Google научила Antigravity SDK работать с локальными моделями без интернета

Antigravity SDK — Python-библиотека, через которую Google открывает разработчикам движок своей агентной среды Antigravity . Агент на её основе читает файлы, запускает команды, правит код и вызывает подключённые инструменты. До сих пор мозгом такого агента служил облачный Gemini , а новый режим Google адресует тем, кому нельзя или невыгодно отправлять код во внешнее облако.

Gemini планирует, локальная Gemma латает уязвимости

Самый показательный сценарий из анонса Google называет схемой «архитектор и строитель». Облачная Gemini 3.8 Flash получает задачу найти и закрыть уязвимости в трёх модулях проекта, auth.py, billing.py и database.py. Исходников она не видит — план строится только по именам файлов и описанию задачи.

Дальше за дело берутся несколько локальных копий Gemma 4 26B на видеокарте. Они воспроизводят уязвимости, пишут исправления, критикуют патчи друг друга и прогоняют их через регрессионные тесты, которые ловят поломки в старом коде. В записанном прогоне облако потратило 95 токенов, а 97,2% всей работы (3322 токена) прошло локально. Все патчи прошли проверку, и код с машины не уходил.

В абсолютных числах демо скромное. 3322 токена — это несколько страниц кода, и как схема поведёт себя на проекте в тысячи файлов, Google не показывает.

Второй пример попроще. По одному запросу агент Antigravity на Gemma 4 26B написал на Python терминальную панель мониторинга (загрузка процессора, память и пять самых прожорливых процессов), сам составил список зависимостей и проверил результат. Облако в этом сценарии не участвовало вовсе.

Два способа подключить локальную модель к Antigravity SDK

Локальные модели Antigravity SDK поддерживает двумя путями:

• LiteRTAgentConfig — оптимизированный вариант через LiteRT, движок Google AI Edge для запуска моделей прямо на устройстве. Первой здесь поддержана Gemma 4 26B A4B, модель со смесью экспертов, у которой из 26 млрд параметров на каждом шаге работают около 4 млрд;
• LocalOpenAIAgentConfig — подключение к локальному серверу с OpenAI -совместимым интерфейсом, например Ollama, LM Studio или vLLM. Такие программы держат модель в памяти компьютера и отвечают на запросы так же, как облачный API.

По словам Google, смена бэкенда не трогает остальную логику агента, и инструменты, сценарии и правила доступа остаются прежними. Установка укладывается в две команды, pip install google-antigravity litert-lm и загрузку модели с Hugging Face через litert-lm import. Дальше агенту достаточно указать путь к файлу модели.

Второй путь интереснее, чем выглядит в анонсе. Через Ollama к агенту Google можно подключить и открытые модели других разработчиков — насколько хорошо они справятся с агентными задачами, компания не оценивает.

Порог входа - больше 24 ГБ видеопамяти

Для локального режима Antigravity SDK Google рекомендует машину, у которой больше 24 ГБ видеопамяти или общей памяти. Под это определение попадают серверные ускорители, старшие игровые видеокарты последних поколений и Mac на Apple Silicon с памятью от 32 ГБ. Обычный рабочий ноутбук в этот список не входит.

Второе ограничение касается скорости. Примеры кода из анонса прямо предупреждают, что локальный ответ может занять несколько минут. Для фоновых задач вроде аудита кода это терпимо, для живого диалога с агентом уже нет.

Документация пока отстаёт от анонса. В README репозитория Antigravity SDK раздела о локальных моделях нет, хотя пост в блоге ссылается именно на него, поэтому параметры LiteRTAgentConfig и назначение метода .lightweight() приходится понимать по примерам. В одном из них агенту выдают полные права через policy.allow_all(), хотя по умолчанию SDK работает только на чтение. Переносить такую настройку в рабочий проект лучше осознанно.

Для разработчиков из России локальный режим снимает главный барьер

Облачный API Gemini официально в России недоступен, и это затрудняло работу с Antigravity SDK. Локальный режим на Gemma 4 26B обходится без обращений к облаку Google. Библиотека ставится из PyPI, модель скачивается с Hugging Face, а в примерах из анонса нет даже API-ключа. Гибридная схема с Gemini в роли архитектора по-прежнему требует облачного доступа, так что начинать разумно с полностью локальных задач.

Google оставила Gemini место архитектора

Локальный режим Antigravity SDK похож на уступку рынку, но самое ценное звено цепочки Google оставила за собой. В гибридной схеме планирует облачный Gemini, а исполняет открытая Gemma, которая тоже принадлежит Google. Компания продвигает идею, что облако нужно для редких дорогих решений, а рутину можно гонять у себя. Проверкой станут первые отчёты разработчиков о том, как Gemma 4 26B справляется с реальными проектами крупнее демонстрационных трёх модулей.