解AI的“思考与行动”核心(src/agents/pi-embedded-runner/实战篇) * 1. Pi Embedded Agent 核心定位:嵌入式AI执行引擎 * 1.1