Google Antigravity SDK企业级部署指南接入Gemini Enterprise Agent PlatformVertex AI完整教程【免费下载链接】antigravity-sdk-pythonA Python library for building AI agents that leverage the full power of Google Antigravity.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/antigravity-sdk-pythonGoogle Antigravity SDK 是一个用于构建 AI Agent 的 Python 库本指南手把手教你将它部署到企业环境完成 Gemini Enterprise Agent Platform原 Vertex AI接入。只需配置vertexTrue和 GCP 项目信息几行代码就能让 Agent 跑在企业的云端平台上享受企业级的配额、安全与审计能力。为什么要企业级部署 个人开发用 Gemini Developer APIAPI Key就够用了但进入生产环境后企业通常需要需求Gemini Developer APIGemini Enterprise Agent Platform身份认证单一 API KeyADC 应用默认凭据企业级 IAM 权限配额与计费个人额度企业配额成本归到 GCP 项目合规审计有限结合 GCP 组织策略与日志无 GCP 环境—Express ModeAPI Key 快速模式兜底SDK 从 0.1.1 版本 就原生集成了 Vertex AI 认证0.1.11 版本 又新增了 Express ModeAPI Key 认证覆盖绝大多数部署场景。两种认证模式怎么选SDK 的 Vertex 接入VertexEndpoint定义在 models.py支持两种互斥模式标准模式ADC用projectlocation凭据走 GCP 应用默认凭据。适合已有 GCP 项目的正规企业。Express 模式API Key只需一个api_key无需 GCP 项目和区域。适合无 GCP 环境的快速落地。⚠️ 注意api_key和project/location不能同时设置SDK 会直接报错拒绝。一键安装先装 SDKGoogle Antigravity SDK 依赖编译好的运行时二进制包含在平台对应的 wheel 里所以请务必从 PyPI 安装而不是克隆源码详见 README.md 的醒目提示pip install google-antigravity标准模式ADC 认证完整步骤第 1 步本地认证 GCPgcloud auth application-default login第 2 步配置并启动 Agentfrom google.antigravity import Agent, LocalAgentConfig config LocalAgentConfig( vertexTrue, projectyour-gcp-project, locationus-central1, ) async with Agent(config) as agent: response await agent.chat(Hello!) print(await response.text())就这么多Agent类封装了二进制发现、工具接线、Hook 注册和策略默认值等全部生命周期细节参见 agent.py。第 3 步可选用环境变量代替代码不想硬编码项目信息把配置字段留空改用环境变量即可SDK 会自动从GOOGLE_CLOUD_PROJECT/GOOGLE_CLOUD_LOCATION读取该逻辑见 local_connection_config.py# GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI 或 GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE 任一为 True 都会启用 Vertex export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAITrue export GOOGLE_CLOUD_PROJECTyour-gcp-project export GOOGLE_CLOUD_LOCATIONus-central1优先级规则代码里显式传入的参数永远优先于环境变量。Express 模式无 GCP 环境的快速接入没有 GCP 项目、只想用 API Key 快速上线配置两个参数即可认证目标为aiplatform.googleapis.comfrom google.antigravity import Agent, LocalAgentConfig config LocalAgentConfig( vertexTrue, api_keyyour-express-api-key, )这种模式特别适合 headless无界面服务和非 GCP 部署环境。企业生产环境的三大加分项接好平台只是第一步以下能力让部署真正企业级1. 预算与成本管控通过BudgetConfig限制单会话的总 token、轮数和花费并可用StopReason枚举检查对话为何结束如BUDGET_EXCEEDED参考示例 budget_limits.pybudget_configtypes.BudgetConfig( max_model_calls10, max_tool_calls20, max_total_tokens100_000, )2. 声明式安全策略用策略系统声明式地控制 Agent 行为默认拒绝全部工具、放行读文件、执行命令前先征求人工批准——见 policy.py 与示例 policies.py。3. 优先推理服务等级核心业务可开启 Prioritized Inference 服务等级高峰期自动优雅降级到标准等级并按时价计费完整说明见 agent_configuration.mdoptions types.GeminiModelOptions(service_tiertypes.ServiceTier.PRIORITY)常见问题排查❓报Either (project and location) or api_key must be set标准模式下两个字段必须同时提供或改用 Express 模式只传api_key。❓标准模式下认证失败先确认已执行gcloud auth application-default login且当前账号对该 GCP 项目有 AI Platform 权限。❓装完不能运行确认是用pip install google-antigravity安装的源码仓库本身不含运行时二进制。❓模型版本当前默认文本模型为gemini-3.7-flash定义见 models.py通常无需手动指定。总结Google Antigravity SDK 的 Vertex AI 接入非常克制地保持了少配置哲学pip install google-antigravity安装gcloud auth application-default login认证LocalAgentConfig(vertexTrue, project..., location...)三行代码上线按需叠加预算控制、安全策略与优先推理更多架构与组件细节可查阅 架构参考 与 官方 README祝部署顺利【免费下载链接】antigravity-sdk-pythonA Python library for building AI agents that leverage the full power of Google Antigravity.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/antigravity-sdk-python创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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