免API Key跑AI AgentGoogle Antigravity SDK本地模型部署终极指南LiteRT/Ollama/LM Studio【免费下载链接】antigravity-sdk-pythonA Python library for building AI agents that leverage the full power of Google Antigravity.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/antigravity-sdk-pythonGoogle Antigravity SDK是 Google 开源的 Python 库用于构建由 Antigravity 与 Gemini 驱动的 AI Agent。它最大的亮点之一不配 API Key 也能跑——通过本地模型完全在设备端执行推理零云端依赖、零数据外泄。本指南带你用 3 条路径LiteRT、Ollama、LM Studio在几分钟内部署一个本地 AI Agent 两种本地部署方案对比一张表看懂SDK 提供了两个开箱即用的本地模型配置类无需任何认证配置类底层后端是否需要 API Key适用场景LiteRTAgentConfigLiteRT-LM 运行时❌ 不需要端侧模型SDK 自动管理推理服务LocalOpenAIAgentConfig本地 OpenAI 兼容服务❌ 不需要对接 Ollama、LM Studio 等自行启动的本地服务一句话选型想要省心 → LiteRT已有本地模型服务 → OpenAI 兼容接入一键安装30秒完成环境准备本地模型路径依赖 PyPI 发布的预编译运行时直接从 PyPI 安装即可无需克隆源码仓库# 1. 创建虚拟环境推荐避免依赖冲突 python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # 2. 安装 SDK pip install google-antigravity⚠️ 注意SDK 依赖平台专属 wheel 中的编译运行时克隆仓库本身不足以运行请务必pip install。路径一LiteRT 部署本地模型最省心方案第 1 步安装 LiteRT 运行时依赖LiteRTAgentConfig要求litert-lm0.15.0pip install litert-lm # 若 0.15.0 尚未发布到 PyPI请安装夜构建版 pip install litert-lm-nightly第 2 步用 CLI 下载模型权重以 Gemma 4 26B 为例约 16.8 GB下载后注册到~/.litert-lm/models/gemma4-26b/litert-lm import \ --from-huggingface-repolitert-community/gemma-4-26B-A4B-it-litert-lm \ gemma-4-26B-A4B-it-web.litertlm gemma4-26bmacOS 用户若报 SSL 证书错误先执行pip install certifi再设置export SSL_CERT_FILE$(python3 -c import certifi; print(certifi.where()))后重试。第 3 步3 行代码启动本地 Agentimport os from google.antigravity import Agent, LiteRTAgentConfig config LiteRTAgentConfig( model_pathos.path.expanduser(~/.litert-lm/models/gemma4-26b/model.litertlm), max_context_tokens65536, )启动时 SDK 会自动拉起一个本地 OpenAI 兼容的环回 HTTP 服务所有推理都在设备端完成全程无网络调用 ✅路径二接入 Ollama 本地模型服务如果你已经在跑 Ollama接入只需 3 行ollama pull gemma3:4b # 先拉取一个模型from google.antigravity import Agent, LocalOpenAIAgentConfig config LocalOpenAIAgentConfig( modelgemma3:4b, base_urlhttp://localhost:11434/v1, # Ollama 默认端口 )LM Studio 接法完全相同在应用设置中开启本地服务器然后把base_url指向对应端口如http://localhost:1234/v1、model填模型 ID 即可。⚠️ 关键避坑不要用LocalOpenAIAgentConfig去连litert-lm serveLiteRT 服务必须用LiteRTAgentConfig——它会帮你自动管理整个 LiteRT 服务生命周期外部服务Ollama/LM Studio才归LocalOpenAIAgentConfig管。硬件平台怎么选后端自动检测速查表SDK 启动时自动检测硬件加速按下表对号入座你的环境推荐配置推理后端macOS Apple SiliconLiteRTAgentConfigGPUMetalLinux NVIDIA GPULiteRTAgentConfigGPUCUDAWindows NVIDIA GPULiteRTAgentConfigGPUCUDA已运行 Ollama / LM StudioLocalOpenAIAgentConfig—带 NPU 的设备LiteRTAgentConfigbackendnpu纯 CPU 机器LiteRTAgentConfigbackendcpu没有 GPU 怎么办两种兜底方式任选其一配置中显式设置backendcpu运行前设置环境变量ANTIGRAVITY_ALLOW_CPU1⚠️ CPU 推理大模型速度极慢仅适合小模型或快速测试生产场景请用 GPU 或云端模型。高频踩坑清单这些细节决定成败model_path必须是绝对路径~不会被自动展开Python 里用os.path.expanduser()处理上下文窗口默认 KV 缓存仅 4096 token设max_context_tokens65536才能发挥本地硬件全部能力但会显著增加显存/内存占用首次启动偏慢属正常Apple Silicon 上首次运行会编译 Metal GPU 着色器需等 1–2 分钟后续启动走编译缓存几秒就绪可用cache_dir指定缓存目录想提速开启enable_speculative_decodingTrue启用多 token 预测本地配置默认全功能LiteRTAgentConfig默认启用文件读写、命令执行等全部能力注意给敏感任务配上 policies 策略。延伸阅读源码与文档索引资料相对路径项目总览 READMEREADME.md本地模型参考文档local_models.md本地模型入门示例local_models.mdLiteRT 配置类源码litert_connection_config.pyOllama/LM Studio 配置类源码local_openai_connection_config.pyLiteRT 本地服务管理litert_server.py项目依赖定义pyproject.toml总结Google Antigravity SDK 让免 API Key 的 AI Agent变得触手可及——LiteRT 一条命令搞定端侧全托管推理Ollama / LM Studio 三行代码接入已有服务。挑一个最贴合你硬件的方案今天就能跑起第一个完全离线、数据不出本的 AI Agent 【免费下载链接】antigravity-sdk-pythonA Python library for building AI agents that leverage the full power of Google Antigravity.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/antigravity-sdk-python创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
免API Key跑AI Agent：Google Antigravity SDK本地模型部署终极指南（LiteRT/Ollama/LM Studio）
免API Key跑AI AgentGoogle Antigravity SDK本地模型部署终极指南LiteRT/Ollama/LM Studio【免费下载链接】antigravity-sdk-pythonA Python library for building AI agents that leverage the full power of Google Antigravity.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/antigravity-sdk-pythonGoogle Antigravity SDK是 Google 开源的 Python 库用于构建由 Antigravity 与 Gemini 驱动的 AI Agent。它最大的亮点之一不配 API Key 也能跑——通过本地模型完全在设备端执行推理零云端依赖、零数据外泄。本指南带你用 3 条路径LiteRT、Ollama、LM Studio在几分钟内部署一个本地 AI Agent 两种本地部署方案对比一张表看懂SDK 提供了两个开箱即用的本地模型配置类无需任何认证配置类底层后端是否需要 API Key适用场景LiteRTAgentConfigLiteRT-LM 运行时❌ 不需要端侧模型SDK 自动管理推理服务LocalOpenAIAgentConfig本地 OpenAI 兼容服务❌ 不需要对接 Ollama、LM Studio 等自行启动的本地服务一句话选型想要省心 → LiteRT已有本地模型服务 → OpenAI 兼容接入一键安装30秒完成环境准备本地模型路径依赖 PyPI 发布的预编译运行时直接从 PyPI 安装即可无需克隆源码仓库# 1. 创建虚拟环境推荐避免依赖冲突 python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # 2. 安装 SDK pip install google-antigravity⚠️ 注意SDK 依赖平台专属 wheel 中的编译运行时克隆仓库本身不足以运行请务必pip install。路径一LiteRT 部署本地模型最省心方案第 1 步安装 LiteRT 运行时依赖LiteRTAgentConfig要求litert-lm0.15.0pip install litert-lm # 若 0.15.0 尚未发布到 PyPI请安装夜构建版 pip install litert-lm-nightly第 2 步用 CLI 下载模型权重以 Gemma 4 26B 为例约 16.8 GB下载后注册到~/.litert-lm/models/gemma4-26b/litert-lm import \ --from-huggingface-repolitert-community/gemma-4-26B-A4B-it-litert-lm \ gemma-4-26B-A4B-it-web.litertlm gemma4-26bmacOS 用户若报 SSL 证书错误先执行pip install certifi再设置export SSL_CERT_FILE$(python3 -c import certifi; print(certifi.where()))后重试。第 3 步3 行代码启动本地 Agentimport os from google.antigravity import Agent, LiteRTAgentConfig config LiteRTAgentConfig( model_pathos.path.expanduser(~/.litert-lm/models/gemma4-26b/model.litertlm), max_context_tokens65536, )启动时 SDK 会自动拉起一个本地 OpenAI 兼容的环回 HTTP 服务所有推理都在设备端完成全程无网络调用 ✅路径二接入 Ollama 本地模型服务如果你已经在跑 Ollama接入只需 3 行ollama pull gemma3:4b # 先拉取一个模型from google.antigravity import Agent, LocalOpenAIAgentConfig config LocalOpenAIAgentConfig( modelgemma3:4b, base_urlhttp://localhost:11434/v1, # Ollama 默认端口 )LM Studio 接法完全相同在应用设置中开启本地服务器然后把base_url指向对应端口如http://localhost:1234/v1、model填模型 ID 即可。⚠️ 关键避坑不要用LocalOpenAIAgentConfig去连litert-lm serveLiteRT 服务必须用LiteRTAgentConfig——它会帮你自动管理整个 LiteRT 服务生命周期外部服务Ollama/LM Studio才归LocalOpenAIAgentConfig管。硬件平台怎么选后端自动检测速查表SDK 启动时自动检测硬件加速按下表对号入座你的环境推荐配置推理后端macOS Apple SiliconLiteRTAgentConfigGPUMetalLinux NVIDIA GPULiteRTAgentConfigGPUCUDAWindows NVIDIA GPULiteRTAgentConfigGPUCUDA已运行 Ollama / LM StudioLocalOpenAIAgentConfig—带 NPU 的设备LiteRTAgentConfigbackendnpu纯 CPU 机器LiteRTAgentConfigbackendcpu没有 GPU 怎么办两种兜底方式任选其一配置中显式设置backendcpu运行前设置环境变量ANTIGRAVITY_ALLOW_CPU1⚠️ CPU 推理大模型速度极慢仅适合小模型或快速测试生产场景请用 GPU 或云端模型。高频踩坑清单这些细节决定成败model_path必须是绝对路径~不会被自动展开Python 里用os.path.expanduser()处理上下文窗口默认 KV 缓存仅 4096 token设max_context_tokens65536才能发挥本地硬件全部能力但会显著增加显存/内存占用首次启动偏慢属正常Apple Silicon 上首次运行会编译 Metal GPU 着色器需等 1–2 分钟后续启动走编译缓存几秒就绪可用cache_dir指定缓存目录想提速开启enable_speculative_decodingTrue启用多 token 预测本地配置默认全功能LiteRTAgentConfig默认启用文件读写、命令执行等全部能力注意给敏感任务配上 policies 策略。延伸阅读源码与文档索引资料相对路径项目总览 READMEREADME.md本地模型参考文档local_models.md本地模型入门示例local_models.mdLiteRT 配置类源码litert_connection_config.pyOllama/LM Studio 配置类源码local_openai_connection_config.pyLiteRT 本地服务管理litert_server.py项目依赖定义pyproject.toml总结Google Antigravity SDK 让免 API Key 的 AI Agent变得触手可及——LiteRT 一条命令搞定端侧全托管推理Ollama / LM Studio 三行代码接入已有服务。挑一个最贴合你硬件的方案今天就能跑起第一个完全离线、数据不出本的 AI Agent 【免费下载链接】antigravity-sdk-pythonA Python library for building AI agents that leverage the full power of Google Antigravity.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/antigravity-sdk-python创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
