이 블로그 게시물 시리즈는 GenAI 기능을 구축하는 방법을 보여주는 오픈 소스 Android 데모 앱인 Jetpacker를 소개합니다. 이 시리즈는 개발자들에게 실행 위치, 복잡성 및 AI 모델 통합에 대한 선택 사항을 안내할 것입니다. Jetpacker는 여행 일정 요약, 영수증에서 경비 추적, 음성 메모 전사 등과 같은 기능에 대한 온디바이스 인텔리전스를 시연합니다. 이러한 온디바이스 기능은 개인 정보 보호 이점을 제공하며 Gemini Nano 및 ML Kit를 활용하여 오프라인에서도 작동합니다. 박물관 도우미 또는 리뷰 초안 작성과 같이 더 많은 세계 지식이나 복잡한 작업이 필요한 기능에는 클라우드 및 하이브리드 추론이 사용됩니다. 하이브리드 추론은 성능과 비용을 최적화하기 위해 온디바이스 모델과 클라우드 모델 간에 동적으로 선택합니다. Android 시스템 통합을 통해 AppFunctions API를 통해 운영 체제에서 앱 기능을 액세스할 수 있습니다. 모델이 자율적으로 작동할 수 있도록 하는 Agentic 워크플로우도 탐색되며, 클라우드에서 실행되는 예약 도우미 예제가 있습니다. 이 시리즈는 지능형 Android 애플리케이션을 만들기 위한 자세한 구현 단계와 아키텍처 통찰력을 제공합니다.