Antigravity SDKがローカルAI対応！Gemma 4をオフライン実行する方法・必要スペック・メリットを整理

初回掲載日:2026年9月28日
最終更新日:

Antigravity SDKとローカルAIモデルをPC上で動かす構成を示すオリジナル図解

結論：Antigravity SDKは、ローカルモデルを使ったagentic workflowに対応しました。初期の公式最適化構成はGemma 4 26B A4B＋Google AI Edge LiteRT-LMです。

ローカル実行では、API料金やAPI rate limitを避けられる可能性がある
コードやリクエストをローカルに保持しやすい
Googleは24GBを超えるVRAMまたはユニファイドメモリのマシンを推奨
Ollama、LM Studio、vLLMなどのOpenAI互換サーバーにも接続できる

初回のSDKインストールやモデル取得には、インターネット接続が必要です。また、クラウドを組み合わせるHybrid構成ではクラウド側の料金・制限が発生します。

Antigravity SDKのローカルAI対応とは

Googleは2026年9月23日、Antigravity SDKでローカルモデルを使うworkflowへの対応を発表しました。Antigravity SDKは、Google Antigravityを支えるagentic capabilitiesを開発者が利用するためのPython SDKです。

今回の変更は、AntigravityそのものをPCへ完全にインストールするという意味ではありません。SDKで作ったエージェントの推論先として、ローカルモデルを指定できるようになった、という理解が近いです。

Antigravity SDKからLiteRT、Gemma 4 26B、ローカルGPUとRAMへつながるオリジナル構成図

ローカルで動かすメリットと注意点

観点	ローカルモデル	注意点
費用	ローカルworkflowではAPIコストなしと公式説明	PCの購入・電力・ストレージ費用は別
制限	API rate limitの影響を受けにくい	処理速度はPCやモデルに左右される
プライバシー	コードやrequestをローカルに保持しやすい	外部toolやHybrid構成では通信が発生する場合がある
接続	ネット接続が不安定でも実行できる	初回セットアップとモデル取得はオンラインが必要

「完全オフライン」は、モデルがPCに用意された後のローカル推論についての説明です。インストールやモデルのダウンロードまで常にオフラインでできる、という意味ではありません。

Gemma 4 26B A4B・LiteRT・必要スペック

初期対応として公式に示されているのは、Gemma 4 26B A4BとGoogle AI EdgeのLiteRT-LMです。公式SDK READMEでは、現時点ではgemma-4-26B-A4B-it-gpu.litertlmで最もよく動作するとされ、別のLiteRTモデルは十分に動かない可能性にも触れています。

必要スペックについて、Google Developers Blogは24GBを超えるVRAMまたはユニファイドメモリのマシンを推奨しています。SDK READMEは少なくとも24GBのVRAMまたは共有メモリを推奨しているため、これは絶対的な最低要件ではなく、今回の構成を試すための推奨目安として見るのが安全です。

CPUの型番、GPUメーカー、OSを一律に指定した公式要件は確認できませんでした。8GB・16GBの一般的なPCで同じ構成が快適に動くとは断定しません。

LiteRTはGoogleのオンデバイスAI実行基盤です。Androidでも使われますが、今回の公式サンプルはPC上のPython、Antigravity SDK、Gemma 4 26Bの構成です。Androidスマホ上で同じ26Bエージェントを動かせるという意味ではありません。

導入手順：Python環境からLiteRTモデルを指定する

公式手順の流れは、仮想環境を作り、SDKとLiteRT-LMを入れ、Gemma 4モデルをLiteRT形式で取得してから、LiteRTAgentConfigへモデルパスを渡す形です。

Pythonの仮想環境を作成・有効化する
google-antigravityとlitert-lmをインストールする
Gemma 4 26B A4BをLiteRT-LM形式でimportする
LiteRTAgentConfig(model_path=...)でローカルモデルを指定する
Agentからagent.chat()を呼び出す

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install google-antigravity litert-lm

litert-lm import \
  --from-huggingface-repo=litert-community/gemma-4-26B-A4B-it-litert-lm \
  gemma-4-26B-A4B-it-gpu.litertlm \
  gemma4-26b

実行側では、公式READMEにあるようにローカルモデルのパスをLiteRTAgentConfigへ指定します。実際の保存先は環境によって変わるため、importコマンドの出力を確認して設定してください。

from google.antigravity import Agent, LiteRTAgentConfig

config = LiteRTAgentConfig(
    model_path=MODEL_PATH,
).lightweight()

async with Agent(config) as agent:
    response = await agent.chat("What files are in the current directory?")

権限設定やworkspace設定を加える場合は、公式SDKの最新READMEを確認してください。サンプルの権限設定をそのまま本番環境へ持ち込むのではなく、書き込み・コマンド実行の範囲を見直すことが重要です。

CloudのGeminiとLocalのGemmaを組み合わせるHybrid構成

すべてをローカルにするだけでなく、クラウドモデルを計画役、ローカルモデルを実行役に分ける構成も公式で紹介されています。Googleの例では、Gemini 3.8 Flashがファイル名とタスク説明から計画・分解し、Gemma 4 26Bがローカルでコード監査、修正、テストを進めます。

Cloud Plannerがタスク説明だけをLocal Builderへ渡し、コード・修正・テストをローカルで行うオリジナル図解

この公式デモでは、合計3,322トークンのうち97.2%がローカル・オフラインで処理され、クラウド側は95トークンでした。ただし特定条件の記録結果であり、誰が使っても97.2%のコスト削減になる数字ではありません。

Ollama・LM Studio・vLLMにも接続できる

Antigravity SDKは、OpenAI互換サーバーへ接続するLocalOpenAIAgentConfigも提供しています。Google公式の代表例はOllama、LM Studio、vLLMです。

この方式なら、Antigravity SDK側のagent orchestrationやtool workflowを保ったまま、推論バックエンドを試せます。ただし、モデルごとのtool calling対応、互換性、速度、必要メモリは個別環境で変わるため、3つのサーバーでGemma 4を同じ条件で使えるとは限りません。

なお、Google公式のGemma 4発表では、Ollama、LM Studio、vLLMなど複数のツールが案内されています。今回のAntigravity SDK対応については、公式発表どおりOpenAI互換サーバーとして接続する、という位置づけで考えるのが安全です。

Android Studio BYOAとの違い

前日の記事で扱ったAndroid Studio BYOAは、Android Studioへ外部AIコーディングエージェントを接続する機能です。一方、今回のAntigravity SDK対応は、SDKで作ったエージェントの推論をローカルモデルへ向ける仕組みです。

機能	主な接続方向	検索意図
Android Studio BYOA	Android Studio → 外部AIエージェント	CodexやClaude AgentをIDEで使う
Antigravity SDK Local AI	SDKのagent workflow → ローカルモデル	Gemmaや互換サーバーでオフライン実行する

FAQ

Antigravity SDKとは？

Google Antigravityを支えるagentic capabilitiesを、開発者がPython SDKから利用するためのライブラリです。

Gemma 4を完全オフラインで使えますか？

モデルをPCへ用意した後のローカル推論は、公式に完全オフライン対応と説明されています。初回インストールとモデル取得にはインターネット接続が必要です。

API料金は本当にかかりませんか？

ローカルworkflowにはAPIコストやrate limitがないとGoogleは説明しています。クラウドモデルを使うHybrid構成では、クラウド側の料金・利用制限が別に発生します。

必要なPCスペックは？

Googleは24GBを超えるVRAMまたはユニファイドメモリを推奨しています。最低要件や快適さを保証する値としては扱わないでください。

Ollama・LM Studio・vLLMは使えますか？

Google公式では、OpenAI互換サーバーの例として3つが案内され、LocalOpenAIAgentConfigで接続できます。

AndroidスマホでもGemma 4 26Bを動かせますか？

今回の公式サンプルはPC上のPython構成です。LiteRTがAndroidでも使われることと、今回のPC向けAntigravity workflowをスマホで実行できることは別です。

まとめ

Antigravity SDKがローカルAI agent workflowに対応
初期最適化はGemma 4 26B A4B＋LiteRT-LM
セットアップ後はオフライン実行、API料金なし、rate limitなしが特徴
Google推奨は24GB超のVRAMまたはユニファイドメモリ
Ollama、LM Studio、vLLMなどOpenAI互換サーバーにも対応
クラウドとローカルを分担するHybrid構成も可能

公式仕様やSDKの対応状況は更新される可能性があります。実際に導入する際は、Google Developers Blogと公式SDK READMEを確認してください。