Google запустила локальный режим в Antigravity SDK: агенты на Gemma 4 26B работают без интернета и облака

Google обновила библиотеку Antigravity SDK: теперь агентный фреймворк умеет выполнять задачи на локальных языковых моделях, в том числе в полностью изолированной среде без доступа к интернету. Первой официально поддержанной моделью стала открытая Gemma 4 26B, запускаемая через движок LiteRT, а также появилась возможность подключать любые совместимые с OpenAI локальные серверы — Ollama, LM Studio или vLLM. Инновация особенно актуальна для российских разработчиков, которым закрыт официальный доступ к облачному API Gemini.

Как работает гибридная схема: архитектор в облаке, строитель на видеокарте

Ключевой сценарий, который демонстрирует Google, называется «архитектор и строитель». Облачная Gemini 3.8 Flash получает высокоуровневую задачу — например, найти и устранить уязвимости в трёх модулях проекта (auth.py, billing.py, database.py) — и строит план действий, не видя исходного кода. Дальше в дело вступают несколько локальных копий Gemma 4 26B: они воспроизводят проблемы, пишут патчи, взаимно критикуют правки и прогоняют регрессионные тесты.

В опубликованном примере облако сгенерировало всего 95 токенов, в то время как 3322 токена (97,2% всей работы) обработались локально. Код при этом не покидал периметр машины. Второй пример показывает полностью автономный режим: по одному запросу агент на Gemma 4 26B написал терминальную панель мониторинга системы (CPU, RAM, топ-5 процессов), самостоятельно определил зависимости и проверил результат. Облако в этом случае не задействовано вовсе.

Стоит отметить: демонстрационные объёмы скромны — несколько страниц кода. Как схема поведёт себя на проектах из тысяч файлов, Google пока не раскрывает.

Два пути подключения локальной модели

Antigravity SDK предоставляет два интерфейса для работы с локальными бэкендами:

• LiteRTAgentConfig — оптимизированный путь через LiteRT (Google AI Edge). Модель запускается прямо на устройстве. Первой поддерживается Gemma 4 26B A4B — архитектура со смесью экспертов, где из 26 млрд параметров на каждом шаге активируется около 4 млрд.
• LocalOpenAIAgentConfig — мост к любому локальному серверу с OpenAI-совместимым API. Это Ollama, LM Studio, vLLM и аналоги. Они держат модель в памяти и отвечают на запросы так же, как облачный эндпоинт.

По заявлению Google, смена бэкенда не затрагивает остальную логику агента: инструменты, сценарии и политики доступа остаются прежними. Установка сводится к двум командам — pip install google-antigravity litert-lm и загрузке модели с Hugging Face через litert-lm import. Далее агенту достаточно указать путь к файлу весов.

Второй способ интереснее, чем кажется: через Ollama к агенту Google можно подключить открытые модели сторонних разработчиков. Насколько хорошо они справятся с агентными задачами, компания не оценивает — это поле для экспериментов сообщества.

Железо и производительность: порог входа высок

Google рекомендует машину с более чем 24 ГБ видеопамяти или единой памяти. Под критерии попадают серверные ускорители, топовые игровые видеокарты последних поколений и Mac на Apple Silicon с 32 ГБ и выше. Обычный рабочий ноутбук не подходит.

Второе ограничение — скорость. В примерах кода прямо предупреждается: локальный ответ может занимать несколько минут. Для фоновых задач вроде аудита кода или ночной рефакторинг это допустимо, для интерактивного диалога с агентом — уже нет.

Документация пока отстаёт от анонса. В README репозитория раздела о локальных моделях нет, хотя блог ссылается именно на него. Параметры LiteRTAgentConfig и назначение метода .lightweight() приходится выводить из примеров. В одном из них агенту выдают полные права через policy.allow_all(), хотя по умолчанию SDK работает в режиме только чтения. Переносить такую настройку в продакшн нужно осознанно.

Для России: снят главный барьер

Облачный API Gemini в РФ официально недоступен, что блокировало работу с Antigravity SDK. Локальный режим на Gemma 4 26B обходит это ограничение: библиотека ставится из PyPI, модель скачивается с Hugging Face, в примерах из анонса даже API-ключа нет. Гибридная схема с Gemini-архитектором по-прежнему требует облачного доступа, поэтому разумно начинать с полностью локальных задач.

Стратегия Google: облако для решений, рутина — у вас

Локальный режим похож на уступку рынку, но самое ценное звено Google оставила за собой. В гибридной схеме планирует облачный Gemini, а исполняет открытая Gemma — тоже продукт Google. Компания продвигает идею: облако нужно для редких дорогих архитектурных решений, а массовую рутину можно гонять на своём железе. Первой проверкой станут отчёты разработчиков о работе Gemma 4 26B на реальных проектах, крупнее демонстрационных трёх модулей.

Резюмируя: Antigravity SDK стал первым агентным фреймворком от Google, готовым к работе в air-gapped средах и на российском железе без VPN. Порог входа по железу высок, скорость пока не для интерактива, но для автономного аудита кода, генерации утилит и экспериментов с открытыми моделями — рабочий инструмент уже сегодня.