以前要在自有项目里接入 AI，大家基本只能靠调远程 API，不仅网络延迟高，定制起来也处处受限。刚结束不久的 Google I/O 2026 大会上，Google 又给出了一个王炸，也就是 Google Antigravity SDK。
关注 Google I/O 2026 Antigravity 更新解析的朋友可能会注意到，这个 SDK 并不是个简单的接口包装壳。它把支撑 Antigravity 2.0 网页端和命令行的底层运行时引擎直接开源释放出来了。
开发者在本地跑的 Agent，用的是 Google 内部同款的执行环境。以后官方优化了工具执行速度或者上下文管理，本地代码一行不用改就能直接跟着沾光。这种逻辑和运行位置解耦的设计，让本地测试好的代码未来能无缝切到云端去跑。
Antigravity SDK 快速入门
很多开发者最关心如何使用 Google Antigravity SDK 写代码，其实要上手并不难。它采用 Python 惯用语法，用 async with 管理整个生命周期，不到 20 行代码就能跑起一个能聊天的实例。
但在此之前，需要先搞定本地开发环境。要是平时觉得配环境、搞依赖太折腾，非常推荐使用 ServBay。
借助 ServBay 能够一键安装 Python 环境，把繁琐的前期准备工作压缩到极简。环境就绪后，直接在终端敲下依赖包安装命令antigravity
bash
pip install google-antigravity下面这段基础代码展示了如何发起一次本地文件查询请求。这段代码与官方文档在功能上完全一致，不过换了更易读的变量命名格式。
python
import asyncio
from google.antigravity import LocalAgentConfig, Agent
async def run_agent_demo():
agent_settings = LocalAgentConfig()
prompt_text = "请列出当前目录下所有的文件名称"
async with Agent(config=agent_settings) as my_agent:
chat_result = await my_agent.chat(prompt_text)
output_content = await chat_result.text()
print(output_content)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(run_agent_demo())扩展机制与 Antigravity SDK 自定义工具
只有聊天功能的 Agent 显然不够用。SDK 初始化后自带了一套基础工具，涵盖文件读写、代码编辑、跑 Shell 命令，甚至图片生成和分配子任务。
如果业务场景比较特殊，Antigravity SDK 自定义工具的扩展机制就派上用场了。平台支持好几种接入方式，它们走的是同一套数据流和安全检测管道。不仅能把普通的 Python 函数直接注册成工具，还能接入各种 MCP（模型上下文协议）服务器。另外通过配置 skills_paths 载入现成的技能包，也能省下不少重复造轮子的时间。
策略控制与生命周期
在使用 Antigravity SDK 构建自定义 AI Agent 时，安全和流程管控是绕不开的话题。SDK 提供了一个声明式的安全策略引擎。系统默认会开一个 confirm_run_command() 策略，普通操作随便跑，但遇到高风险的 Shell 访问会默认拦截。
想要完全放权传个 allow_all() 就行。也可以玩得精细点，先全部 deny，再按需 allow 放行特定动作。对于拿不准的操作，用 ask_user 把决定权抛给人类来审核。
策略之外，系统还留了九个生命周期钩子。有只读不阻塞的 Inspect 适合做日志，有只读会阻塞的 Decide 适合做审批，还有能拦截修改数据的 Transform 适合做错误恢复兜底。这些钩子覆盖了会话启动到结束的全过程，直接加上装饰器就能用。
数据处理与模型支持
整个引擎默认由 Gemini 3.5 Flash 模型驱动。处理数据流时，支持用 async for 拿流式输出。输入不仅限文本，图片、PDF 和音视频文件都能直接一起传给模型。
要是需要提取结构化数据，SDK 原生支持 Pydantic V2 模型，定好 schema 就能直接拿到校验过的类型化数据，省去了很多写正则解析的麻烦。至于请求成本，配套的面板会把提示词、候选、缓存和思维链的 Token 消耗算得清清楚楚。
总结
这个处于研究预览阶段并采用 Apache 2.0 协议开源的 Python 库，正好卡在了完全托管 API 和纯手搓框架之间的生态位。按官方的路线图，未来不仅会支持 TypeScript 和 Go，还会引入开源模型 Gemma，并打通 Google Cloud 部署路径。对想要在本地高度定制 AI 行为的开发团队来说，现在确实是个装好环境、翻阅官方文档动手跑跑看的好时机。