Google Antigravity SDK

Google Antigravity SDK 是用於建置由 Antigravity 與 Gemini 驅動的自主 AI 代理的 Python SDK。它提供安全的具狀態執行期 框架，處理工具執行、上下文管理、安全政策 與子代理委派。

若您要找的是代管雲端 REST/gRPC API，而非本機 Python SDK 執行環境，請參閱 Gemini API Antigravity 代理文件.

快速入門

使用安裝 SDK 套件 pip 並設定您的 API 金鑰以開始使用：

pip install google-antigravity

在您的環境中設定 Gemini API 金鑰：

export GEMINI_API_KEY="your_api_key_here"

初始化 Agent 並開始對話：

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())

Gemini 企業版

若要將 SDK 連接至 Gemini 企業版，請設定 vertex=True 於 LocalAgentConfig 與您的 GCP 並排 project 和 location:

from google.antigravity import Agent, LocalAgentConfig

config = LocalAgentConfig(
    vertex=True,
    project="your-gcp-project",
    location="us-central1",
)

async with Agent(config) as agent:
    response = await agent.chat("Hello!")
    print(await response.text())

也支援環境變數：

export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="your-gcp-project"
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="us-central1"
gcloud auth application-default login

備註： 設定 vertex=True （或 GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True） 將 SDK 設定為透過 Gemini Enterprise API 路由傳送請求 （aiplatform.googleapis.com）使用 Google Cloud 憑證。

核心代理基礎

The Agent 類別在非同步情境管理器後方管理二進位探索、工具執行與工作階段生命週期。

例如，你可以設定具有自訂系統指示的代理， 以特定角色互動：

import asyncio
from google.antigravity import Agent, LocalAgentConfig

async def main():
    config = LocalAgentConfig(
        system_instructions=(
            "You are a helpful pirate assistant. Speak like a pirate."
        ),
    )
    async with Agent(config) as agent:
        response = await agent.chat("Explain the repository layout.")
        print(await response.text())

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

後續步驟

探索下列指南，深入了解使用 Python SDK 建置與自訂代理：

• 本機模型： 使用 LiteRT 或本地 OpenAI 相容伺服器在裝置端執行代理。
• 角色： 使用範本化或自訂系統指示自訂代理身分。
• 工具與技能： 註冊自訂 Python 函式、使用內建工具，以及載入技能。
• MCP： 將外部 Model Context Protocol (MCP) 伺服器連接至您的代理。
• 政策： 強制執行明確的工具執行政策與互動式核准流程。
• 子代理： 使用動態自我複製或靜態子代理建構多代理系統。
• 結構化輸出： 處理多模態輸入、串流模型思考過程，並驗證輸出。
• 生命週期與掛鉤： 管理背景事件觸發器、工作階段持久化與自訂掛鉤。

範例程式碼與範例

您可以在以下位置找到每個 SDK 功能的完整可執行 Python 指令碼 getting_started 目錄 於 GitHub：

• hello_world.py： 基本代理設定與單輪對話。
• local_models.py： 使用 LiteRT 與 OpenAI 相容本地伺服器在裝置端執行。
• streaming.py： Token 串流與推理思考。
• persona_config.py： 範本化與自訂系統指示。
• policies.py： 宣告式工具存取政策。
• human_in_the_loop.py： 互動式使用者核准。
• multimodal.py： 圖片與 PDF 附件處理。
• structured_output.py： Pydantic 結構描述驗證。
• custom_tools.py： 自訂 Python 函式工具。
• agent_skills.py： 檔案系統 SKILL.md 整合。
• mcp_tools.py： Model Context Protocol 工具。
• subagents.py： 多代理委派與隔離。
• web_tools.py： 網路搜尋與 URL 上下文。
• hooks.py： 生命週期與錯誤處理掛鉤。
• triggers.py： 背景事件觸發器。
• persistence.py： 儲存與還原工作階段狀態。