antigravity-sdk-python

用 Python 快速构建 Gemini 驱动的 AI 智能体,集成工具和技能。

Antigravity SDK Python 是一个用于构建 AI 智能体的 Python 库,旨在充分利用 Google Antigravity 平台的强大能力。它解决了开发者在使用 Gemini API 构建复杂智能体时面临的工具集成、技能管理和多步骤任务编排等问题。该 SDK 提供了一套简洁的接口,支持将 Gemini 模型与外部工具(如 MCP)无缝连接,并内置了技能(Skills)系统,允许开发者快速封装和复用自定义能力。其核心能力包括:智能体状态管理、工具调用、技能编排、以及基于 Antigravity 平台的上下文增强。通过该库,开发者可以专注于业务逻辑,而无需关心底层 API 的复杂交互,从而高效构建从简单问答到多步骤自动化任务的各类 AI 应用。

开源 free 智能体
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GitHub 星标 ★ 3481
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类智能体
开发团队google-antigravity
所属国家
定价模式free
价格说明开源Python库,Apache-2.0许可,可免费使用,无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,antigravity,gemini,gemini-api,google,llm-agents,mcp,python-sdk,skills
GitHub 星标★ 3481
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-04-29 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 6 步

环境要求

  • Python 环境(可执行 pip 与 python 命令)
  • 可访问 PyPI 的网络,用于安装平台对应的 wheel 包
  • 一个 GEMINI_API_KEY(Google Gemini API 密钥)
  • 如需使用 Vertex/企业平台模式,需准备 api_key 或 ADC 凭证

安装与启动步骤

  1. 1安装 SDK

    从 PyPI 安装官方包,会一并获取平台专用的编译运行时二进制文件。切勿只克隆仓库而不安装。

    pip install google-antigravity
  2. 2克隆示例仓库

    README 中的示例脚本放在仓库 examples/ 目录下,克隆后才能本地运行这些示例。

    git clone https://github.com/google-antigravity/antigravity-sdk-python.git
    cd antigravity-sdk-python
  3. 3配置 API 密钥

    把环境变量 GEMINI_API_KEY 设为你的真实密钥,SDK 与示例脚本会读取它进行鉴权。

    export GEMINI_API_KEY="your_api_key_here"
  4. 4运行入门示例

    执行 hello_world 示例验证安装与鉴权是否都正常,成功后会打印智能体返回的文本。

    python ./examples/getting_started/hello_world.py
  5. 5改用 Vertex 模式

    使用 Gemini Enterprise Agent Platform(原 Vertex AI)时,在配置中设置 vertex=True 并传入 api_key。

    from google.antigravity import Agent, LocalAgentConfig
    
    config = LocalAgentConfig(
        vertex=True,
        api_key="your_api_key_here",
    )
    
    async with Agent(config) as agent:
        response = await agent.chat("What files are here?")
        print(await response.text())
  6. 6高级会话用法

    需要自己控制连接生命周期时,用 Conversation 配合 LocalConnectionStrategy 和 ToolRunner。

    import asyncio
    from google.antigravity.connections.local import LocalConnectionStrategy
    from google.antigravity.conversation.conversation import Conversation
    from google.antigravity.tools.tool_runner import ToolRunner
    
    async def main():
        tool_runner = ToolRunner()
        strategy = LocalConnectionStrategy(tool_runner=tool_runner)
        async with Conversation.create(strategy) as conversation:
            response = await conversation.chat("What files are here?")
            print(await response.text())
            print(f"Total steps: {len(conversation.history)}")
            print(f"Turns: {conversation.turn_count}")
    
    asyncio.run(main())

关键配置

配置项必填说明示例
GEMINI_API_KEY是环境变量,供 SDK 与示例脚本读取的 Gemini API 密钥your_api_key_here
vertex否LocalAgentConfig 参数,设为 True 使用 Gemini 企业平台模式vertex=True
api_key否LocalAgentConfig 参数,Express 模式下直接提供的 API Keyyour_api_key_here

如何确认成功

运行 hello_world 示例后能正常打印出智能体返回文本、无报错,即表示安装与鉴权成功。

常见问题

Q:只克隆 GitHub 仓库不安装可以吗?

A:不可以。SDK 依赖已编译的运行时二进制,只包含在 PyPI 发布的平台相关 wheel 中,必须执行 pip install google-antigravity。

Q:不用 Google Cloud 项目能用 Vertex 吗?

A:可以。使用 Express 模式,在 LocalAgentConfig 中设置 vertex=True 并传入 api_key,无需项目、区域配置或 ADC。

Q:需要手动申请密钥吗?

A:需要。README 示例中使用 GEMINI_API_KEY,请替换成你自己的真实密钥后再运行示例。

注意事项

  • 安装必须从 PyPI 进行,克隆仓库仅用于获取 examples/ 示例代码,本身不足以运行 SDK。
  • API Key 属于敏感信息,不要硬编码进源码或提交到版本库,建议用环境变量方式注入。
  • Vertex 模式与 Gemini API Key 模式需要分别按 README 的两种鉴权方式配置。

核心亮点

  • 深度整合 Google Antigravity 和 Gemini API,提供开箱即用的智能体能力。
  • 内置技能(Skills)系统,支持模块化封装和复用自定义功能。
  • 支持 MCP 协议,便于接入外部工具生态,扩展性强。

不足之处

  • 依赖 Google 特定平台,可能限制非 Google 生态的迁移性。
  • 文档和社区生态尚在成长,部分高级用法示例不足。

适用场景

  • 快速构建基于 Gemini 的客服或问答机器人。
  • 开发需要调用外部工具的多步骤自动化工作流。
  • 在 Python 项目中集成 Antigravity 平台的智能体能力。

替代项目

LangChain、LlamaIndex、AutoGen

项目介绍

antigravity-sdk-python 是智能体领域的开源项目,由 google-antigravity 开发,是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(3,481)位列前 30%,在智能体分类的 2,499 个项目里位列前 12%。

近 45 天,它的 GitHub 星标从 2,916 增加到 3,481,净增 565。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-23。开源Python库,Apache-2.0许可,可免费使用,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:快速构建基于Gemini的客服或问答机器人。同类可对比的替代方案包括 LangChain、LlamaIndex、AutoGen。

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