Google Antigravity SDK发布：Python构建AI Agent的极简框架

概述

Google于2026年5月19日正式发布了Antigravity SDK预览版——一个Python库，为开发者提供对Google旗舰级Antigravity编码Agent的编程访问能力。这款SDK让开发者能够以极少的代码量，在Antigravity Agent Runtime之上构建、原型化和迭代复杂的智能体应用。

核心架构：基于Antigravity Runtime

与Antigravity 2.0同源的运行时引擎

Agent Runtime（智能体运行时）是现代AI Agent框架的核心基础设施层，负责协调模型推理、工具调用、状态管理和安全策略的完整执行循环。与传统软件运行时不同，Agent Runtime需要处理非确定性的LLM输出、异步工具调用链和多轮对话状态，这使其设计复杂度远超普通应用框架。正因如此，Google选择将内部已经过大规模验证的生产级运行时直接开放给外部开发者，而非重新设计一套简化版本。

Antigravity SDK提供的Agent运行时与驱动Antigravity 2.0和Antigravity CLI的底层引擎完全一致。这意味着你的Agent天然继承了一个功能强大的执行环境，包括：

• 丰富的内置工具集
• 声明式安全策略引擎
• 用于观察和引导每次工具调用的生命周期钩子
• 跨交互持久化的有状态多轮会话

更关键的是，随着Antigravity运行时的持续改进（更快的工具执行、更智能的规划、更好的上下文管理），这些提升会自动流入SDK Agent，无需开发者做任何额外工作。

不到15行代码启动一个完整Agent

大多数开发者只需要一个Agent——一个异步with块即可管理完整的Agent生命周期。官方示例展示了不到15行代码就能构建一个功能完整的Agent：

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())

你可能没注意到，Agent逻辑与运行位置完全解耦。Google承诺很快将支持将本地Agent循环切换为远程托管模式，同一Agent可直接部署到云端，无需重写代码。这种本地/云端透明切换的设计理念，与云原生开发中"一次编写，随处运行"的哲学一脉相承，也预示着未来Agent基础设施将向Serverless方向演进。

为AI原生开发而设计的SDK

SDK的设计理念非常前瞻——它不仅是用来构建Agent应用的工具，本身也是Agent友好的。如果你使用Antigravity进行开发，可以直接让Agent在开发会话中编写、测试和迭代SDK代码。

API表面采用了清晰的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。Pydantic是Python生态中最广泛使用的数据验证库，V2版本于2023年发布，底层用Rust重写，性能提升5-50倍。在AI SDK设计中采用Pydantic V2具有重要意义：它不仅提供运行时类型验证，其Schema导出能力（JSON Schema）还能直接被LLM理解，实现结构化输出的闭环验证——模型生成符合Schema的JSON，SDK自动验证并反序列化为强类型Python对象，错误可被捕获并反馈给模型重试。这些设计选择确保AI Agent能像人类开发者一样流畅地读写和维护SDK代码。本质上，SDK就是Antigravity自身的API——构建你代码的Agent从内部理解这个框架。

工具与集成体系：四种工具集类型

SDK支持四种工具集类型，它们共享同一执行管道、流式基础设施和安全策略：

1. 内置工具：文件I/O、代码编辑、Shell执行、目录搜索、图像生成、子Agent委派等
2. 自定义Python函数：将任何Python可调用对象注册为Agent可调用的工具
3. MCP服务器集成：连接任何Model Context Protocol服务器（支持stdio、SSE或Streamable HTTP），将其工具暴露给Agent
4. Agent技能包：通过配置中的skills_paths提供可复用的技能包（包含指令、工具和上下文）

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic于2024年底提出并推动的开放标准协议，旨在解决AI模型与外部工具、数据源之间的互操作性问题。MCP定义了一套标准化的客户端-服务器通信规范，支持stdio、SSE（Server-Sent Events）和Streamable HTTP三种传输方式，使不同厂商的AI系统能够以统一接口接入同一工具生态。Google在Antigravity SDK中原生支持MCP，意味着已有数百个社区MCP服务器（涵盖数据库、浏览器控制、代码执行等领域）可以零适配成本直接接入Antigravity Agent，极大扩展了其工具生态边界。

这种统一的架构设计意味着，定义一次策略或钩子，就能治理所有工具——无论其来源如何。

安全策略与生命周期钩子

声明式安全策略系统

默认配置下，LocalAgentConfig启用所有内置工具但应用confirm_run_command()策略——大多数工具无摩擦运行，但Shell访问默认被拒绝。开发者可以通过声明式策略系统精细控制：

from google.antigravity.hooks.policy import deny, allow, ask_user

policies = [
    deny("*"),                                    # 默认阻止一切
    allow("view_file"),                            # 允许读取文件
    ask_user("run_command", handler=my_handler),   # Shell需人工审批
]

这种"默认拒绝、显式允许