Antigravity SDK (Python) — 코드로 에이전트 구축

# pip
pip install google-antigravity

# uv (빠르고 가상환경 자동 관리)
uv add google-antigravity

# 한 번만 실행
uvx --from google-antigravity python -c "from google_antigravity import Agent"

export GEMINI_API_KEY="your_key_here"

from google_antigravity import Agent, LocalAgentConfig

config = LocalAgentConfig(api_key="your_key_here")

from google_antigravity import GeminiConfig

gemini_config = GeminiConfig(api_key="your_key_here")

import asyncio
from google_antigravity import Agent, LocalAgentConfig

async def main():
    config = LocalAgentConfig(
        system_instructions="너는 친절한 한국어 코딩 도우미야."
    )
    async with Agent(config) as agent:
        response = await agent.chat("현재 디렉터리에 어떤 파일이 있는지 알려줘")
        print(response.text)

asyncio.run(main())

async with Agent(config) as agent:
    response = agent.chat("긴 설명이 필요한 질문")
    async for chunk in response:
        print(chunk, end="", flush=True)

from pathlib import Path

async with Agent(config) as agent:
    response = await agent.chat(
        "이 스크린샷의 차트가 어떤 추세를 보여주는지 설명해줘",
        attachments=[Path("./reports/2026-q1.png")],
    )
    print(response.text)

from google_antigravity import Agent, LocalAgentConfig, tool

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """주어진 도시의 현재 날씨를 조회한다."""
    # 실제로는 외부 API 호출
    return f"{city}는 흐림, 18도"

config = LocalAgentConfig(tools=[get_weather])
async with Agent(config) as agent:
    response = await agent.chat("서울 날씨 알려줘")
    print(response.text)

from google_antigravity import Agent, LocalAgentConfig, McpStdioServer

github_mcp = McpStdioServer(
    command="npx",
    args=["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
    env={"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_..."},
)

config = LocalAgentConfig(mcp_servers=[github_mcp])
async with Agent(config) as agent:
    response = await agent.chat("내 저장소에서 오늘 새로 열린 이슈 목록 보여줘")
    print(response.text)

from google_antigravity import (
    Agent, LocalAgentConfig,
    allow, deny, ask_user,
)

config = LocalAgentConfig(
    policies=[
        allow("read_file"),                     # 읽기는 자동 허용
        ask_user("write_file"),                 # 쓰기는 사용자 확인
        deny("run_terminal_command", args="rm -rf*"),  # rm -rf는 영구 차단
    ]
)

from google_antigravity import Agent, LocalAgentConfig, CapabilitiesConfig

config = LocalAgentConfig(
    capabilities=CapabilitiesConfig(
        can_write_files=True,
        can_run_commands=True,
    )
)

policies=[
    # 읽기는 안전 — 자동 허용
    allow("read_file", path="reports/**"),
    allow("read_file", path="data/processed/**"),

    # 결과 파일 작성은 reports만 허용
    allow("write_file", path="reports/**"),
    ask_user("write_file"),  # 그 외는 사용자 확인

    # 분석 명령만 자동 허용
    allow("run_terminal_command", args="uv run pytest:*"),
    allow("run_terminal_command", args="git diff:*"),
    deny("run_terminal_command", args="rm -rf:*"),
    deny("run_terminal_command", args="git push --force:*"),
    ask_user("run_terminal_command"),  # 그 외 명령은 사용자 확인
]

from antigravity import Agent
from antigravity.a2a import A2AServer

agent = Agent(
    name="data-analyst",
    description="CSV·데이터프레임 분석 전문 에이전트",
    skills=["data-analysis", "pandas-helpers"],
)

server = A2AServer(
    agent=agent,
    agent_card={
        "name": "data-analyst",
        "description": "Data analysis tasks (EDA, pandera schema, ydata-profiling)",
        "version": "1.0",
        "capabilities": ["analyze_csv", "infer_schema", "generate_report"],
    },
)

# HTTP 서버 시작 (포트 8080, /.well-known/agent.json 자동 노출)
server.run(host="0.0.0.0", port=8080)

from antigravity import Agent
from antigravity.a2a import A2AClient

# 외부 A2A 에이전트의 Agent Card 자동 발견
search_agent = A2AClient.from_url("https://search-service.example.com")

# Task 전달 — 결과는 스트림으로 받음
task = search_agent.send_task(
    instruction="2026년 5월 Antigravity 관련 최신 블로그 5개를 찾아 요약",
    on_progress=lambda event: print(f"진행: {event['status']}"),
)

result = task.wait_for_completion(timeout=300)
print(result.output)

# 본 에이전트는 결과를 받아 후속 처리
agent = Agent(name="orchestrator")
agent.process(f"다음 검색 결과를 마크다운 보고서로 정리: {result.output}")

from antigravity import Agent
from antigravity.a2a import A2AClient

# LangChain 팀이 운영하는 A2A 검색 서버
langchain_search = A2AClient.from_url("https://lc-search.team-x.com")

# Antigravity 에이전트 — 코딩 전문
coder = Agent(name="coder", skills=["python", "code-review"])

# 협업: LangChain이 정보 수집, Antigravity가 코드 작성
search_result = langchain_search.send_task(
    instruction="pandas 2.3의 새 API 5가지 검색"
).wait_for_completion()

coder.process(
    f"다음 새 API들을 사용하는 예제 코드를 작성:\n{search_result.output}"
)