Agente Antigravity

O agente Antigravity é um agente gerenciado de uso geral na API Gemini. Uma única chamada de API oferece um agente que raciocina, executa código, gerencia arquivos e navega na Web em seu próprio sandbox seguro do Linux, hospedado pelo Google.

Ele é alimentado pelo Gemini 3.5 Flash e usa o mesmo arnês do ambiente de desenvolvimento integrado Antigravity. É possível usar a API Interactions e o Google AI Studio.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment="remote",
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    "environment": "remote"
}'

Recursos

Cada chamada pode provisionar uma sandbox do Linux e iniciar um loop de uso de ferramentas. O agente planeja, age, observa os resultados e repete até que a tarefa seja concluída.

  • Execução de código:execute comandos Bash, Python e Node.js. Instale pacotes, execute testes e crie apps.
  • Gerenciamento de arquivos:leia, grave, edite, pesquise e liste arquivos na sandbox. Os arquivos são mantidos entre as interações.
  • Acesso à Web:Pesquisa Google e busca de URLs para dados.
  • Compactação de contexto:compactação automática de contexto (acionada com aproximadamente 135 mil tokens) para oferecer suporte a sessões longas e com várias interações sem perder o contexto ou atingir os limites de tokens.

Consulte o Guia de início rápido para uso e streaming em várias etapas.

Ferramentas compatíveis

Por padrão, o agente tem acesso a code_execution, google_search e url_context. As ferramentas do sistema de arquivos são ativadas automaticamente quando você especifica o parâmetro environment. Só é necessário especificar o parâmetro tools ao personalizar ou restringir o conjunto padrão:

Ferramenta Valor "Tipo" Descrição
execução de código code_execution Execute comandos do shell (bash, Python, Node) com captura de stdout/stderr.
Pesquisa Google google_search Pesquise na Web pública.
Contexto do URL url_context Buscar e ler páginas da Web.
Sistema de arquivos (ativado por environment) Ler, gravar, editar, pesquisar e listar arquivos na sandbox. Nenhum tipo de ferramenta separado: ativado automaticamente quando environment é definido.

Para limitar o agente a ferramentas específicas, transmita apenas as necessárias:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Search for the latest AI research papers on reasoning and summarize them.",
    environment="remote",
    tools=[
        {"type": "google_search"},
        {"type": "url_context"},
    ],
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Search for the latest AI research papers on reasoning and summarize them.",
    environment: "remote",
    tools: [
        { type: "google_search" },
        { type: "url_context" },
    ],
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Search for the latest AI research papers on reasoning and summarize them.",
    "environment": "remote",
    "tools": [
        {"type": "google_search"},
        {"type": "url_context"}
    ]
}'

Entrada multimodal

O agente Antigravity é compatível com entradas multimodais. No momento, apenas entradas text e image são aceitas. As imagens precisam ser fornecidas como strings in-line codificadas em base64 (data).

Python

import base64
from google import genai

client = genai.Client()

with open("path/to/chart.png", "rb") as f:
    image_bytes = f.read()

interaction_inline = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Analyze this chart and summarize the trends."},
        {
            "type": "image",
            "data": base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8"),
            "mime_type": "image/png",
        },
    ],
    environment="remote",
)

JavaScript


import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

import * as fs from "node:fs";

const client = new GoogleGenAI({});
const base64Image = fs.readFileSync("path/to/chart.png", { encoding: "base64" });

const interactionInline = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: [
        { type: "text", text: "Analyze this chart and summarize the trends." },
        {
            type: "image",
            data: base64Image,
            mime_type: "image/png",
        },
    ],
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

REST

BASE64_IMAGE=$(base64 -w0 /path/to/chart.png)

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d "{
    \"agent\": \"antigravity-preview-05-2026\",
    \"input\": [
        {\"type\": \"text\", \"text\": \"Analyze this chart and summarize the trends.\"},
        {
            \"type\": \"image\",
            \"mime_type\": \"image/png\",
            \"data\": \"$BASE64_IMAGE\"
        }
    ],
    \"environment\": \"remote\"
}"

Instruções do sistema

Personalize o comportamento do agente com system_instruction para solicitações inline ou montando arquivos de instruções no ambiente:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Analyze the uploaded CSV and create a report.",
    environment="remote",
    system_instruction="You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Analyze the uploaded CSV and create a report.",
    environment: "remote",
    system_instruction: "You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Analyze the uploaded CSV and create a report.",
    "environment": "remote",
    "system_instruction": "You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF."
}'

O agente carrega automaticamente arquivos de instruções do ambiente:

  • AGENTS.md: adicionado como instruções do sistema quando encontrado em .agents/ ou na raiz do espaço de trabalho.
  • SKILL.md: carregado de .agents/skills/ e registrado como recursos que o agente pode invocar.

Exemplo:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Analyze the Q1 revenue data and create a slide deck.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/AGENTS.md",
                "content": "You are a data analyst. Always use matplotlib for charts.",
            },
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                "content": "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks...",
            },
        ],
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Analyze the Q1 revenue data and create a slide deck.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/AGENTS.md",
                content: "You are a data analyst. Always use matplotlib for charts.",
            },
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                content: "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks...",
            },
        ],
    },
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Analyze the Q1 revenue data and create a slide deck.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/AGENTS.md",
                "content": "You are a data analyst. Always use matplotlib for charts."
            },
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                "content": "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks..."
            }
        ]
    }
}'

Consulte Como criar agentes personalizados para ver o formato completo de definição de agente e agentes nomeados reutilizáveis.

Ambientes

Cada chamada cria ou reutiliza um sandbox do Linux. O parâmetro environment tem três formas:

Formulário Descrição
"remote" Provisione um novo sandbox com as configurações padrão.
"env_abc123" Reutilize um ambiente existente por ID, preservando todos os arquivos e estados.
{...} EnvironmentConfig completo com fontes personalizadas e regras de rede.

Consulte Ambientes para detalhes sobre fontes (Git, GCS, inline), rede, ciclo de vida e limites de recursos.

Disponibilidade e preços

O agente do Antigravity está disponível em versão prévia pela API Interactions no Google AI Studio e na API Gemini.

Os preços seguem um modelo de pagamento por uso com base nos tokens do modelo do Gemini e nas ferramentas usadas pelo agente. Ao contrário de uma solicitação de chat padrão que produz uma única saída, uma interação de antigravidade é um fluxo de trabalho agêntico. Uma única solicitação aciona um loop autônomo de raciocínio, execução de ferramentas, execução de código e gerenciamento de arquivos.

Custos estimados

Os custos variam de acordo com a complexidade da tarefa. O agente determina de forma autônoma quantas chamadas de ferramentas, execuções de código e operações de arquivo são necessárias. As estimativas a seguir são baseadas em execuções.

Categoria da tarefa Tokens de entrada Tokens de saída Custo normal
Pesquisa e síntese de informações 100 mil a 500 mil 10.000 a 40.000 R$ 0,30 a R$ 1,00
Geração de documentos e conteúdo 100 mil a 500 mil 15 mil a 50 mil US$ 0,30 a US$ 1,30
Design de processos e sistemas 100 mil a 400 mil 10.000 a 30.000 US$ 0,25 a US$ 0,80
Processamento e análise de dados 300 mil a 3 milhões 30 mil a 150 mil R$ 0,70 a R$ 3,25

Normalmente, 50 a 70% dos tokens de entrada são armazenados em cache. Fluxos de trabalho complexos com muitas chamadas de ferramentas podem acumular de 3 a 5 milhões de tokens em uma única interação, com custos de até US$5.

O computador do ambiente (CPU, memória, execução de sandbox) não é faturado durante o período de pré-lançamento.

Limitações

  • Status da prévia:o agente Antigravity e a API Interactions estão em prévia. Os recursos e esquemas podem mudar.
  • Configuração de geração sem suporte:os seguintes parâmetros não são compatíveis e retornam um erro 400: temperature, top_p, top_k, stop_sequences, max_output_tokens.
  • Saída estruturada:o agente Antigravity não aceita saídas estruturadas.
  • Ferramentas indisponíveis:file_search, computer_use, google_maps, function_calling e mcp ainda não são compatíveis.
  • Ferramenta de sistema de arquivos:não há uma ferramenta de sistema de arquivos no momento. Ele faz parte do environment.
  • Contexto:o agente não oferece suporte ao uso de background=True e exige store=True.
  • Tipos multimodais não aceitos. No momento, não há suporte para entradas de áudio, vídeo e documentos. Somente texto e imagem são permitidos.

A seguir