23 СЕНТЯБРЯ 2026 Г.

Сегодня мы объявляем, что Antigravity SDK поддерживает локальные рабочие процессы для широкого спектра локальных моделей и вариантов выполнения, включая начальную поддержку Gemma 4 26B A4B с использованием LiteRT от Google AI Edge.

Antigravity SDK позволяет разработчикам создавать приложения с теми же агентными возможностями, которые лежат в основе Google Antigravity. Благодаря этой новой поддержке вы можете задействовать агентную помощь с помощью локальных моделей полностью в автономном режиме. Мы оптимизировали этот рабочий процесс для LiteRT и Gemma 4 26B, эффективно используя локальный графический процессор (GPU) и оперативной памяти, чтобы еще больше расширить возможности вашего локального компьютера!

Зачем запускать агентов локально?

Выполнение локальных моделей дает несколько преимуществ для агентных сценариев:

Экономичность: выполняйте локальные агентные рабочие процессы без затрат на API или ограничений по количеству запросов.

Конфиденциальность: храните свой код и запросы исключительно на локальном компьютере, что идеально подходит для разработчиков, работающих в условиях строгих требований к конфиденциальности данных или комплаенс-ограничений корпоративной среды.

Автономная устойчивость: выполняйте свои агентные рабочие процессы беспрепятственно даже в тех средах, где отсутствует постоянное или стабильное интернет-соединение.

Гибридные рабочие процессы: объединяйте локальные процессы с эффективным использованием токенов с облачными, чтобы максимизировать эффективность и при необходимости сохранять доступ к более крупным и мощным моделям.

Вот как вы можете начать работу: (Мы рекомендуем использовать компьютер с объемом видеопамяти (VRAM) или унифицированной памяти более 24 ГБ).

Создайте виртуальную среду:

Python

Скопировано

Установите Antigravity SDK и LiteRT-LM, а также загрузите Gemma 4 26B A4B:

Python

Скопировано

В вашей директории создайте файл с именем agy_sample.py. Вставьте в него следующее содержимое.

Python

Скопировано

Гибридная оркестрация: облачный архитектор встречается с рабочей силой на устройстве

Во многих случаях паттерн «Архитектор-Сборщик» оказывается отличным способом объединить масштабируемость облачных моделей с преимуществами локальных. В видео демо-версии гибридного режима ниже, созданной с помощью обновленного Antigravity SDK, облачный архитектор (Gemini 3.8 Flash) выступает в роли планировщика и дирижера, в то время как локальный рой инстансов Gemma 4 26B выполняет всю тяжелую работу непосредственно на устройстве.

При постановке задачи провести аудит и исправить три уязвимых модуля (auth.py, billing.py и database.py) рабочий процесс поддерживает строгую конфиденциальность данных и позволяет максимально эффективно использовать токены:

Код не загружается: Gemini 3.8 Flash планирует стратегию и декомпозирует работу исключительно на основе имен файлов и описаний задач — расходуя всего 95 облачных токенов без выгрузки исходного кода за пределы устройства.

Автономный локальный комплекс проверок: локальные модели Gemma 4 26B берут на себя управление на локальном GPU для выполнения состязательного цикла аудита: воспроизведение уязвимостей безопасности, создание возможных исправлений, критика патчей и проверка по наборам регрессионных тестов.

Огромная экономия и конфиденциальность: в этом записанном запуске 97,2% всех токенов (3322 токена) обрабатываются локально и в автономном режиме без вызовов облачного API, предоставляя полностью проверенные, готовые патчи при сохранении проприетарного кода в полной безопасности на устройстве.

Ознакомьтесь с примером проекта здесь, чтобы запустить встроенный комплекс для 3 файлов или направить его на ваши собственные модули Python и набор тестов.

К сожалению, ваш браузер не поддерживает воспроизведение этого видео

Локальные утилиты без использования токенов: монитор ресурсов CLI

Antigravity SDK с Gemma 4 26B A4B отлично подходит для создания практических системных утилит. В этом примере агент создал динамически обновляемый монитор ресурсов, который работает в терминале. Получив один промпт, агент автономно пишет скрипт на Python, использующий библиотеки psutil и rich для отслеживания использования ЦП и памяти, генерирует необходимый файл requirements.txt и даже тестирует получившийся код для обеспечения его работоспособности — и все это полностью на вашем локальном компьютере с использованием Gemma 4 26B.

К сожалению, ваш браузер не поддерживает воспроизведение этого видео

Инструмент мониторинга ресурсов CLI на базе Python, созданный на устройстве с помощью Gemma 4 26B

## cli_resource_monitor.py

Python

Скопировано

Antigravity SDK также предлагает бесшовную поддержку «plug-and-play» для любого совместимого с OpenAI сервера, такого как Ollama, LM Studio или vLLM, с помощью LocalOpenAIAgentConfig. Это дает вам гибкость в экспериментировании с различными локальными бэкендами инференса, оставляя оркестрацию агентов, инструменты и рабочие процессы полностью неизменными.

Начните работу с локальным ИИ, ознакомившись с инструкциями в файле README Python SDK Antigravity, и узнайте больше о том, как эффективно запускать модели на периферии с помощью LiteRT. Пожалуйста, делитесь своими отзывами и запросами функций в трекере проблем GitHub Python SDK Antigravity. Мы с нетерпением ждем того, что вы создадите!

Благодарности: Абхи Пател, Андер Добо, Бен Майлз, Кормак Брик, Иан Баллантайн, Цзинсяо Чжэн, Джонатан Рэй, Кимиш Пател, Лу Ван, Марисса Икономидис, Матиас Грундманн, Оливье Лакомб, Омар Сансьеверо, Ришика Синха, Роди Дэвис, Тейлор Маллен, Тайлер Маллен, Вай Хон Ло, Сяомин Ху, Сюй Чэнь, Юй-хуэй Чэнь

Вперед