Google Antigravity SDK 支持本地 AI 模型：Gemma 4 26B 可离线跑

Google Antigravity SDK 支持本地 AI 模型：Gemma 4 26B 可离线跑 | 前端进阶之旅

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完整中文译文

今天，我们正式宣布 Antigravity SDK 支持在多种本地模型和执行选项上运行本地工作流，并首发支持 Google AI Edge 的 LiteRT 驱动的 Gemma 4 26B A4B。

Antigravity SDK 让开发者能够基于驱动 Google Antigravity 的同款 Agent 能力进行开发。借助这一新支持，你可以通过本地模型完全离线地启用 Agent 辅助功能。我们针对 LiteRT 和 Gemma 4 26B 优化了这一工作流，高效利用本地 GPU 和 RAM，进一步释放本地机器的能力上限。

为什么要在本地运行 Agent？

本地模型执行为 Agent 体验带来多项优势：

成本效率：无需 API 费用或速率限制，即可执行本地 Agent 工作流。

隐私保护：代码和请求完全保留在本地机器上，非常适合有严格数据隐私要求或受合规限制的企业环境。

离线容错：即使在无法保证稳定网络连接的环境下，也能无缝执行 Agent 工作流。

混合工作流：将节省 Token 的本地处理与云端处理相结合，在需要时仍能访问更大、更强大的模型，同时最大化效率。

入门指南

（推荐使用 >24GB VRAM 或统一内存的机器）

创建一个虚拟环境：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

安装 Antigravity SDK 和 LiteRT-LM，并下载 Gemma 4 26B A4B：

pip install google-antigravity litert-lm

litert-lm import \
  --from-huggingface-repo=litert-community/gemma-4-26B-A4B-it-litert-lm \
  gemma-4-26B-A4B-it-gpu.litertlm \
  gemma4-26b

在目录下创建一个名为 agy_sample.py 的文件，将以下内容粘贴进去：

import asyncio
import os
from google.antigravity import Agent, LiteRTAgentConfig
from google.antigravity.hooks import policy

# UPDATE: Point to the locally downloaded model from the previous step (litert-lm import ...)
MODEL_PATH = os.path.expanduser("~/.litert-lm/models/gemma4-26b/model.litertlm")

async def main():
   print(f"Using local LiteRT model: {MODEL_PATH}. Please wait for local inference to complete. This could take several minutes.")

   config = LiteRTAgentConfig(model_path=MODEL_PATH).lightweight()
   async with Agent(config) as agent:
      response = await agent.chat("What files are in the current directory?")
      async for token in response:
         print(token, end="", flush=True)

if __name__ == "__main__":
   asyncio.run(main())

混合编排：云端架构师 + 本地执行者

在许多场景中，我们发现"架构师-构建者"模式是结合云端模型规模与本地模型优势的绝佳方式。在下方这段由更新版 Antigravity SDK 构建的混合演示视频中，云端架构师（Gemini 3.8 Flash）担任规划者和指挥者，而本地部署的 Gemma 4 26B 实例集群则在设备端完成所有重活。

当被要求对三个有漏洞的模块（auth.py、billing.py 和 database.py）进行审计和修复时，整个工作流严格保证了数据隐私，同时最大化 Token 利用率：

无需上传代码：Gemini 3.8 Flash 仅根据文件名和任务描述制定策略并分解工作——仅消耗 95 个云端 Token，全程没有任何源代码离开本机。

本地自主接力：本地 Gemma 4 26B 模型接管本地 GPU，执行对抗性审计循环：复现安全漏洞、编写候选修复方案、对补丁进行评审，并根据回归测试套件进行验证。

巨大的成本和隐私收益：在这段录制运行中，97.2% 的 Token（3322 个）完全在本地离线运行，未调用任何云端 API，在将专有代码完全安全地保留在设备端的同时，交付了完全验证通过的绿色补丁。

点击这里查看示例项目，可以运行内置的 3 文件审计流程，也可以将其指向你自己的 Python 模块和测试套件。

Sorry, your browser doesn't support playback for this video

Token 免费本地工具：CLI 资源监控器

Antigravity SDK 配合 Gemma 4 26B A4B 在构建实用系统工具方面表现出色。在这个例子中，Agent 构建了一个在终端中实时更新的资源监控工具。仅需一条提示词，Agent 就能自主编写一个使用 psutil 和 rich 库的 Python 脚本，用于追踪 CPU 和内存使用情况，生成所需的 requirements.txt 文件，甚至测试生成的代码是否正常工作——全程完全在本地机器上运行，使用 Gemma 4 26B。

Sorry, your browser doesn't support playback for this video

cli_resource_monitor.py

import asyncio
import os
from google.antigravity import Agent, LiteRTAgentConfig
from google.antigravity.hooks import policy

# UPDATE: Your prompt
PROMPT = "Build a command-line interface tool using the psutil and rich libraries that displays a live-updating terminal dashboard. It should show CPU usage, memory consumption, and a sorted table of the top 5 most memory-intensive processes. Save the script as 'monitor.py' and create a 'requirements.txt' file. Test that it works."

# UPDATE: Point to the locally imported LiteRT-LM model path
MODEL_PATH = os.path.expanduser("~/.litert-lm/models/gemma4-26b/model.litertlm")

# UPDATE: Give AGY-SDK a workspace to write files
WORKING_DIR = os.path.expanduser("~/agy-test")

os.makedirs(WORKING_DIR, exist_ok=True)
os.chdir(WORKING_DIR)

async def main():
  print(f"Using local LiteRT model: {MODEL_PATH}. Please wait for local inference to complete. This could take several minutes.")

  config = LiteRTAgentConfig(
     model_path=MODEL_PATH,
     workspaces=[WORKING_DIR],
     policies=[policy.allow_all()],
  ).lightweight()

  async with Agent(config) as agent:
     response = await agent.chat(PROMPT)
     async for token in response:
        print(token, end="", flush=True)

if __name__ == "__main__":
  asyncio.run(main())

Antigravity SDK 还通过 LocalOpenAIAgentConfig 提供了无缝、即插即用的支持，可连接任何 OpenAI 兼容的服务器，如 Ollama、LM Studio 或 vLLM。这让你能够灵活尝试不同的本地推理后端，同时保持 Agent 编排、工具和工作流完全不变。

通过查看 Antigravity Python SDK README 中的说明，开始你的本地 AI 之旅，并进一步了解如何使用 LiteRT 在边缘高效运行模型。欢迎在 Antigravity Python SDK GitHub Issue Tracker 上分享你的反馈和功能请求。期待看到你们的作品！

致谢：Abhi Patel、Ander Dobo、Ben Miles、Cormac Brick、Ian Ballantyne、Jingxiao Zheng、Jonathan Reay、Kimish Patel、Lu Wang、Marissa Ikonomidis、Matthias Grundmann、Olivier Lacombe、Omar Sanseviero、Rishika Sinha、Rody Davis、Taylor Mullen、Tyler Mullen、Wai Hon Law、Xiaoming Hu、Xu Chen、Yu-hui Chen