3 cách sử dụng Google Opal để xây dựng các ứng dụng mini mà không cần lập trình

Google Opal đang nhanh chóng trở nên quen thuộc như một thử nghiệm của Google Labs, và đây là cách dễ nhất để lập trình ứng dụng mini bằng trí tuệ nhân tạo (AI). Trước đây, Google Opal bị hạn chế về chức năng và khả năng sử dụng, nhưng điều đó cuối cùng cũng đang thay đổi. Google đã mở rộng Opal cho hơn 160 quốc gia vào cuối năm ngoái và mở rộng đáng kể bộ tính năng của nó vào tháng trước. Thay vì phải cung cấp cho Opal hướng dẫn chi tiết cho từng bước trong quá trình xây dựng ứng dụng, người lập trình giờ đây có thể sử dụng AI agent để tự động hóa các phần của ứng dụng và triển khai những mini app theo những cách mới.

 

Dưới đây là 3 cách mà Agent Step mới của Opal có thể nâng tầm các ứng dụng mini được hỗ trợ bởi AI của bạn.

 

Tự động hóa các hành động và sử dụng định tuyến động

Agent Step của Opal có thể chọn mô hình Generative AI phù hợp nhất với tình huống

 

Nếu đã từng xây dựng một trang web cơ bản bằng trình chỉnh sửa trực quan - như với Weebly, Wix hoặc Wordpress - bạn sẽ biết chính xác những gì cần mong đợi khi sử dụng Opal. Về cơ bản, có 3 loại hành động để lựa chọn trong Opal: Nhập liệu của người dùng, tạo và xuất. Các hành động này tạo thành cơ sở của quy trình làm việc, là những hành động được xâu chuỗi với nhau theo một thứ tự cụ thể. Khi được lắp ráp, các quy trình làm việc tạo thành cơ sở của ứng dụng mini được hỗ trợ bởi AI của bạn.

Trước khi Google thêm AI agent vào Opal, bạn phải chọn một mô hình cụ thể cho bước tạo. Các lựa chọn sau đây có sẵn: Gemini 3 Flash, Gemini 3.1 Pro, Nano Banana, Nano Banana Pro, AudioLM, Veo và Lyria 2. Mặc dù bạn vẫn có thể chọn bất kỳ mô hình AI nào trong số này cho bước tạo, nhưng tùy chọn linh hoạt hơn là Agent. AI agent có thể sử dụng bất kỳ mô hình nào ở trên dựa trên tình huống, mang lại cho bạn sự linh hoạt hơn nhiều. Nếu bạn xây dựng một mini app Opal tận dụng AI agent, nó có thể quyết định chọn mô hình nào hoặc liệu nó có cần tìm kiếm trên web hay không.

Bằng cách sử dụng Agent Step, bạn không còn phải cấu hình thủ công bước tạo trong quy trình làm việc nữa, giúp đơn giản hóa trải nghiệm lập trình Vibe.

 

After trying Agent Step, it's time to use dynamic routing. This is a fundamental development concept where code can go in multiple directions based on current parameters, instead of remaining on a fixed path. It allows you to consider multiple outcomes when developing a mini-application with Opal. Since we're not working with any code here, dynamic routing uses if-then statements. These text-based statements tell the AI ​​agent what to do in one or more cases.

 

Of course, you can go in many different directions with dynamic routing in Opal. Instead of building a rigid sequence of actions in your workflow, let the agent do the work by specifying conditional (if-then) statements that tell the AI ​​what to do depending on the situation.

Utilize memory to avoid repetition.

You can use memory to help Opal remember previous interactions.

The most frustrating thing about using Opal mini-apps before was the lack of memory support. Every time you restarted a session, your mini-app would forget everything that happened before. Now, Agent Step has a memory function that can record interactions from previous conversations to use as context for future conversations. Here's how Google uses memory to notify the agent in the Opal Video Hooks Brainstormer mini-app prompt :

 

Use memory tools to check existing brand context. Chat with users to confirm or refine their social media channel descriptions and brand identity using the provided Channel Descriptions as a basis. Save the confirmed brand identity and descriptions to a memory sheet to maintain context.

You should utilize in-memory in any Opal mini-app that requires personalized context. Doing so will save you the hassle of having to reset the mini-app every time you use it. Some mini-app ideas might benefit from starting from scratch, but generally, in-memory allows the app to maintain context without repetition.

Answer the following questions through interactive conversations.

Multiple-turn conversations are an easy way to provide context for Opal mini-apps.

In terms of context, Agent Step can take user input actions to a new level with multi-turn conversations. With a single user input action, you only have one chance to enter the information the Opal mini-app needs to produce its output. If there's more to say, you'd need multiple user input actions chained together as part of a larger workflow. However, AI agents now have the ability to initiate an interactive conversation with the end user, allowing them to gather all the necessary contextual information in a single action.

When building Opal mini-apps, you should use Agent Step and interactive chat whenever the output isn't what you expect. With basic user input, the AI ​​model might not receive the necessary information to generate accurate output. By using multi-step chat, you can let the mini-app decide for itself how much context is needed. In one case, the agent might only need to ask one or two questions to build its knowledge base. In another case, it might be a much longer conversation to gather the appropriate context for your mini-app.