近日，Google 悄然发布了一个工具------Android CLI 。它是 Google 为即将到来的 Agent-first 开发时代而专门打造的 Android 开发"前门"。
在 Google 内部实验中，使用 Android CLI 的 Agent 工作流：
- Token 消耗减少超过 70%
- 任务完成速度提升 3 倍
这意味着 AI Agent 写 Android 代码这件事，正在从【能用】成【好用】。
今天这篇文章，我带你把 Android CLI 从里到外拆一遍。
一、什么是 Android CLI？
1.1 基础概念
- 定义：Android CLI 是 Google 推出的命令行界面工具，定位为"从终端进行 Android 开发的主要接口"
- 作用：专为 AI Agent 驱动的开发工作流（Agentic Workflow）设计。
1.2 定位
- 命令行界面：不是 GUI，不是 IDE 插件，是纯 CLI
- 主要接口：Google 希望它成为终端场景下 Android 开发的"默认入口"
- AI Agent 驱动 ：它的第一目标用户不是人类开发者，而是 AI Agent
1.3 核心特点
- 与模型无关
- 内置官方Skills、核心知识库
- 封装sdkmamager、avdmanager、Gradle等Android开发核心配置
1.4 与传统工具的区别
很多人第一反应是：这不就是 adb + sdkmanager + avdmanager 的合体吗？
不是。
Google 在官方博客中用了一个很形象的描述：
❝
Android CLI 是 Agent 进入 Android 开发工作流的稳定前门（stable front door） 。
下面是两者的对比
| 维度 | 传统工具（adb/sdkmanager/avdmanager） | Android CLI |
|---|---|---|
| 设计目标 | 人类开发者手动操作 | AI Agent 自动化执行 |
| 输出格式 | 人类可读的文本 | 结构化数据（JSON），方便机器解析 |
| 操作粒度 | 细粒度、需要组合多个命令 | 高层抽象、一条命令完成一个完整任务 |
| 环境管理 | 需要手动配置 SDK 路径、环境变量 | 自动检测、按需下载、最小化配置 |
| 知识集成 | 无 | 内置 Knowledge Base + Skills 系统 |
| 模型绑定 | 不涉及 | 模型无关，兼容任何 AI Agent |
二、为什么需要 Android CLI？
痛点 1：传统工具对 AI Agent 极不友好
如果你尝试过用 Claude Code 或 Gemini CLI 来搭建一个 Android 项目，你一定经历过这种痛苦：
- Agent 尝试运行
sdkmanager --install "platforms;android-35" - 命令失败------因为
sdkmanager路径没配置 - Agent 尝试找 SDK 路径，在
ANDROID_HOME、ANDROID_SDK_ROOT、各种默认路径之间反复横跳 - 终于找到了，结果 license 没 accept
- accept 之后，又发现系统镜像不对......
这个过程，人类开发者可能 10 分钟就搞定了（因为你知道该去哪看、该改什么配置）。但对 AI Agent 来说，每一步的"猜测"都是 Token 的浪费，每一次的错误恢复都是时间的消耗。
痛点 2：AI 不知道"当下的最佳实践"
通用 LLM 的训练数据有截止日期。当你让 AI 帮你创建一个 Android 项目时，它可能：
- 还在用 AGP 8.x 的写法，而不是最新的 AGP 9
- 还在用
kapt，而不是KSP - 还在用 Navigation 2，而不是 Navigation 3
- 模板代码里用的还是半年前的依赖版本
结果就是：AI 帮你写的代码，从第一行开始就是"技术债"。
痛点 3：Agent 时代需要新的开发范式
当 AI Agent 成为"第一手实现者"，开发流程的瓶颈不再是"写代码的速度"，而是：
- Agent 能否正确理解项目结构？
- Agent 能否快速获取最新的 API 文档？
- Agent 能否遵循官方推荐的最佳实践？
- Agent 能否高效地管理开发环境？
Android CLI 就是 Google 对这四个问题的系统性回答。
直观示例
对于同样的任务：创建一个新项目并部署到模拟器运行，传统工具跟Android CLI的使用区别： 
省时省步骤，还准确，这也是 使用Android CLI 的Token 减少 70% 的根本原因------减少了 Agent 理解和协调底层工具的认知开销。
三、核心功能详解
主要包括：
android create------ 秒级创建项目android sdk install------ 按需精简安装android emulator------ 模拟器管理android run------ 部署应用android describe------ 项目结构分析android screen和android layout------ UI 检测
3.1 android create ------ 秒级创建项目
ini
android create --output=~/projects/MyApp一条命令，生成一个完整的 Android 项目。
这不是简单的 mkdir + 文件复制。背后发生的事情是：
- 从 Google 官方维护的模板库拉取最新项目模板
- 默认使用
empty-activity-agp-9模板------AGP 9、KSP、最新 Compose 版本全部预配置 - 项目结构遵循 Google 推荐的最佳实践
- 所有依赖版本都是当前最新稳定版
你也可以指定模板和项目名：
ini
# 查看所有可用模板
android create list
# 使用指定模板创建项目
android create --name=MyShoppingApp --output=~/projects/MyShoppingApp empty-activity-agp-9
# 不想真创建？先预览一下
android create --dry-run --output=~/projects/MyApp与传统方式的对比：
用 Android Studio 创建项目，你需要打开 IDE → New Project → 选模板 → 填信息 → 等待 Gradle Sync（可能要好几分钟）。
用 Android CLI？3 秒。 而且产出的项目模板比 Android Studio 的模板更"现代"，因为它直接由 Google 工具团队维护和更新。
3.2 android sdk install ------ 按需精简安装
bash
# 只安装你需要的组件
android sdk install platforms/android-35 build-tools/36.1.0
# 指定版本
android sdk install platforms/android-34@2
# 从 Canary 渠道安装
android sdk install --canary system-images/android-35/google_apis/x86_64
# 强制降级
android sdk install --force platforms/android-33@1传统的 SDK 管理痛点是什么？全量安装。很多开发者的 SDK 目录里躺着从 Android 21 到 35 的全套 Platform，外加各种早已用不到的 Build Tools 版本，占了几十个 GB。
Android CLI 的设计理念是：你需要什么，就装什么。
csharp
# 查看可用的包
android sdk list platforms
# 查看所有版本
android sdk list --all-versions build-tools
# 移除不需要的
android sdk remove build-tools/33.0.0
# 一键更新全部
android sdk update对 CI/CD 的意义 ：在 CI 环境中，你不再需要维护一个庞大的 SDK 镜像。只需在流水线里写几条 android sdk install 命令，按需拉取所需组件，构建环境更精简，构建速度更快。
3.3 android emulator ------ 模拟器管理
ini
# 创建一个模拟器（默认 medium_phone 配置）
android emulator create
# 查看可用的设备配置
android emulator create --list-profiles
# 指定配置创建
android emulator create --profile=medium_phone
# 查看已有的模拟器
android emulator list
# 启动
android emulator start medium_phone
# 停止
android emulator stop emulator-5554传统的模拟器管理需要在 avdmanager 和 emulator 两个命令之间来回切换，参数格式还不一样。Android CLI 统一了操作入口。
❝
⚠️ 注意 ：Windows 平台的
android emulator命令在当前版本（0.7）中暂时被禁用。Windows 用户需要通过 WSL2 或 Android Studio 管理模拟器。
3.4 android run ------ 部署应用
ini
# 基本部署
android run --apks=app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk
# 部署到指定设备
android run --apks=app-debug.apk --device=emulator-5554
# 部署 App Bundle 拆分的多个 APK
android run --apks=base.apk,density-hdpi.apk,lang-en.apk
# 以调试模式部署
android run --apks=app-debug.apk --debug
# 指定启动的 Activity
android run --apks=app-debug.apk --activity=.MainActivity❝
⚠️ 注意 ：
android run不执行构建 。你需要先用./gradlew assembleDebug构建好 APK，再用android run部署。这个设计是有意为之------构建和部署解耦，让 Agent 可以灵活地在中间插入分析、修改等步骤。
3.5 android describe ------ 项目结构分析
ini
android describe --project_dir=~/projects/MyApp这个命令会分析 Android 项目结构，输出结构化的 JSON 元数据，包括：
- 项目模块结构
- 构建目标（Build Targets）
- APK 输出路径
- 依赖关系
这是专门为 Agent 设计的命令 。当一个 AI Agent 拿到一个陌生的 Android 项目时，第一件事就是 android describe------瞬间理解项目结构，而不需要一个文件一个文件地读。
3.6 android screen 和 android layout ------ UI 检测
ini
# 截取当前屏幕（带 UI 元素标注）
android screen capture --annotate --output=ui.png
# 将标注标签转换为实际坐标
android screen resolve --screenshot=ui.png --string="input tap #5"
# 输出: input tap 500 1000
# 获取 UI 布局树（JSON 格式）
android layout --pretty
# 只获取变化的元素
android layout --diff这两个命令对自动化 UI 测试 和 Agent 驱动的 UI 交互非常关键。Agent 可以截屏、理解 UI 元素、定位坐标、执行操作------形成一个完整的视觉交互闭环。
总结
Android CLI 六大核心命令如下： 
四、Android Skills 与 Knowledge Base
如果说 Android CLI 的核心命令是手和脚 ，那 Skills 和 Knowledge Base 就是大脑。
4.1 Android Skills------给 AI Agent 装"专家技能包"
Android Skills 是 Google 官方维护的结构化指令集 ，具体包括：
安装与管理
csharp
# 安装所有 Skills
android skills add --all
# 安装特定 Skill 到特定 Agent
android skills add --agent='claude-code' edge-to-edge
# 安装到 Gemini CLI
android skills add --agent='gemini' navigation-3
# 查看已安装的 Skills
android skills list --long
# 搜索 Skills
android skills find 'performance'
# 移除特定 Skill
android skills remove --skill=r8-analyzer自动触发机制
Skills 不需要手动激活。当你对 Agent 说"帮我把这个页面从 XML 迁移到 Compose"时，Agent 会自动匹配到 Migrate to Compose Skill，按照 Skill 中定义的步骤执行。
这就是为什么 Google 把它叫做"Skills"而不是"Docs"------文档是被动的，技能是主动的。
4.2 Android Knowledge Base------永不过时的官方文档库
LLM 最大的问题之一是知识截止日期。你的模型训练数据可能停留在一年前，但 Android API 和最佳实践每个月都在变。
Android Knowledge Base 解决了这个问题：
bash
# 第一步：搜索文档
android docs search 'How do I improve my app performance?'搜索结果会返回 kb:// 格式的特殊 URL：
ruby
kb://android/topic/performance/overview
kb://android/topic/performance/reduce-apk-size
kb://android/topic/performance/vitals
ruby
# 第二步：获取具体文档内容
android docs fetch kb://android/topic/performance/overview文档内容会直接输出到终端------Agent 可以直接读取并基于最新文档生成代码。
数据覆盖范围
Knowledge Base 不只是 Android SDK 文档，还包括：
- Android 开发者文档（全量）
- Firebase 文档
- Google Developers 文档
- Kotlin 官方文档
这意味着 Agent 在写代码时，永远可以查阅到最新的 API 签名、使用示例和推荐模式，不再受限于训练数据的时效性。
五、实战演示：从零到运行
下面是一个完整的使用流程，从安装 Android CLI 到创建项目再到部署运行。
Step 1：安装 Android CLI
macOS（Apple Silicon） ：
ruby
curl -fsSL https://dl.google.com/android/cli/latest/darwin_arm64/install.sh | bashLinux（x86_64） ：
ruby
curl -fsSL https://dl.google.com/android/cli/latest/linux_x86_64/install.sh | sudo bashWindows（x86_64，管理员 PowerShell） ：
ruby
curl.exe -fsSL https://dl.google.com/android/cli/latest/windows_x86_64/install.cmd -o "%TEMP%\android-install.cmd"
"%TEMP%\android-install.cmd"核心二进制仅 7 MB ，首次运行自动拉取约 78 MB 运行时。
Step 2：验证安装 & 初始化
shell
# 验证安装
android --version
# 输出: 0.7.15222914
# 查看环境信息
android info
# 输出: sdk: /Users/you/Library/Android/sdk
# 初始化 Agent 环境（安装 android-cli 基础 Skill）
android initStep 3：安装所需 SDK 组件
bash
# 安装 Android 35 Platform 和 Build Tools
android sdk install platforms/android-35 build-tools/36.1.0
# 安装模拟器所需的系统镜像
android sdk install system-images/android-35/google_apis/x86_64Step 4：创建项目
css
android create --name=MyFirstApp --output=~/projects/MyFirstApp3 秒后，一个基于 AGP 9、最新 Compose、最佳实践的完整项目就创建好了。
Step 5：创建并启动模拟器
ini
# 创建模拟器
android emulator create --profile=medium_phone
# 启动
android emulator start medium_phoneStep 6：构建并部署
bash
# 进入项目目录
cd ~/projects/MyFirstApp
# 构建（这一步仍使用 Gradle）
./gradlew assembleDebug
# 部署并运行
android run --apks=app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk从安装到 App 跑在模拟器上，全程不到 10 分钟。
而这只是人类手动操作的速度。如果是 AI Agent 执行这套流程，速度会更快，因为每一步的命令和输出都是确定的、可解析的。
六、与 AI Agent 的协同
Android CLI 的核心价值，是在 Agent 和 Android SDK 之间架起一座高效的桥梁。
模型无关：与任何 AI Agent 配合
Android CLI 不绑定 Gemini，也不绑定任何特定大模型。它支持的 Agent 包括但不限于：
- Gemini CLI
- Claude Code
- Cursor
- ...任何基于终端的 AI Agent
Skills 的安装可以指定目标 Agent：
ini
# 为 Claude Code 安装所有 Skills
android skills add --all --agent='claude-code'
# 为 Gemini 安装特定 Skill
android skills add --agent='gemini' agp-9-upgrade
# 不指定 Agent，则安装到所有检测到的 Agent
android skills add --all协同场景 1：Gemini CLI + Android CLI
markdown
# 终端中启动 Gemini CLI 对话
gemini
# 在对话中直接使用
> 帮我创建一个带底部导航的 Android 项目，使用 Navigation 3 和 Material 3
# Gemini CLI 会自动调用 Android CLI 完成：
# 1. android create 创建项目
# 2. 基于 Navigation 3 Skill 生成路由代码
# 3. 基于 android docs 获取最新 API 用法
# 4. 生成完整的多 Tab 导航架构协同场景 2：Claude Code + Android CLI
markdown
# 在 Claude Code 中
> 分析当前项目的 R8 配置，找出可以优化的 keep 规则
# Claude Code 会：
# 1. android describe 分析项目结构
# 2. 读取 proguard-rules.pro 文件
# 3. 基于 R8 Analyzer Skill 的规则进行审计
# 4. 输出优化建议（只建议，不直接修改）协同场景 3：CI/CD 流水线中的 Agent
bash
# GitHub Actions 示例
steps:
- name: Setup Android CLI
run: |
curl -fsSL https://dl.google.com/android/cli/latest/linux_x86_64/install.sh | bash
android sdk install platforms/android-35 build-tools/36.1.0
- name: Build & Deploy
run: |
./gradlew assembleDebug
android run --apks=app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk --device=$DEVICE_SERIAL七、性能数据与优势总结
量化数据
Google 在官方博客中公布的内部实验数据：
❝
📊 LLM Token 使用量：减少超过 70%（在项目创建和环境设置场景）
📊 任务完成速度：提升 3 倍（相比 Agent 仅使用 adb/sdkmanager 等标准工具集）
这两个数字的背后逻辑是：
| 优化点 | 传统方式 | Android CLI |
|---|---|---|
| 环境探测 | Agent 需要多次 trial-and-error 找 SDK 路径 | android info 一条命令返回 |
| SDK 安装 | 解析 sdkmanager 的文本输出，处理 license 交互 |
android sdk install 一步到位 |
| 项目创建 | Agent 需要生成整个项目骨架代码 | android create 秒级完成 |
| 文档查询 | Agent 依赖训练数据（可能过时） | android docs 实时获取最新文档 |
| 设备管理 | 组合 avdmanager + emulator 命令 |
android emulator 统一入口 |
每一个优化点，都在减少 Agent 的"认知负荷"------更少的命令、更少的错误恢复、更少的 Token 浪费。
核心优势总结
- 统一入口 ：一个
android命令取代了散装的adb、sdkmanager、avdmanager、bundletool等 - 结构化输出：JSON 格式的输出，Agent 可直接解析，不需要正则匹配文本
- 按需安装：告别"全量 SDK"时代，CI/CD 环境更精简
- 知识注入：Knowledge Base + Skills 让 Agent 永远掌握最新最佳实践
- 模型无关：不锁定任何 AI Agent，开发者自由选择
- 与 Android Studio 互补：CLI 快速原型开发，Studio 深度调试和优化
八、适用场景与建议
✅ 最适合的场景
1. AI Agent 驱动的开发流程
如果你已经在使用 Gemini CLI、Claude Code 或 Cursor 来辅助 Android 开发，Android CLI 是必装工具。它能让你的 Agent 工作流效率提升一个量级。
2. CI/CD 自动化流水线
Android CLI 的按需安装和统一命令接口，非常适合 CI/CD 环境。告别在 Docker 镜像中维护庞大 SDK 缓存的痛苦。
3. 新项目冷启动
需要快速创建一个遵循最新最佳实践的 Android 项目？android create 是目前最快的方式。
4. 跨团队标准化
Android CLI + Skills 可以确保整个团队（包括新人和 AI Agent）都遵循同一套最佳实践，减少"每个人的项目模板都不一样"的混乱。
⚠️ 暂时不太适合的场景
1. 纯 IDE 开发者
如果你的整个工作流都在 Android Studio 里，短期内 Android CLI 对你的直接价值有限。但 Android Studio 的 Gemini 功能已经在底层集成了 Knowledge Base，你可能已经在间接使用了。
2. 复杂的多模块调试
Android CLI 目前不提供调试功能。复杂的断点调试、内存分析、性能 Profiling 仍然是 Android Studio 的主场。
3. Windows 用户（部分限制）
Windows 上的 android emulator 命令暂时被禁用。如果模拟器管理是你的核心需求，建议使用 WSL2 或等待后续版本更新。
🎯 不同阶段开发者的行动建议
| 开发者类型 | 建议行动 |
|---|---|
| 初级开发者（0-2 年） | 安装 Android CLI，用 android create 创建项目，配合 AI Agent 学习最新最佳实践 |
| 中级开发者（2-5 年） | 将 Android CLI 集成到日常开发和 CI/CD 流水线中，安装全部 Skills 提升 Agent 辅助效率 |
| 高级开发者 / Tech Lead（5 年+） | 全面掌握 Skills 体系，为团队创建自定义 Skills，将项目特有的架构规范和迁移流程沉淀为可复用的 Skill 文件 |
九、总结
Android CLI 的发布，不是一个简单的"新工具发布"。它标志着 Google 对 Android 开发范式的根本性重新思考：
❝
从"人类在 IDE 中手动编码"到"AI Agent 在终端中自动执行，人类审查和决策"。
结合最近动态，Google 正在构建一个完整的、面向 AI Agent 的 Android 开发基础设施。
- Android Skills：给 AI Agent 装"专家大脑"
- Android Knowledge Base：给 AI Agent 提供"实时记忆"
- Android CLI：给 AI Agent 提供"手和脚"
- Android Bench：给 AI Agent 定"考试标准"
❝
💬 你觉得 Android CLI 最吸引你的功能是什么？你已经在用 AI Agent 写 Android 代码了吗？欢迎评论区聊聊。
觉得有帮助？点个「在看」转发给你的 Android 同事 👆
📎 参考资源
- Android CLI 官方文档：developer.android.com/tools/agent...
- Android Skills 官方文档：developer.android.com/tools/agent...