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伴随着 Gemini 3 Pro 的发布，Google 也发布了自己的 AI IDE —- Antigravity。Google Antigravity 是一款以“智能代理”为核心的开发平台，推动开发环境进入 Agent 优先的新纪元。它让开发者可以用更高层次、更任务导向的方式管理跨工作区的智能代理，同时保留熟悉的 AI IDE 使用体验。
Antigravity 将 AI Agent 独立出来，赋予它们在编辑器、终端和浏览器间自主操作的能力，强调任务和产物（Artifacts）的验证以及高阶交互。开发者只需下达高层指令，智能代理便能自主计划、执行、验证复杂的软件开发流程，并生成可审查的“产物”作为证据。平台支持多智能体协作和切换，适合单人和团队并行开发，典型应用包括功能构建、UI 迭代、修复 bug、资料检索和报告生成等全流程任务。
Google 曾经在 2023 年发布过 Project IDX，是一款基于云端的 IDE 实验项目，后来更名为 Firebase Studio。基于浏览器的编辑器。在浏览器插件流行后，推出了 Gemini Code Assist 插件，为了和 Claude Code 竞争还推出了免费的 Gemini CLI，全面开花，但是全面溃败，几乎没有能用的。现在 Gemini 能力提升之后，Gemini CLI 也逐渐好用起来。直到 Antigravity 的出现才是集大成者。
Antigravity 的初体验也可以参考我的视频
功能
- AI IDE
- AI 支持的 IDE，拥有多个 AI 功能，包括 Agent，Tab，Command
- 支持多个 Reasoning Model，Gemini 3 Pro，Gemini 3 Pro，Claude Sonnet 4.5，Claude Sonnet 4.5(thinking)，GPT-OSS
- Build with Browser
- Antigravity 深度整合了 Chrome，可以在浏览器、编辑器、终端等各个工作环节中无缝协作，成为用户的智能工作伙伴。
- 并行执行多个任务
- 它支持同时管理多个智能代理（agent），通过统一的界面集中监控所有任务流，让用户保持掌控的同时更专注于重要事务。
- 不分心
- 开发者还可在不离开编辑器的状态下高效工作，借助智能补全、内置代理与强大工具，大幅提升专注度与生产力。
Agent Modes
Antigravity 提供了两种 Agent 模式。
- Planning 计划模式，Agent 会在执行任务之前进行规划，适合于深度调研，复杂任务或协作的场景。在这个模式下，Agent 会将工作组织成任务列表（task groups），逐步生成成果，最终达到期望的效果
- Fast 快速模式，代理直接执行任务，适用于可以快速完成的简单任务，比如变量重命名，其中简单的 Bash 命令或局部方法的调整等。
Antigravity 在 Agent 的设置中还有一个 Review Policy 设置，Antigravity 提供了
- Always Proceed，始终继续，Agent 不会要求复查
- Agent Decides，Agent 将决定何时要求用户进行审查
- Request Review，Agent 总是会请求审核
对于终端中的命令是否自动执行，也有如下的设置
- Off，关闭，不自动执行终端命令
- Auto，Agent 决定是否自动执行
- Turbo，始终自动执行终端命令
Agent Manager
我们随时随地都可以使用快捷键 Cmd + E 来开启 Agent Manager 窗口。这也是 Antigravity 提供的两种核心工作模式中的一种。
Antigravity 提供了两种页面模式：
- 代码编辑器模式
- Agent Manager 模式
代码编辑器模式，这个界面类似传统的 IDE，我们可以在这个视图中手动编写代码，调试代码，阅读源码，这个页面中包含了文件树，代码编辑器，右侧的 AI 对话窗口以及底部的终端
下面就是传统的代码编辑器视图。
Agent Manager 模式，这个模式中重点在于让 AI Agent 自主完成任务，我们可以在这个视图中给 AI 提出需求，监控任务的进度，批量并行管理多个任务。这个视图中包括了左侧的 Agent 管理，工作区管理，后台任务管理，中间则是任务规划窗口，在进入任务之后，如果 Antigravity 产生了新的「构建」Artifact，则会显示在右侧。
下面是 Agent Manager 视图
工作流程
如果要让 Gemini 给出设计良好，没有问题的代码，清晰的需求描述是关键。我们要将具体使用的技术栈，需要依赖的库，页面具体的描述都描述清晰，这样 Gemini 才会按照我们的需求给出代码。而不是仅仅用一两句话说，帮我完成什么什么。
在给 Antigravity 布置任务之后，Antigravity 会自主跨多个文件进行工作。
- Gemini 会在代码编辑器当中创建修改删除文件，实现功能。
- 在终端当中自主执行命令，执行脚本查看输出、安装依赖运行测试。
- 如果是前端项目，在验证阶段的话，也会自主打开页面进行交互测试截图。
Antigravity 会通过 Artifacts 提供透明的工作流程，包括任务列表，分解所有的子任务和预期的结果，实现计划包含了详细的技术方案和文件修改列表。代码变更记录，运行时的截图测试结果以及浏览器录制的完整视频。
中间 Artifacts
Antigravity 为了解决 AI Agent 和开发者之间的信任和透明度机制，在 AI 工作过程中设计了中间的构建（Artifacts），我将其中比较重要的文件列举一下
- Task，任务列表
- Implementation Plan，实施计划
- Walkthrough，完成报告
所有这些重要的文件都会保存在 ~/.gemini/antigravity/brain/ 目录下。
整个 AI Agent 执行的流程
- 用户提交任务描述
- Agent 初步分析和研究
- 生成 Implementation Plan
- 用户审核并给出修改意见
- Agent 生成 Task
- Agent 执行任务，跨编辑器，终端，浏览器
- Agent 完成各个子任务，并标记完成
- 最后生成 Walkthrough 报告
- 任务完成，持续迭代
Task 任务列表：定义子工作
Task 列表，Task 是 AI 代理执行的最小工作单元，每一个 Task 代表一个独立的工作会话。Antigravity 在自主执行的过程中也会实时更新这一份文件。
当 AI 收到任务之后，首先会生成一份任务分解清单，将大任务拆分为更细粒度的子任务。这使得开发者可以在最初的时候看到 AI 的思路，及时发现偏差并纠正，必要时可以调整任务的方向。
Implementation Plan
Implementation Plan，实施计划，其中包含了具体的代码编写技术栈，实时变更的内容。Implementation Plan 是 Agent 在编码之前生成的详细事前合意文件。目的是在代码前获得开发者同意，而不是事后解释。
Implementation Plan 会包含
- Agent 计划修改或创建的文件列表
- 依赖库和 API，使用的 NPM 包，第三方的 API，数据库等
- 具体的变更概要，高层次的修改方案
- 验证计划，实现后如何对功能进行测试，比如运行单元测试，进行浏览器测试
Walkthrough
Walkthrough，完成报告， Walkthrough 是 AI 完成任务之后的事后验证报告，通过完整的证据列来证明工作确实按计划完成。
Walkthrough 包含的内容
- Files Changed， 详细的文件变更记录和代码差异。
- Screenshots，功能实现后的截图
- Browser Recordings，自动交互测试的视频录制
- Test Results，自动化测试和手动验证的结果，测试通过率，覆盖率，错误日志等
- Agent Comments，自我评估和发现，标注性能注意事项，潜在风险，优化建议等
开发者不再需要运行代码进行验证，可以直接通过看 Walkthrough 了解 AI agent 完成之后的效果。
通过这三份文件，开发者可以很好的理解 Agent 做了什么事情，Task 是工作的具体内容，Implementation Plan 是事前承诺，Workthrough 是事后的证明。这三个文件构成了 Antigravity 的「信任」「自主」「反馈」三个原则。
自我进化的知识库
自我进化的知识库是 Antigraity 越用越聪明的核心机制。Antigravity 中的 Agent 每次运行都会从知识库中检索相关信息，也会给知识库贡献新知识，形成一个双向反馈循环。
知识库的三个维度
- 显式知识 Explicit Knowledge，直接可以看到和编辑的知识
- 代码片段，包括常用的函数，AP 调用模板
- 项目架构，项目组织形式，如何分层 API
- 配置规范，比如 Webpack/Vite 的最佳配置方式
- 隐式知识 Implicit Knowledge，完成任务过程中的高层知识
- 成功的步骤序列，完成子任务需要的具体步骤
- 问题解决方法，遇到错误解决的过程
- 工具调用模式，特定工具的使用顺序
- 例如 AI 已经成功实现了创建数据库模型，生成迁移文件，编写 API Endpoint，编写测试，那么下次处理类似任务会自动按照这个顺序执行
- 风格和偏好
- 命名规范，包括变量名，方法名，类名
- 代码风格，使用特定的组件 Tailwind ，避免方法过于复杂等
- 测试标准，要求为新功能编写单元测试，边界值测试
- UI 规范，设计中的圆角，边距，登录注册按钮的样式等
这个知识库的概念和 CLAUDE.md 等文件有些相似的感觉却又完全不一样，在 Antigravity 中我们不需要一个核心的指导文件。在看官网对 Knowledge Base 的介绍来看未来 Knowledge Base 发展成为一个团队可共享的知识库也大有可能。
