Antigravity SDKがローカルAIモデルに対応Introducing Support for Local AI Models in the Antigravity SDK
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- Antigravity SDKがLiteRT経由でGemma 4 26B A4Bなどのローカルモデル実行に対応し、OllamaやvLLMも接続可能になった。
- 機密データを端末内に保ちつつ、クラウドとの分担でコード監査や修正を自律化できる。
Antigravity SDK adds on-device model execution through LiteRT, including Gemma 4 26B A4B, plus Ollama and vLLM connectivity, enabling private hybrid coding agents.
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ローカル実行
Google Antigravity SDKが、LiteRTを介したローカルAIモデルの実行に対応した。Gemma 4 26B A4Bなどを利用し、オフラインのエージェント型ワークフローを端末上で動かせるため、機密データを端末内に保持した処理を構成できる点が重要となる。
LiteRT経由のモデル実行では、トークンを多く消費するタスクをローカルモデルに担当させられる。例として挙げられているのが、コードの監査と修正だ。対象となるコードをクラウド側へ渡すのではなく、端末上で直接扱う構成が可能になり、プライバシーを重視した自律型のローカルユーティリティを作成できると説明されている。
クラウドとの分担
今回の対応では、クラウドモデルとローカルモデルを組み合わせるハイブリッドなオーケストレーションも可能になる。クラウドモデルは軽量なプランナーとして処理の計画を担い、ローカルモデルはコード監査や修正のようなトークン集約型タスクを実行する。
役割を分けることで、計画にはクラウドモデルを使いながら、機密性が求められる実処理は端末内で完結させられる。すべてを一方のモデルに任せるのではなく、処理内容に応じてクラウドとローカルを分担する構成となる。
OllamaとvLLM
Antigravity SDKは、OpenAI互換の推論サーバーであるOllamaとvLLMにもドロップイン対応する。これにより、LiteRT経由のGemma 4 26B A4Bなどに加え、OllamaやvLLMへ接続したローカルモデルもワークフローへ組み込める。
ローカル実行、クラウドによる計画、OpenAI互換推論サーバーへの接続を組み合わせることで、コードを端末内で監査・修正するプライバシー重視のハイブリッドなコーディングエージェントを構成できる。
Local Agentic Workflows
The Google Antigravity SDK now supports running offline, agentic workflows locally, including model execution through LiteRT. This matters for tasks that need to keep sensitive data on-device while still using autonomous workflows.
Developers can execute local models such as Gemma 4 26B A4B through LiteRT. The local execution path allows token-intensive work to take place directly on the device rather than requiring that work to be handled in the cloud.
Hybrid Orchestration Architectures
The update supports hybrid orchestration architectures that divide responsibilities between cloud and local models. In this arrangement, a cloud model can serve as a lightweight planner, while local models perform the more token-intensive parts of a workflow.
Code auditing and patching are given as examples of tasks that can be handled locally. This division enables coding agents to coordinate work through the cloud while processing confidential code and related data on-device. It also allows the local model to carry out the substantive task while the cloud model focuses on planning.
The same approach can support offline, agentic execution for the local portion of a workflow. It combines cloud planning with local processing rather than requiring every stage to run in the same environment.
Privacy-First Local Utilities
The Antigravity SDK also provides drop-in support for OpenAI-compatible inference servers, including Ollama and vLLM. Developers can therefore connect these servers when creating autonomous local utilities.
Together, LiteRT model execution and Ollama or vLLM connectivity provide multiple ways to run local inference through the SDK. The resulting utilities can keep sensitive data within the device while using local models for intensive operations.
The update is aimed at private hybrid coding agents and other privacy-first, autonomous local utilities. Its central technical change is the ability to combine on-device model execution, compatible local inference servers, and lightweight cloud planning within an agentic workflow.
ポコとTECHガイドPoko & TECH Guide
ポコと当サイトのTECHガイドが、記事の要約と収集した情報から読みどころを語るAI生成の対話です。Poko and TECH Dashboard's own TECH Guide discuss the article's highlights in an AI-generated conversation based on its summary and collected source details.
- ポコPokoGemma 4 26B A4Bを端末で動かせるって、つまりネットなしでもAIがコード作業を進められるの？Gemma 4 26B A4B can run on the device—does that mean AI can handle coding tasks even without an internet connection?
- TECHガイドTECH Guideこの記事では、LiteRT経由でローカルモデルを動かし、オフラインで自律的な作業を進められるとしておる。コード監査や修正も端末側で扱えるんじゃ。The article says LiteRT lets local models run offline and carry out agentic workflows. That includes handling code audits and patches directly on the device.
- ポコPokoじゃあ、クラウドAIが現場監督で、端末のAIがコードを直す職人みたいな分担？機密データを外に出したくない開発者に役立ちそう。So the cloud AI is like a foreman, while the on-device AI does the hands-on code work? That sounds useful when developers want to keep sensitive data local.
- TECHガイドTECH Guideまさに本文が示す構成じゃ。クラウドは軽い計画役、端末側は処理量の多い監査や修正を担い、機密データを端末内に保てるのう。That is the setup described: the cloud model handles lightweight planning, while local models take on intensive auditing and patching, keeping sensitive data on the device.
- ポコPokoへえ、全部をクラウド任せにせず、計画と実作業を分けるプライバシー重視のAI開発環境なんだね。Oh, I get it—it’s a privacy-focused AI setup that splits planning and hands-on work instead of leaving everything to the cloud.
- TECHガイドTECH Guideそういう狙いじゃな。さらにSDKはOllamaやvLLMにも接続可能で、対応する推論サーバーを使ったローカル用途も組み立てられるとしておるぞ。That’s the idea. The post also says the SDK can connect to Ollama and vLLM, allowing developers to build local utilities around compatible inference servers.
