
什么是 Google Antigravity
Google Antigravity 是一款由 Google 开发的、基于智能体(Agent)驱动的下一代集成开发环境(IDE)。它在流行的 VS Code 基础上进行了深度重构,其核心理念是让 AI 代理(Agents)能够像人类工程师一样,拥有操作终端、浏览器和文件系统的完整权限,从而自主完成从需求规划到代码编写,再到自动化测试与验证的全流程工作。

antigravity 网站截图
核心功能
一、双重交互视界 Antigravity 设计了两个核心工作面板: 编辑器视图(Editor View):类似于 VS Code 的界面,开发者可以在此查看代码细节、手动微调或与侧边栏助手交流。 智能体管理视图(Agent Manager):这是系统的指挥中心。开发者在此分发高阶任务,监控多个 AI 代理异步执行不同的子任务,如同在操作间指挥一支高效的工程团队。
二、自主操作闭环 不同于只给出建议的 AI,Antigravity 的智能体可以: 自主操作终端:安装依赖、启动服务器、执行脚本。 自主控制浏览器:内置 Chrome 扩展功能,智能体能像人一样点击按钮、输入表单,验证前端逻辑是否符合预期。 自我纠错:当测试失败时,它会自动读取错误日志并返回代码区进行修复,直至跑通。
三、工件(Artifacts)验证机制 为了解决信任问题,AI 在执行过程中会生成一系列可视化成果: 任务清单与实施计划:在动工前明确步骤。 浏览器操作录像与截图:直观展示功能测试的过程。 代码差异对比:清晰标注所有被修改的行。
主要特色
代理优先(Agent-first):AI 不再是被动等待提问的聊天框,而是主动拆解任务、管理进度的执行者。 多任务并行处理:支持同时启动多个代理,分别负责后端接口、前端 UI 和单元测试,极短时间内交付复杂功能。 跨模型支持:除了首发的 Gemini 3 Pro,它还展示了支持其他主流大模型的灵活性。 记忆与学习能力:系统会建立专案知识库,记录以往的最佳实践和特定的代码风格。
技术原理
Antigravity 的强大源于 Google 尖端模型的组合拳: 推理核心:Gemini 3 Pro 提供逻辑拆解、代码生成和深度学习能力。 交互能力:Gemini 2.5 Computer Use 技术支持 AI 像人类一样识别和操作电脑桌面、浏览器 UI。 视觉模型:Nano Banana 等影像模型负责处理图形界面、生成 UI 素材及审查截图。
使用教程
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下载安装,下载对应 Windows、macOS 或 Linux 的安装包。
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初始配置:安装后可选择从现有的 VS Code 或 Cursor 导入插件和设置。
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身份验证:使用 Google 账号登录以获取模型服务权限。
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下达指令:在 Agent Manager 中输入自然语言指令(例如:帮我创建一个支持暗黑模式的财务报表看板)。
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审核计划:AI 会先给出实施计划,点击确认后,观察它自动编写代码并打开浏览器进行验证。
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验收工件:任务完成后,检查 AI 提供的视频录像和代码 Diff 确认无误。
应用场景
快速原型开发:创业者通过对话在几小时内构建出功能完备的 MVP(最小可行性产品)。 存量代码重构:让 AI 代理批量清理冗余代码、升级过时的库或添加缺失的单元测试。 氛围编程(Vibe Coding):非技术背景人员通过不断反馈和调优,由 AI 完整实现其想法。
收费模式
目前 Google Antigravity 处于公测预览(Public Preview)阶段。在此期间,个人开发者可以免费下载使用,并且针对 Gemini 3 Pro 提供了非常宽松的使用额度(每 5 小时刷新一次)。未来可能会逐步推向 Google AI Ultra 订阅者或企业云服务。
适用人群
资深开发者:希望从机械性搬砖中解放,转而担任架构师和评审者。 非专业人员:有业务逻辑但不懂编程,希望通过自然语言驱动开发工具。 敏捷开发团队:需要快速迭代功能、进行大规模并行测试的小型技术团队。
优缺点分析
优点: 极致的生产力:将数小时的编码工作缩短至分钟级。 验证闭环:自带浏览器录屏和截图,极大地降低了代码审计的难度。 极低门槛:普通人也能通过描述需求完成软件构建。
缺点: 隐私顾虑:由于代码需通过 Google 服务器处理,对合规性要求极高的闭环项目可能不适用。 潜在的 Bug:完全自主的代理有时会产生意料之外的逻辑错误,仍需人类最终把关。
总结
Google Antigravity 不仅仅是一个工具的更新,它预示着 AI 驱动开发(AIDD)时代的到来。从人类编写代码、AI 提供建议,转变为人类设定目标、AI 代理执行任务,这一范式转移将重塑软件工程的未来。
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