去年五月的的时候，我们通过《Android 16 的 Appfunctions API ，应用级 MCP 支持为 AI 场景打通最后一层壁垒》 聊了 Android 正在规划 Appfunctions API ，为 AI 应用提供系统级的 MCP 支持。
而现在官方正式官宣了 Appfunctions ，并展示了在 Galaxy S26 系列上与 Gemini 的三星图库集成的功能支持，例如用户只需要告诉 Gemini “从三星图库里找找我猫的照片”，Gemini 会接收用户的查询，智能识别并触发相应的功能，将三星图库中的照片直接显示在 Gemini ，并且支持通过语音或文字完成：
谷歌表示 AppFunctions 目前会先在 Galaxy S26 系列和部分 Pixel 10 设备上推出早期预览版，用户只需长按电源键，就可将复杂任务直接交给 Gemini，早起会先支持美国和韩国精选的外卖、百货和网约车等场景：
对于 AppFunctions 支持，官方预计 Android 17 会全面拓展推广。
那什么是 AppFunctions 呢？简单来说就是 ：让你的 App 能被 AI 当成工具调用。
应用把一部分能力（数据/动作）以“自描述函数”的方式暴露出来，AI agent（例如 Gemini）能发现并执行这些函数，从而完成跨 App 的任务，而这个过程，不需要打开目标 App ，类似于一个本地 MCP 。
这里有个有趣的是，它不一定要 App 本身做了支持：
对还没做 AppFunctions 的应用，Google 在做一套“AI 代理 UI 自动化框架”，由系统/助手去操作 UI 完成多步骤任务，并提供通知 “live view” 让用户随时接管，对敏感操作（如支付）会在完成前提醒。
这个降级操作，等于是 Google 在系统层做了一套自动操作 App 的行为，这就有点「强人所难」的味道了，不过也可以看出 Google 强推 Gemini 的决心。
而对于 AppFunctions 的实际原理，其实就是在系统建立了一套可索引、可执行的本地函数体系：
AppFunctions 在 API 是一个 Jetpack 体系的包支持，开发者可以用注解（@AppFunction 和 @AppFunctionSerializable ）标记要暴露的函数和数据结构，让函数参数/返回值变成可以被 agent 理解为 schema 。
之后系统会把可用函数的 metadata 索引到本地 AppSearch，形成 AppFunctionStaticMetadata 文档，里面包含：
functionIdentifier（后续执行要用的唯一标识）- 函数实现的 schema 信息（让 agent 知道这函数能做什么、需要什么参数）
最后 agent 用 functionIdentifier 发起执行请求，调用方（agent app / assistant）拿到 functionIdentifier 后构造 ExecuteAppFunctionRequest，再通过平台侧的 AppFunctionManager.executeAppFunction(...) 执行，结果通过 OutcomeReceiver 回调返回成功/失败。
对于开发者，主要是通过 AndroidX AppFunctions 库进行集成：
-
核心库：
androidx.appfunctions:appfunctions：客户端 API，用于管理和查询androidx.appfunctions:appfunctions-service：服务端 API，用于 App 内部暴露功能androidx.appfunctions:appfunctions-compiler：基于 KSP 的编译器，处理注解
-
关键元素：
@AppFunction注解：标记在 Kotlin 函数上AppFunctionService：一种特殊的 Bound Service，系统通过它与 App 通信AppFunctionSerializable：用于定义 AI 可理解的复杂参数类型
-
权限模型：
- 调用方（如 Gemini）必须持有
EXECUTE_APP_FUNCTIONS权限 - App 可以通过配置决定哪些函数需要用户显式授权才能运行
- 调用方（如 Gemini）必须持有
例如下方就是一个笔记应用的 AppFunctions 示例，对外支持创建、编辑和列出笔记的功能：
class NoteFunctions(
private val noteRepository: NoteRepository
) {
/**
* A note.
*
* @param id The note's ID.
* @param title The note's title.
* @param content The note's content.
*/
@AppFunctionSerializable(isDescribedByKDoc = true)
data class Note(val id: Int, val title: String, val content: String)
/**
* Lists all available notes.
*
* @param appFunctionContext The context in which the AppFunction is executed.
*/
@AppFunction(isDescribedByKDoc = true)
suspend fun listNotes(appFunctionContext: AppFunctionContext): List<Note>? {
return if (noteRepository.appNotes.isEmpty()) null else viewModel.appNotes
}
/**
* Adds a new note to the app.
*
* @param appFunctionContext The context in which the AppFunction is executed.
* @param title The title of the note.
* @param content The note's content.
*/
@AppFunction(isDescribedByKDoc = true)
suspend fun createNote(
appFunctionContext: AppFunctionContext,
title: String,
content: String
): Note {
return noteRepository.createNote(title, content)
}
/**
* Edits a single note.
*
* @param appFunctionContext The context in which the AppFunction is executed.
* @param noteId The target note's ID.
* @param title The new title if it should be updated.
* @param content The new content if it should be updated.
*/
@AppFunction(isDescribedByKDoc = true)
suspend fun editNote(
appFunctionContext: AppFunctionContext,
noteId: String,
title: String?,
content: String,
): Note? {
return noteRepository.updateNote(noteId, title, content)
}
}
一般情况下，应用不需要验证是否支持 AppFunction ，因为 Jetpack 会自动处理这个问题，AppFunctionManager 会帮你判断功能是否可用。
最后，可以看到这更多属于一个协议，比起粗暴打开 App 进行模拟操作，这种不需要唤起 App 的 MCP 操作显得更加规范，最主要 App 本身也可以选择性公开支持，用户也可以直接在一个界面下完成所有任务，这才是符合手机 Agent 的一个理想形态。
