资深 AI 算法工程师、谷歌开发者社区（GDG）上海组织者陈永安（Antonio）于近日公开了其 2025 年度的技术落地实践总结。报告涵盖了模型上下文协议（）应用、移动端算法部署及跨领域技术尝试等内容。
一、 Google 生成式 AI SDK 与 MCP 协议实践
2025 年 7 月，陈永安在 Google I/O Extended 上海站技术交流活动中担任主讲。其分享内容主要围绕 Google 生成式 AI SDK 的集成路径展开，重点介绍了 MCP（Model Context Protocol）服务器 的开发流程。
在演示环节中，陈永安展示了基于 Gemini 模型的 MCP 代码生成逻辑，并演示了其在 BigQuery 数据集查询中的应用。该实践旨在通过标准化协议提升 AI 模型与后端数据系统的集成稳定性，解决工程化过程中的异常处理问题。
二、 Nano Banana 移动端部署实战营
2025 年 9 月，陈永安在上海 S 创 2025 活动中主持了 Nano Banana Workshop。该工作坊面向开发者提供 AI 技术栈的实操指导。
陈永安在活动中演示了从开发环境配置到核心算法代码编写的流程。该环节侧重于将 AI 视觉能力迁移至移动端设备，通过解构高性能应用架构，协助参与者完成算法封装与端侧运行调试。其内容涉及多项针对移动端硬件性能的优化方案。
三、 AI 技术与文化创作的应用探索
2025 年 11 月，陈永安与 GDG 社区成员丹丹合作，在 Google DevFest 上海站期间策划并主持了 “AI 文创制作手工坊”。
该环节将 Nano Banana 算法工具作为辅助工具，引导参与者利用生成式 AI 获取设计灵感，并将其转化为实体手工作品。此类实践探索了 AI 算法在非工程领域的应用边界，并记录了 AI 作为协作工具赋能个体创作的实际案例。
关于陈永安（Antonio）：
资深 AI 算法工程师，现任谷歌开发者社区（GDG）上海组织者之一。其技术研究方向包括高性能算法架构设计及 AI 技术的工程化落地，曾先后供职于多家科技类上市公司。
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