Antigravity SDK 支持本地模型，首发 Gemma 4 26B A4B 配合 LiteRT

2026年9月23日

今天，我们宣布 Antigravity SDK 支持在多种本地模型和执行选项上运行本地工作流，并初步支持使用 Google AI Edge 的 LiteRT 运行 Gemma 4 26B A4B。

Antigravity SDK 让开发者能够使用与 Google Antigravity 相同的智能体能力进行构建。借助这一新支持，你可以完全离线地通过本地模型启用智能体辅助。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，进一步放大本地机器所能提供的性能！

为什么要在本地运行智能体？

本地模型执行可为智能体体验带来多项优势：

成本效益：执行本地智能体工作流，无需 API 费用或速率限制。
隐私：将你的代码和请求完全保留在本地机器上，非常适合面临严格数据隐私要求或受合规限制的企业环境的开发者。
离线韧性：即使在没有稳定或持续互联网连接的环境中，也能无缝执行你的智能体工作流。
混合工作流：将节省 token 的本地流程与云端流程相结合，以最大化效率，同时在需要时仍可使用更大、更强大的模型。

以下是如何开始：（我们建议使用显存或统一内存 >24GB 的机器）。

创建虚拟环境：

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

Python

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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

Python

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在你的目录中创建一个名为 agy_sample.py 的文件。将以下内容粘贴到其中。

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())

Python

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混合编排：云端架构师遇上设备端工作团队

在许多情况下，我们发现 Architect-Builder 模式是结合云端模型规模与本地模型优势的绝佳方式。在下方使用更新版 Antigravity SDK 构建的混合演示视频中，云端架构师（Gemini 3.8 Flash）充当规划者和指挥者，而由 Gemma 4 26B 实例组成的本地集群则完全在设备端处理繁重工作。

当任务是对三个存在漏洞的模块（auth.py、billing.py 和 database.py）进行审计和修补时，该工作流保持了严格的数据隐私，并让我们充分利用 token：

不上传代码：Gemini 3.8 Flash 仅根据文件名和任务描述来规划策略并分解工作——仅消耗 95 个云端 token，且任何源代码都从未离开本机。
自主本地挑战：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、评审补丁，并针对回归测试套件进行验证。
巨大的成本和隐私收益：在本次记录的运行中，97.2% 的 token（3,322 个 token）在本地离线运行，未调用云端 API，交付了完全验证通过的绿色补丁，同时将专有代码完全安全地保留在设备端。

查看示例项目 here 以运行内置的 3 文件 gauntlet，或将其指向你自己的 Python 模块和测试套件。

抱歉，你的浏览器不支持播放此视频

Token Free 本地实用工具：CLI 资源监视器

Antigravity SDK 与 Gemma 4 26B A4B 擅长构建实用的系统工具。在此示例中，智能体构建了一个在终端中运行的实时更新资源监视器。只需一个提示，智能体就能自主编写一个使用 psutil 和 rich 库来跟踪 CPU 和内存使用情况的 Python 脚本，生成必要的 requirements.txt 文件，甚至测试生成的代码以确保其正常工作——所有这些都完全在你的本地机器上运行，并使用 Gemma 4 26B。

抱歉，你的浏览器不支持播放此视频

使用 Gemma 4 26B 在设备上生成的基于 Python 的 CLI 资源监视器工具

## 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())

Python

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Antigravity SDK 还通过 LocalOpenAIAgentConfig 为任何兼容 OpenAI 的服务器（如 Ollama、LM Studio 或 vLLM）提供无缝的即插即用支持。这让你能够灵活地试验不同的本地推理后端，同时保持智能体编排、工具和工作流完全不变。

通过查看 Antigravity Python SDK README 中的说明开始使用本地 AI，并了解如何使用 LiteRT 在边缘高效运行模型。请在 Antigravity Python SDK GitHub Issue Tracker 上分享你的反馈和功能请求。我们期待看到你的作品！

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