Durante um Agentic Workflow, a classe AgentRunner e a interface AgentSession emitem streams de eventos reativos que representam o processo de raciocínio do modelo, as invocações de ferramentas e as respostas textuais. Nesta página, mostramos como coletar eventos
e conectá-los à IU usando as corrotinas do Kotlin e o Jetpack Compose.
Entender a interface AgentEvent
Os métodos AgentSession.runAsync() e AgentRunner.runSingleTurnAsync() retornam um
stream Flow<AgentEvent>. Em vez de esperar que todo o ciclo de raciocínio termine,
seu app recebe atualizações em tempo real enquanto o agente executa:
Tipo de evento |
Descrição |
Ação típica da interface |
|
Emite blocos de texto incrementais ( |
Anexe |
|
Emitido quando o Gemini Nano seleciona uma ferramenta e se prepara para executá-la (fornece |
Mostre um indicador de progresso (por exemplo, "Verificando o status do pedido..."). |
|
Emitido quando o app termina de executar a função da ferramenta (fornece
|
Mude o status da ferramenta para "Concluído". |
Coletar eventos em uma classe ViewModel
Use uma classe ViewModel do Android para coordenar o envio de comandos e expor o estado da interface às
telas do Compose:
package com.example.ai.agent.ui
import androidx.lifecycle.ViewModel
import androidx.lifecycle.viewModelScope
import com.google.mlkit.genai.agent.AgentEvent
import com.google.mlkit.genai.agent.AgentRunner
import com.google.mlkit.genai.agent.AgentSession
import com.google.mlkit.genai.common.GenAiException
import com.google.mlkit.genai.prompt.Content
import kotlinx.coroutines.flow.MutableStateFlow
import kotlinx.coroutines.flow.StateFlow
import kotlinx.coroutines.flow.asStateFlow
import kotlinx.coroutines.flow.catch
import kotlinx.coroutines.flow.update
import kotlinx.coroutines.launch
data class AgentUiState(
val messages: List<String> = emptyList(),
val currentResponse: String = "",
val activeToolStatus: String? = null,
val isLoading: Boolean = false,
val errorMessage: String? = null
)
class ChatViewModel(
private val runner: AgentRunner,
private val sessionId: String = "default_chat_session"
) : ViewModel() {
private val session: AgentSession = runner.getOrCreateSession(sessionId)
private val _uiState = MutableStateFlow(AgentUiState())
val uiState: StateFlow<AgentUiState> = _uiState.asStateFlow()
fun sendMessage(userText: String) {
_uiState.update {
it.copy(
messages = it.messages + userText,
currentResponse = "",
activeToolStatus = null,
isLoading = true,
errorMessage = null
)
}
viewModelScope.launch {
val content = Content.builder().text(userText).build()
session.runAsync(content)
.catch { e ->
val message = when {
e is GenAiException && e.errorCode == GenAiException.ErrorCode.MAX_TURNS_EXCEEDED ->
"Agent exceeded the maximum reasoning turns allowed."
e is GenAiException && e.errorCode == GenAiException.ErrorCode.NOT_AVAILABLE ->
"On-device AI is currently unavailable."
e is GenAiException && e.errorCode == GenAiException.ErrorCode.BUSY ->
"On-device AI is busy. Please try again."
else -> e.localizedMessage ?: "Agent error"
}
_uiState.update {
it.copy(
isLoading = false,
activeToolStatus = null,
errorMessage = message
)
}
}
.collect { event ->
when (event) {
is AgentEvent.TextMessage -> {
_uiState.update {
it.copy(
currentResponse = if (event.isPartial) {
it.currentResponse + event.text
} else {
event.text.ifEmpty { it.currentResponse }
},
activeToolStatus = null
)
}
}
is AgentEvent.FunctionCall -> {
_uiState.update {
it.copy(
activeToolStatus =
"Executing ${event.name}..."
)
}
}
is AgentEvent.FunctionResponse -> {
_uiState.update {
it.copy(
activeToolStatus =
"Received data from ${event.name}"
)
}
}
else -> {}
}
}
// Finalize message once stream completes
_uiState.update {
it.copy(
messages = it.messages + it.currentResponse,
currentResponse = "",
activeToolStatus = null,
isLoading = false
)
}
}
}
override fun onCleared() {
super.onCleared()
// Release session memory and cancel active coroutines
session.close()
}
}
Extrair tokens de texto diretamente
Para interfaces de conversação em que os detalhes de execução da ferramenta não precisam ser
mostrados separadamente na interface, use a função de extensão textTokens() na
interface Flow<AgentEvent>:
import com.google.mlkit.genai.agent.textTokens
import com.google.mlkit.genai.prompt.Content
val content = Content.builder().text(userText).build()
session.runAsync(content)
.textTokens()
.collect { token ->
appendTokenToChatBubble(token)
}
Renderizar no Jetpack Compose
Consuma o estado AgentUiState em uma função combinável para renderizar o texto transmitido e a atividade da ferramenta
em tempo real:
package com.example.ai.agent.ui
import androidx.compose.foundation.layout.*
import androidx.compose.foundation.lazy.LazyColumn
import androidx.compose.foundation.lazy.items
import androidx.compose.material3.*
import androidx.compose.runtime.*
import androidx.compose.ui.Modifier
import androidx.compose.ui.unit.dp
@Composable
fun AgentChatScreen(
viewModel: ChatViewModel,
modifier: Modifier = Modifier
) {
val state by viewModel.uiState.collectAsState()
var inputText by remember { mutableStateOf("") }
Column(modifier = modifier.fillMaxSize().padding(16.dp)) {
LazyColumn(
modifier = Modifier.weight(1f).fillMaxWidth(),
verticalArrangement = Arrangement.spacedBy(8.dp)
) {
items(state.messages) { message ->
Card(modifier = Modifier.fillMaxWidth()) {
Text(text = message, modifier = Modifier.padding(12.dp))
}
}
if (state.activeToolStatus != null) {
item {
Text(
text = state.activeToolStatus ?: "",
style = MaterialTheme.typography.bodySmall,
color = MaterialTheme.colorScheme.secondary
)
}
}
if (state.currentResponse.isNotEmpty()) {
item {
Card(
colors = CardDefaults.cardColors(
containerColor =
MaterialTheme.colorScheme.surfaceVariant
),
modifier = Modifier.fillMaxWidth()
) {
Text(
text = state.currentResponse,
modifier = Modifier.padding(12.dp)
)
}
}
}
}
Row(
modifier = Modifier.fillMaxWidth().padding(top = 8.dp),
horizontalArrangement = Arrangement.spacedBy(8.dp)
) {
TextField(
value = inputText,
onValueChange = { inputText = it },
modifier = Modifier.weight(1f),
placeholder = { Text("Ask about an order...") }
)
Button(
onClick = {
if (inputText.isNotBlank()) {
viewModel.sendMessage(inputText)
inputText = ""
}
},
enabled = !state.isLoading
) {
Text("Send")
}
}
}
}
Próximas etapas
- Saiba como definir ferramentas em Definir ferramentas.
- Gerencie a memória da sessão e as rotações em Gerenciar sessões e ciclo de vida.