Antigravity Agent

Antigravity 智能体是 Gemini API 上的通用托管式智能体。只需一次 API 调用，您就可以获得一个智能体，该智能体可以在 Google 托管的您自己的安全 Linux 沙盒中进行推理、执行代码、管理文件和浏览网页。

它由 Gemini 3.5 Flash 提供支持，并使用与 Antigravity IDE 相同的 harness。您可以通过 Interactions API 和 Google AI Studio 使用它。

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"
}'

功能

每次调用都可以预配 Linux 沙盒并启动工具使用循环。智能体会进行规划、执行操作、观察结果，并重复执行这些步骤，直到任务完成。

  • 代码执行 ：运行 Bash、Python 和 Node.js 命令。安装软件包、运行测试、构建应用。
  • 文件管理 ：在沙盒中读取、写入、修改、搜索和列出文件。文件在多次交互中保持不变。
  • 网络访问 ：Google 搜索和网址提取，用于获取数据。
  • 上下文压缩 ：自动上下文压缩（在令牌数达到约 13.5 万时触发），以支持长时间运行的多轮会话，而不会丢失上下文或达到令牌限制。

如需了解多轮使用和流式传输，请参阅快速入门。

支持的工具

默认情况下，智能体有权访问 code_execution、google_search 和 url_context。当您指定 environment 参数时，文件系统工具会自动启用。您只需在自定义或限制默认集时指定 tools 参数：

工具 类型值 说明
代码执行 code_execution 运行 shell 命令（bash、Python、Node），并捕获 stdout/stderr。
Google 搜索 google_search 搜索公共网络。
网址上下文 url_context 提取和读取网页。
文件系统 （通过 environment 启用） 在沙盒中读取、写入、修改、搜索和列出文件。没有单独的工具类型，在设置 environment 时会自动启用。

如需将智能体限制为特定工具，请仅传递所需的工具：

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"}
    ]
}'

多模态输入

Antigravity 智能体支持多模态输入。目前，仅支持 text 和 image 输入。图片必须以内嵌 base64 编码字符串 (data) 的形式提供。

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\"
}"

系统指令

您可以使用 system_instruction 自定义智能体的行为，以获取内嵌提示，也可以通过将指令文件装载到环境中来实现：

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."
}'

智能体会自动从环境中加载指令文件：

  • AGENTS.md：如果在 .agents/ 或工作区根目录中找到，则会附加为系统指令。
  • SKILL.md：从 .agents/skills/ 加载，并注册为智能体可以调用的功能。

例如：

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..."
            }
        ]
    }
}'

如需了解完整的智能体定义格式和可重复使用的命名智能体，请参阅构建自定义智能体。

环境

每次调用都会创建或重复使用 Linux 沙盒。environment 参数有三种形式：

姿势 说明
"remote" 使用默认设置预配新的沙盒。
"env_abc123" 按 ID 重复使用现有环境，保留所有文件和状态。
{...} 完整的 EnvironmentConfig，包含自定义来源和网络规则。

如需详细了解来源（Git、GCS、内嵌）、网络、生命周期和资源限制，请参阅环境。

适用范围和定价

Antigravity 智能体可通过 Google AI Studio 中的 Interactions API 和 Gemini API 以预览版形式提供。

定价遵循随用随付模式，具体取决于底层 Gemini 模型的令牌和智能体使用的工具。与生成单个输出的标准聊天请求不同，Antigravity 交互是一种智能体工作流。单个请求会触发推理、工具执行、代码运行和文件管理的自主循环。

估算费用

费用因任务复杂性而异。智能体会自主确定需要多少工具调用、代码执行和文件操作。以下估算值基于运行情况。

任务类别 输入令牌 输出令牌 一般费用
研究和信息合成 10 万 - 50 万 1 万 - 4 万 $0.30 - $1.00
文档和内容生成 10 万 - 50 万 1.5 万 - 5 万 $0.30 - $1.30
流程和系统设计 10 万 - 40 万 1 万 - 3 万 $0.25 - $0.80
数据处理和分析 30 万 - 300 万 3 万 - 15 万 $0.70 - $3.25

通常会缓存 50% 到 70% 的输入令牌。包含许多工具调用的复杂智能体工作流在一次交互中可能会累积 300 万到 500 万个令牌，费用高达约 5 美元。

在预览版期间，环境计算 （CPU、内存、沙盒执行）不会收费 。

限制

  • 预览版状态 ：Antigravity 智能体和 Interactions API 处于预览版状态。功能和架构可能会发生变化。
  • 不支持的生成配置 ：不支持以下参数，并且会返回 400 错误：temperature、top_p、top_k、stop_sequences、max_output_tokens。
  • 结构化输出 ：Antigravity 智能体不支持结构化输出。
  • 不可用的工具 ：目前尚不支持 file_search、computer_use、google_maps、function_calling 和 mcp。
  • 文件系统工具 ：目前没有文件系统工具。它是 environment 的一部分。
  • 背景 ：智能体不支持使用 background=True，并且需要 store=True。
  • 不支持的多模态类型 。目前不支持音频、视频和文档输入。仅允许使用文本和图片。

后续步骤