Google、「Antigravity SDK」がローカルAIモデルに対応 手元のPCでAIエージェントを実行可能に
シン＠AI統制＆マルチエージェント
Googleは2026年9月23日、開発者向けツール「Antigravity SDK」が手元のパソコン上で動くAIモデル（ローカルAIモデル）に対応したと発表した。なお、Antigravity SDKは、AIエージェント機能をプログラムから利用できるようにする開発者向けの仕組みであり、一般向けアプリケーションである「Google Antigravity」本体とは別の製品である点は区別しておきたい。
今回の対応により、開発者は「LiteRT」というランタイムを介して、Googleの軽量モデル「Gemma 4 26B A4B」などをローカル環境で動かすワークフローを組めるようになった。加えて、OpenAI互換のサーバーであるOllama、LM Studio、vLLMといった外部ツールとも接続できる仕組みが用意されている。紹介されたGemma／LiteRT構成の推奨環境として、24GBを超えるVRAM（グラフィック用メモリ）または統合メモリを備えたマシンが案内されている。
発表では、クラウド側のモデルとローカル側のモデルで役割を分担する使い方の例が紹介されている。具体的には、クラウド上で動くGemini 3.8 Flashが作業内容を計画・分解する「監督役」を担い、実際のコード処理などの作業自体は、手元のマシン上で動くローカルのGemma 4 26Bが担当するという分担だ。ここで注意すべきは、この例は完全にオフラインで完結する仕組みではなく、クラウドとローカルを併用するハイブリッドな構成だという点である。Googleが公開した実行例では、全処理トークンのうち97.2％がクラウドを介さずローカルだけで処理されたとされているが、これは1回の記録された実行例で得られた数値であり、常に同程度の比率になることを保証するものではない。
情報の送信範囲についても整理が必要だ。この分担例では、実際のソースコードそのものはクラウド側に送られず、手元のマシン内で完結するとされている。一方で、作業を計画するクラウド側のモデルには、ファイル名や作業内容の説明といった情報は送信される仕組みになっている。つまり「コードを送らない」ことと「一切の情報を送らない」ことは同じではない点に注意したい。
コスト面では、クラウドのAPI利用に伴う従量課金は発生しない処理があるとされる一方、ローカルでモデルを動かすための機材（対応するPCやGPU等）や電力にかかる費用まで無くなるわけではない。
掲載サンプルには作業ディレクトリの指定がある一方、権限設定には policy.allow_all() が使われている。制限的な設定例や隔離の保証としては扱えない。本稿ではコードの記載を確認したが、実行や権限制御の検証は行っていない。
今回の対応は、これまでクラウド上のAIサービスに送信する形が中心だった処理の一部を、手元のパソコン上で完結させたり、クラウドとの役割分担で進めたりできるようにする変化と言える。
出典
Google Developers Blog（9月23日）
https://developers.googleblog.com/introducing-support-for-local-ai-models-in-the-antigravity-sdk/
公式情報確認日：2026年9月24日
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