Firebase Studio新手指南

数百万开发人员使用 Firebase 来吸引用户，每天在世界各地运行超过700亿次应用程序实例——从移动设备和网络浏览器，到嵌入式平台和基于代理的体验。但全栈开发正在迅速发展，生成式人工智能不仅改变了应用程序的构建方式，还改变了可能的应用类型。这带来了更大的复杂性，并给开发人员施加了巨大的压力，要求他们手动拼接许多新技术。与此同时，各种规模的企业都在寻求提高人工智能应用程序开发周期的效率、交付高质量软件并更快地进入市场的方法。

今天在 Google Cloud Next 上，我们推出了一套新功能，将 Firebase 转变为一个端到端平台，以加速完整的应用程序生命周期。新的 Firebase Studio，现在可供所有人预览，是一个由 Gemini 提供支持的基于云的、基于代理的开发环境，包含开发人员快速创建和发布生产质量的 AI 应用程序所需的一切，所有内容都在一个地方。Firebase 平台上的其他多个更新帮助开发人员在 Google Cloud 上释放他们的现代、数据驱动的应用程序。这些公告将使开发人员能够为构建跨多个平台的人工智能应用程序开辟新的途径。

1、认识 Firebase Studio

在过去的一年中，我们推出了许多新服务，包括 Firebase 中的 Gemini、Genkit 和 Project IDX（Code OSS 的分支），以加快构建人工智能应用程序的速度和便捷性。我们通过推出 Firebase Studio 迈出了重要的一步，它将这些能力与 Firebase 服务和 Gemini 的创造性力量融合在一起，形成了一个新的、原生的基于代理的体验。

对于新应用程序，可以从60多个预制模板中选择，或者从 App Prototyping agent 开始。它会协助你设计应用程序——例如用户界面、API 模式和 AI 流程——所有这些都是通过自然语言、图像、绘图工具和屏幕截图完成的。继续提示以迭代你的原型，准备好后可以直接将其部署到 Firebase App Hosting。分享一个完全可运行的原型版本的链接以获取反馈或进行实验。一目了然地监控使用情况和行为，或者深入 Firebase 控制台以获得更详细的监控。随时可以单击一下打开 Firebase Studio 编码工作区中的应用程序，无需额外设置。在那里，你可以优化架构并扩展功能以准备生产部署。

编码工作区 还可以让你：

• 简化编码工作流程： 在 Firebase 的 Gemini 的每个步骤中编写代码和测试功能。轻松完成各种任务，如调试、测试、重构、解释和记录代码。
• 增强现有应用程序： 从本地机器或基于 git 的存储库（包括 GitHub、GitLab 和 Bitbucket）导入现有代码库。为您的首选技术堆栈创建自定义模板以便在整个团队中共享。
• 创建全栈体验： 自定义和改进应用程序的所有方面，从 AI 模型推理、代理和检索增强生成（RAG），到用户体验、业务逻辑、数据库等。轻松暴露和集成 API 和微服务等工具到您的 AI 应用程序中。
• 使用熟悉的工具： 将您的特定配置（如系统工具、扩展和环境变量）带到工作区中以定制您的工作空间。访问来自 Open VSX Registry 的数千个扩展。
• 灵活的部署选项： 设置应用程序在云上运行，利用 Firebase 后端服务和 Google Cloud Run 的内置集成。您还可以在自己的自定义基础架构上部署。

Firebase Studio 当前在预览期间提供三个免费的工作区。Google Developer Program 的成员可以获得多达30个工作区。今天就查看 Firebase Studio。

2、在整个工作流中使用 AI 代理

我们还提供了早期访问权限，从 Firebase Studio 内部访问 Gemini Code Assist agents。

例如，你可以在 Firebase Studio 中调用 Migration agent 来帮助您在不同版本的 Java 之间迁移代码；调用 AI Testing agent 来对 AI 模型运行对抗性测试，以发现并修复潜在有害的输出；以及调用 Code Documentation agent 来与代码的维基风格知识库聊天，以帮助新团队成员快速上手。

Firebase App Distribution 是一个统一的移动应用测试服务，用于运行手动和自动化测试。Firebase App Distribution 中的新 App Testing agent 可以模拟真实用户与您的应用程序的交互。

例如，你可以编写一个目标是“找到去希腊的旅行”的测试。App Testing Agent 将使用 Gemini 制定计划来实现该目标，并在虚拟或物理设备上运行，导航您的用户界面并产生详细的通过/失败结果，附带直观的理由和路径的可视化。

3、创建新的 AI 应用程序体验

缺乏最佳实践和标准使得在应用程序中集成尖端 AI 功能变得具有挑战性。这就是为什么我们继续投资于强大的框架、SDK 和工具，以帮助简化开发过程，让您专注于打造真正引人入胜且创新的用户体验。

3.1 Genkit 的扩展语言支持

Genkit 帮助减少构建、测试和监控应用程序 AI 功能的复杂性。通过支持结构化输出、工具调用、人机交互、检索增强生成（RAG）、模型上下文协议（MCP）和多模型编排，开发强大的基于代理的体验。今天，我们通过引入对 Python 的早期支持和对 Go 的扩展支持，使您更容易用自己偏好的语言做到这一点。通过 Vertex Model Garden 访问 Gemini 模型、Imagen 3 以及其他模型如 Llama 和 Mistral，加上通过 Ollama 的自托管模型和使用社区插件的不断增长的第三方模型生态系统。

在 Firebase Studio 中尝试 此模板 以使用 Genkit 构建。

3.2 通过 Firebase 中的 Vertex AI 提供的新模型

Firebase 中的 Vertex AI 通过提供流线化的、安全的 SDK，让开发人员能够将生成式 AI 集成到他们的应用程序中。它目前被数千个应用程序使用，例如 Meal Planner，一个餐计划和购物清单管理应用程序；Life，一个 AI 驱动的日记助手；HiiKER，一个离线徒步地图提供商；并且支持 Waveful，这是一个面向创作者的社交媒体应用。

今年三月，我们增加了对 Imagen 3 模型（Imagen 3 和 Imagen 3 快速版）的支持，除了 Gemini 系列模型，这让你可以直接在 Android、iOS、Flutter 和 Web 应用程序中添加图像生成功能。今天，我们将 Gemini 模型的实时 API 支持添加进来，使应用程序中的交互更加对话化，例如允许客户提出音频问题并获得回复。

4、加速现代数据驱动的应用程序

我们还通过 Firebase 数据连接和 Firebase 应用托管为您提供更强大的应用程序架构和部署流程控制，现已全面推出。

使用 Firebase 数据连接构建复杂应用

Firebase 数据连接 提供了 Google Cloud SQL for PostgreSQL 的强大可靠性，并结合即时 GraphQL API 和类型安全的 SDK。构建各种体验，如具有复杂用户关系的社交媒体应用、拥有大型产品目录的电子商务平台或内置向量搜索的个性化推荐。

数据连接现在帮助您：

• 轻松生成模式和查询： 使用 Firebase 中的 Gemini 自动为您生成数据连接模式、查询、变异和客户端 SDK，显著加快后端开发速度。
• 利用扩展的查询能力： 数据连接现在具有扩展的查询功能，支持原生聚合以获取更深入的数据洞察、原子数据修改以及带有服务器值表达式的事务操作，有助于确保复杂操作中的数据完整性。
• 与 Web 框架一起构建： 享受与生成的类型安全钩子和组件的紧密集成，以实现流畅的数据处理，从而快速开发动态、数据驱动的应用程序。

使用 Firebase 应用托管进行部署Firebase 应用托管 是一种面向现代全栈 Web 应用的基于意见的、以 Git 为中心的托管解决方案。应用托管通过从构建到内容分发网络（CDN），再到服务器端渲染，管理您的整个应用堆栈，从而加速上市时间。您推送至 GitHub，而应用托管会处理其余部分。应用托管基于企业级 Google Cloud 服务：Cloud Build、Cloud Run、Cloud CDN 等。

通过本次应用托管的发布，您可以：

• 轻松测试和调试构建： 应用托管现在具有本地模拟器，并改进了错误消息，帮助您提前发现问题并解决构建失败。
• 在几秒钟内从生产事故中恢复： 使用应用托管的新监控仪表板了解您的应用性能和健康状况，如果发现回归，可以立即回滚到之前的版本。
• 连接到虚拟私有云（VPC）： 让您的应用能够访问 Google Cloud 项目中无法通过公共 IP 地址访问的后端服务（例如，使用 Cloud Memorystore 缓存内容或从非 Firebase 数据库访问数据）。

准备好重新构想不仅如何构建您的应用，还能构建什么样的应用！了解更多关于这些产品和其他信息，请访问 Firebase 博客。我们迫不及待地想看到您使用 Firebase 平台创造的作品。

原文链接：Introducing Firebase Studio and agentic developer tools to build with Gemini

汇智网翻译整理，转载请标明出处