当开发者需要将AI能力嵌入自有应用时，常见的做法是通过API调用远程Agent服务。然而这种方式存在延迟高、定制性差、依赖网络等固有问题。Google在I/O 2026大会上给出了另一种解法——Antigravity SDK，一个让开发者可以在本地构建、自定义和部署AI Agent的Python库。

只需20行符合惯用法的Python代码，开发者就能创建一个功能完整的Agent实例，而驱动它的正是Google Antigravity平台自用的运行时引擎(Antigravity Runtime)。

这套运行时最初支撑着Antigravity 2.0网页应用和命令行工具，如今被封装成SDK对外开放。开发者在本地创建的Agent继承了同样的执行环境：内置的工具集、声明式的安全策略引擎、用于观察和引导每次工具调用的生命周期钩子，以及跨交互持久化的有状态多轮会话。更关键的是，随着Google对运行时本身的优化——更快的工具执行、更智能的规划、更好的上下文管理——SDK中的Agent无需任何代码改动即可自动受益。

Agent类的使用非常直观。采用async with模式管理完整生命周期，一段不到15行的代码就能实现一个回答问题的Agent：导入必要的模块，配置LocalAgentConfig，然后通过agent.chat()方法发起对话即可。这个Agent的逻辑与运行环境完全解耦——未来只需切换为远程运行模式，同一套代码就能部署到云端，而开发者只需关注Agent要做什么，而不必操心它如何以及在哪里运行。

pip install google-antigravity

import asyncio
from google.antigravity import Agent, LocalAgentConfig

async def main():
    config = LocalAgentConfig()
    async with Agent(config) as agent:
        response = await agent.chat("What files are in the current directory?")
        print(await response.text())

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

每个Agent在初始化时就拥有完整内置工具集：文件读写、代码编辑、Shell执行、目录搜索、图片生成、子Agent委托等。开发者可以在此基础上通过系统指令为Agent设定身份、添加领域特定的指导，或者完全替换默认工具。SDK在设计时特别考虑了AI友好的原则——API表面使用清晰的Python类型（Pydantic V2模型、原生Python集合）、结构化输出和明确的命名约定，这些设计决策使得AI Agent能够像人类开发者一样流畅地读取、编写和维护SDK代码。事实上，Antigravity本身在构建SDK代码时也在使用这个Agent——这意味着Agent对你的框架有从内到外的理解。

SDK支持四类工具集，它们共享同一套执行管道、流式基础设施和安全策略。内置工具覆盖了常见的文件操作和代码执行；自定义Python函数允许将任何Python可调用对象注册为Agent可调用的工具；MCP服务器可以连接任何Model Context Protocol服务器（支持stdio、SSE或Streamable HTTP模式），将其工具暴露给Agent；Agent技能包则允许通过配置中的skills_paths提供包含指令、工具和上下文的可复用技能包路径。一次定义的策略或钩子会统管所有工具——无论其来源是什么。

安全策略是SDK的另一核心特性。LocalAgentConfig默认启用所有内置工具，但默认应用confirm_run_command()策略——大多数工具可以无摩擦使用，但Shell访问默认被拒绝。如果需要完全自主执行，传入policies=[policy.allow_all()]即可。开发者还可以用声明式方式精细控制：deny策略默认阻止所有操作，然后通过allow显式放行特定工具（如view_file），对于Shell执行则用ask_user策略将决定权交给人类。

超越策略之外，钩子系统提供了生命周期级别的控制能力。钩子分为三类：Inspect是只读非阻塞的，用于观察事件以实现日志记录、指标收集或审计追踪；Decide同样是只读阻塞的，用于批准或拒绝操作（策略即构建于此）；Transform则是可修改的阻塞钩子，用于在数据传输过程中进行清理或错误恢复。SDK提供了九个具体的钩子注入点——从会话启动/结束，到轮次前后，再到工具调用前后、工具错误恢复、用户交互处理和上下文压缩，每个钩子都有装饰器形式的快捷方式来快速接入。

在I/O能力方面，Agent支持流式输出，开发者可以通过async for chunk in response获取实时内容；多模态输入允许将图片、PDF、音频和视频与文本提示一起传递；子Agent功能可以生成具有独立工具、指令和上下文的子Agent实例，这是构建Agent团队的基本构建块；推理深度控制则通过GenerationConfig为每个请求设置MINIMAL、LOW、MEDIUM或HIGH四个级别；触发器功能可以运行响应外部事件的后台任务并将消息推入Agent。

在状态管理方面，对话可以通过conversation_id在保存的会话ID之间恢复；结构化输出允许开发者定义响应模式（JSON schema、dict或Pydantic模型），Agent通过response.structured_output()返回经过验证的类型化数据；人机交互功能让Agent可以在任务中途暂停，向用户提出带有预定义选项的结构化问题并根据回答分支执行。

可观测性方面，SDK提供每个轮次和累计的令牌使用量统计——包括提示令牌、候选令牌、缓存令牌和思维令牌，可通过usage_metadata获取；推理追踪功能允许在输出的同时访问模型的实时推理过程。SDK默认使用Gemini 3.5 Flash作为模型，该模型也是支撑整个平台性能的核心。

当前SDK处于研究预览阶段，Google正在根据开发者、研究人员和平台工程师的反馈塑造其未来发展路线图。即将推出的功能包括：

• 远程Harness部署，允许将SDK Agent部署到Google Cloud，实现持久化、可扩展并通过交互API访问的开发体验；
• TypeScript和Go语言支持，让更多开发者能够使用同一运行时构建应用；
• Gemma集成，将完整Agent运行时带到可自行运行和微调的开源模型上；
• 插件系统，允许开发者构建可复用工具包，通过编程方式组合到Agent中或从社区加载；
• 更深入的可观测性支持，包括后台步骤追踪、触发器执行日志和更丰富的遥测数据，用于大规模调试和优化Agent行为。

SDK采用Apache 2.0许可证开源，提供两个层次的示例代码：getting_started/目录包含单功能演练，deep_dives/目录则展示更复杂的模式。完整的API文档已上线，开发者可以通过pip install google-antigravity直接安装体验。

对于希望在自有项目中深度定制AI Agent行为的开发者而言，Antigravity SDK提供了一个介于完全托管API和完全自建之间的中间地带——既有Google基础设施的支撑，又保留了本地执行的灵活性和完整的定制空间。

参考来源：

• Google Antigravity SDK官方博客：https://antigravity.google/blog/introducing-google-antigravity-sdk
• GitHub仓库：https://github.com/google-antigravity/antigravity-sdk-python
• Gemini 3.5 Flash介绍：https://antigravity.google/blog/gemini-3-5-flash-in-google-antigravity