Google pridal do Antigravity SDK podporu lokálnych modelov a offline workflowov

Čo sa v SDK mení

Google 23. septembra 2026 oznámil, že Antigravity SDK po novom podporuje lokálne workflowy naprieč viacerými lokálnymi modelmi a spôsobmi exekúcie. Ako počiatočnú konfiguráciu uvádza podporu pre Gemma 4 26B A4B cez Google AI Edge LiteRT. Prakticky to znamená, že agentické workflowy sa dajú v tomto SDK spúšťať aj úplne offline, nie iba cez cloudové modely. Blog zároveň uvádza konkrétne balíky, import modelu a ukážku Python kódu, takže nejde len o všeobecný plán, ale o zdokumentovanú funkciu s návodom na použitie.

Ako je lokálny beh navrhnutý

Publikovaný postup počíta s inštaláciou balíkov google-antigravity, litert-lm a s importom modelu Gemma 4 26B A4B do lokálnej cesty. V ukážke sa následne používa LiteRTAgentConfig(model_path=...) a agent odpovedá nad lokálne dostupným modelom. Google pritom výslovne odporúča stroj s viac než 24 GB VRAM alebo unified memory a upozorňuje, že lokálna inferencia môže trvať niekoľko minút. To je dôležitá hranica použiteľnosti: podpora existuje, ale nie je mierená na slabší hardvér ani na okamžitú odozvu bez kompromisov.

Kde Google vidí praktický význam

Firemný text menuje štyri dôvody pre lokálny beh: vyhnutie sa API nákladom a rate limitom, ponechanie kódu a požiadaviek na lokálnom zariadení, fungovanie bez stabilného internetu a kombinovanie lokálnych a cloudových krokov v hybridnom workflowe. Na ilustráciu Google uvádza demo, v ktorom cloudový plánovač Gemini 3.8 Flash rozdelí úlohu podľa názvov súborov a lokálne inštancie Gemma 4 26B vykonávajú audit, navrhujú opravy a validujú ich testami. Pri tomto zaznamenanom behu firma tvrdí, že 97,2 % tokenov, konkrétne 3 322 tokenov, prebehlo lokálne a offline. Takéto čísla však treba čítať ako výsledok jednej ukážky od dodávateľa, nie ako nezávisle potvrdený priemer pre iné projekty.

Čo je podložené a čo zatiaľ nie

Z podkladu je dobre doložené, že Antigravity SDK už má zdokumentovanú podporu lokálnych modelov, že Google ju optimalizuje pre LiteRT a Gemma 4 26B a že zachováva aj hybridný režim. Blog tiež uvádza, že SDK vie cez LocalOpenAIAgentConfig pracovať s OpenAI-kompatibilnými servermi, ako sú Ollama, LM Studio alebo vLLM, bez zmeny orchestrácie agentov a nástrojov. Nepodložené však zostáva, ako sa riešenie správa mimo firemných ukážok: chýbajú systematické benchmarky latencie, kvality, stability aj porovnanie medzi podporovanými backendmi. Pre vývojárov je preto táto novinka zaujímavá najmä ako nový stavebný blok pre lokálne alebo hybridné agentické workflowy, nie ako všeobecne overený dôkaz výkonu či úspor.

Technický kontext

**Stav overenia: **Spracované podľa zdroja; redakcia postup nereprodukovala.

**Verzie: **Zdroj neuvádza konkrétne verzie.

**Dátum pôvodného zdroja: **23. septembra 2026

**Podmienky použitia: **Python prostredie, inštalácia balíkov google-antigravity a litert-lm, lokálne stiahnutý model Gemma 4 26B A4B a hardvér odporúčaný výrobcom s viac než 24 GB VRAM alebo unified memory.

**Obmedzenia: **Podklad je jediný primárny zdroj od dodávateľa. Kvantitatívne výsledky hybridného dema a tvrdenia o nákladoch, súkromí či kvalite opráv nie sú nezávisle overené. Chýbajú systematické benchmarky latencie, stability a porovnanie backendov.

Pôvodné zdroje uvedené v archíve

• 2