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Google Antigravity：深入了解谷歌的代理优先编码平台

作者：李博旭

介绍

谷歌的**“Antigravity”计划并不是要违背物理定律，而是通过人工智能重新定义软件开发。该计划于2025年底与谷歌的Gemini 3 AI模型一同发布，Google Antigravity是一个智能开发平台，旨在将编码提升到更高的抽象层次。这个名字唤起了登月式思维（谷歌的X实验室曾考虑过像太空电梯这样的想法），但这里的“antigravity”是比喻的：该平台减轻了开发者的繁重工作**，让智能代理处理常规任务，从而使创作者能够专注于大局。在这篇概述中，我们将探讨Google Antigravity是什么、它如何运作，以及使其可信赖的科学和技术——所有内容都以一种调查性但易于理解的语气呈现给技术爱好者和好奇的读者。什么是Google Antigravity？

Google Antigravity 是一款新推出的 AI 辅助软件开发平台（目前处于免费预览阶段），专为“代理优先”的编码时代设计。简单来说，它是一个 集成开发环境（IDE），由 AI 代理增强。这些 AI 代理不仅仅是自动完成代码，它们可以帮助规划、编写、测试，甚至在多个工具上运行代码。Google 将 Antigravity 描述为一个让开发者可以*“在更高的、以任务为导向的层次上操作”*的平台——你告诉 AI 你想实现什么，代理则会找出如何去做。与此同时，它仍然像个熟悉的 IDE，开发者可以在需要时介入并以传统方式编码。目标是将 AI 变成一个积极的编码伙伴，而不是被动的助手。

**关于 Google Antigravity 的关键事实：**它在 2025 年 11 月与 Gemini 3 AI 模型一起推出，并以 免费公共预览版（个人计划）提供给 Windows、MacOS 和 Linux 用户。开箱即用，它使用 Google 强大的 Gemini 3 Pro AI，但有趣的是，它还支持其他模型，比如 Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5 和一个开源的 GPT 模型（GPT-OSS）——这让开发者在选择代理背后的“智慧”时有更大的灵活性。这种开放性表明 Antigravity 不仅仅是 Google 的实验；它旨在成为 AI 时代的一个通用的编码基地，欢迎多种 AI 引擎的加入。

谷歌Antigravity如何运作？– 一个自主开发平台

谷歌Antigravity的核心是通过在开发的各个方面引入自主AI代理来重新构想编码工作流程。以下是它的工作原理：

自主编码、测试和构建的代理

使用Antigravity时，你不仅仅是在写代码——你是在协调AI“代理”为你执行部分开发工作。这些代理可以在你的编辑器中读写代码，执行终端命令，甚至打开浏览器验证正在运行的应用程序。实际上，AI代理拥有与人类开发者相同的工具（编辑器、命令行、浏览器），并且能够并行使用它们。例如，一个代理可以自主为一个新功能编写代码，启动本地服务器进行测试，并在浏览器中模拟用户点击以确保一切正常运行。这一切都在最小的人为干预下发生——你可能只需给出一个高层次的指令（例如“添加用户登录页面”），然后代理将其分解为步骤并执行。开发者变成了架构师或导演，监督多个同时工作的“初级开发者”AI。谷歌称这种方法为**“代理优先”**，因为代理在工作流程中处于中心位置，而不仅仅是隐藏在单行建议背后。

双工作区：编辑器视图与管理者视图（任务控制）

为了适应这种代理驱动的工作流程，Antigravity 提供了两种主要界面模式。默认的 编辑器视图 看起来和感觉像是一个熟悉的代码编辑器（实际上，Antigravity 本质上是一个定制的 VS Code 风格的 IDE）。在此视图中，你可以正常编写和编辑代码，旁边有一个 AI 助手面板（类似于 GitHub Copilot 或 Cursor）。然而，Antigravity 还引入了一种强大的 管理器视图，其功能像是多个代理的 “任务控制中心”。在管理器视图中，你可以启动和监控多个 AI 代理同时处理不同任务，甚至在不同项目工作区中工作。Google 将其比作一个可以 同时启动、协调和观察众多代理 的仪表板。这对于较大的项目特别有用：例如，一个代理可以调试后端代码，而另一个同时研究前端库文档——所有这些都可以在一个界面中查看。管理器视图体现了代理优先时代的精神，提供了传统 IDE 无法实现的自主工作流程的高层次监督。这是 Antigravity 的一个明显区别，将 IDE 转变为 多代理编排中心，而不是单一的编码窗口。

“工件” – 通过 AI 透明度建立信任

Google Antigravity 最引人入胜的部分之一是它如何解决自主 AI 的信任问题。通常，如果你让 AI 自行编写代码或执行命令，你会担心：它到底在做什么？做得对吗？Antigravity 的解决方案是让代理生成「工件」——本质上是详细的面包屑和交付物，以更高层次记录 AI 的工作。与其用每一个小的击键或 API 调用淹没你，Antigravity 中的代理会以人性化的形式总结其进展，比如任务列表、实施计划、测试结果、截图，甚至是浏览器屏幕录制。这些工件作为 AI 所做和计划做的事情的证明和透明度。例如，在代理尝试添加登录页面后，它可能会呈现一个工件列表：“创建了 LoginComponent.js，更新了 AuthService，运行了本地服务器，所有测试通过”，并附上浏览器中登录页面的截图。根据 Google 的说法，这些工件比筛选每一个动作的原始日志“更容易验证”。实际上，工件将 AI 的工作转化为可读的报告，增强了对自主行动正确性和与目标一致性的信任。

同样重要的是，工件支持反馈：反重力功能允许您在任何工件上给出类似 Google 文档风格的评论或注释——无论是指出计划中的错误，还是在截图中强调某个 UI 问题。智能助手会立即考虑这些评论，无需停下手头的工作。这种异步反馈循环意味着您可以在高层次上指导 AI（例如，“这个 UI 截图缺少登录按钮——请修复”），智能助手会在其下一步行动中整合这些更正。这是一种控制 AI 的新颖方式：您无需微观管理代码，而是通过对其输出的评论来引导智能助手。结合工件，这种方式创造了人与 AI 的协作感。开发者因此更有信心，因为他们可以看到 AI 的行为证据，并在中途纠正其方向，而不是盲目地相信它。

持续学习与知识库

Google Antigravity 还强调，这些 AI 代理可以从过去的工作和反馈中学习，以随时间提高。每个代理都维护着一种知识库，记录其所做的事情和学到的知识。例如，如果一个代理曾经需要了解如何配置复杂的网络服务器，它将把这个过程记为“知识条目”，下次可以更快、更少出错地完成。这些知识在会话之间保留，并可在代理管理器中访问。简而言之，您使用 Antigravity 越多，您的代理就会变得越智能、越个性化，因为它们积累了项目特定的专有技术。Google 将其描述为“将学习作为核心原语”，每个代理的操作都可以为不断增长的洞察库做出贡献，以实现持续改进。antigravityide.org antigravityide.org。虽然细节较少，但承诺是一个实际积累经验的 AI 配对程序员，类似于人类，而不是每次都从头开始。

背后的技术：Gemini 3 和工具集成

Antigravity 的代理背后的大脑是 Gemini 3 Pro，这是 Google 最先进的大型语言模型，以其改进的推理和编码能力而闻名。Gemini 3 在代码生成和多步推理上的表现令人印象深刻（例如，在编码基准测试中得分为 76%，而 GPT-4 的得分约为 55%），为 Antigravity 提供了强大的基础。该平台本质上是 Gemini 3 在完整开发环境中大展身手的展示。然而，正如所指出的，Antigravity 不仅限于 Gemini——它在许多方面设计为模型无关，也支持其他 AI 模型。

从更实际的层面来看，Antigravity 是一个桌面应用程序（根据早期用户的说法，它是 VS Code 的一个分支），您可以安装并使用您的 Google 帐户登录。然后，它会提供一个类似聊天的提示界面（用于自然语言指令），与终端界面和代码编辑器并排显示。这种多窗格设置意味着 AI 可以同时向您展示代码和终端输出，甚至可以打开一个浏览器窗口来展示正在构建的内容的实时预览。Google DeepMind 的首席技术官 Koray Kavukcuoglu 总结道：“这个代理可以与您的编辑器协作，跨越您的终端和浏览器，帮助您以最佳方式构建应用程序。”这种工具的紧密集成使得“反重力”的感觉变得可触摸——当一个 AI 能够无缝地在编写代码、运行命令和检查结果之间切换时，开发过程变得更加“无重”。

显示 Antigravity 的启动界面，具有“打开文件夹”和 AI 驱动的代理功能等选项。

Google Antigravity 的关键特性和能力Google Antigravity 为开发人员带来了许多新功能。以下是一些显著特性及其意义：

自然语言编码和“氛围”开发： 你可以直接用简单的英语（或其他语言）告诉 Antigravity 你想要什么，让 AI 负责实现。这超越了简单的代码补全，是从自然语言到完整任务执行。谷歌称之为*“氛围编码”*，可以通过高层次的提示生成复杂应用blog.google。这就像 IDE 内置了一个了解你意图的 AI 项目经理。
智能代码自动补全： 在经典编码意义上，Antigravity 的编辑器仍然提供Tab 自动补全和输入时的建议，由 Gemini 3 深刻理解上下文驱动。这意味着它可以更准确地预测你接下来需要的代码，考虑整个代码库，而不仅仅是最后几行。对于开发者来说，这感觉像是一个升级版的 Copilot——更少的模板代码，第一次就能得到更正确的代码。
跨界面代理控制： Antigravity 代理不仅限于代码。它们可以同时在编辑器、终端和浏览器界面上运行。例如，一个代理可以编写单元测试（编辑器），运行它（终端），并打开本地服务器验证输出（浏览器），实现连续工作流。这种“多界面”能力是革命性的——你的 AI 助手不再对环境视而不见，它可以真正在你的机器上做你会做的一切来开发和调试。
并行代理和任务管理： 你不必一次只使用一个 AI 代理。Antigravity 的代理管理器让你可以同时生成多个代理并分配不同的任务或让它们协作。这就像拥有一支 AI 实习生军队。例如，在紧迫的截止日期下，你可以部署一个代理编写新功能代码，同时另一个代理编写文档或研究 API。协调多个 AI 工作流的能力是独特的，Antigravity 提供收件箱和通知来跟踪其进度，以免你感到不知所措antigravityide.org。
工件验证： 如所描述，工件是核心功能：由代理生成的自动待办事项列表、计划、测试结果、截图等。这些提供了 AI 所做工作的即时验证和透明度。平台强调只保留*“必要和充分”*的工件集，以确保你在不被数据淹没的情况下获得信息antigravityide.org。这意味着在任何时候，你都可以查看代理的工件日志来了解其计划或验证任务结果，这对于信任自主编码至关重要。
类似 Google Docs 的反馈： 借鉴协作文档编辑，Antigravity 允许对工件和代码进行内联评论。你可以突出显示代理输出的一部分（即使是在截图或代码块中）并评论你的反馈或指示。代理会阅读这些评论并相应调整其行动。这一功能将开发过程变成你与 AI 之间的对话，而非单向指令。这是一种直观的方式来纠正或完善 AI 的工作，而无需从头编写新提示。
持续学习与知识库： 代理保留过去互动的记忆。Antigravity 引入了**“知识”**概念，代理记录在先前任务中学到的有用片段或事实。随着时间的推移，这将成为在代理管理器中可访问的知识库，这意味着 AI 可以重用以前的解决方案并变得更高效。简而言之，Antigravity 代理会随着时间的推移为你的特定项目变得更好，而不是无状态的。这一功能暗示了一种自动改进的 AI 开发环境，可以适应你的代码库或团队的模式。
多模型和开放生态系统： 与一些竞争对手不同，谷歌 Antigravity 不局限于单一 AI 模型。默认情况下，它使用 Gemini 3 Pro（顶级），但也支持接入其他语言模型——特别提到 Anthropic 的 Claude 4.5 变体和 OpenAI 的开源 GPT-OSS。这在科学和战略上都值得关注：这意味着平台在某种程度上是模型无关的，或许是为了允许比较或避免锁定。它还意味着谷歌关注的是平台的代理协调技术本身，而不是任何一个 AI 模型。对于开发者而言，模型的选择可以意味着平衡不同的优势（例如，也许一个模型在某种编程语言或风格上比另一个更好）。免费预览甚至允许免费访问 Gemini 3 Pro，且限制宽松（谷歌称只有最重度用户可能达到限制），这是吸引开发者尝试这个尖端工具的诱人提议。
传统 IDE 功能： 值得注意的是，除了华丽的 AI 功能外，Antigravity 仍然是一个功能齐全的 IDE，具备所有预期能力：带有语法高亮的代码编辑器、调试支持、版本控制集成等。它被描述为**“全功能 IDE，包含 Tab、命令、代理等”**。因此，开发者可以流畅地将手动编码与 AI 帮助结合使用。在实践中，你可能自己编写一部分函数，然后请代理为其生成测试，再回过头来调整代码。Antigravity 的设计力求使这种交互顺畅无阻。

总的来说，Google Antigravity 将先进的AI代理编排与现代编码环境的舒适性结合在一起。它就像是编码的自动驾驶仪：你可以让它自主运行，但始终可以通过仪表和控制来检查工作并根据需要进行调整。

Google Antigravity AI 生成一个音频上传UI模型，用于上传播客和会议录音。

科学和实验背景

Google Antigravity 处于尖端AI研究和实际软件工程的交汇处。它的出现反映了一个更广泛的科学追求：我们能否让AI不仅协助编码，还能自主进行编码作为一门科学？ 本节探讨了这一计划的背景及一些展示其能力的实验。

从代码助手到自主代理

在过去的几年里，开发者逐渐习惯了像 GitHub Copilot 这样的 AI 编码助手，它们可以建议代码行。Antigravity 将这一概念进一步推进到自主代理 AI的领域，符合 AI 研究趋势，探索让模型执行多步骤推理和工具使用。在 AI 研究社区中，对“软件代理”的兴趣日益增长——这些是可以在软件环境中采取行动的 AI 程序，而不仅仅是聊天或完成文本。Google Antigravity 可以被视作这些理念的现实测试平台：它利用了 Gemini 3 的高推理能力（Gemini 3 因在推理基准测试中的顶级表现而闻名），并为其提供了一个有限的操控空间（开发环境）来进行活动。通过将代理的行动限制在编码工具内，并通过人工制品和反馈提供护栏，Antigravity 架起了理论 AI 规划/执行研究与日常编程任务之间的桥梁。

事实上，Antigravity 的元素呼应了人机协作和程序合成中的学术方法。AI解释其计划（工件）并由人类监督的概念与“监督正确性”这一AI安全技术的理念相一致，在这种技术中，系统必须为其步骤提供理由以获得批准。同样，知识库功能暗示了应用持续学习算法以维持长期上下文。从科学角度来看，Antigravity 是一项实验，探讨在给予结构和监督的情况下，我们能多大程度上信任AI处理创造性、复杂的工作（如编码）。它既是一个研究项目，也是一个产品——这可能是谷歌将其作为预览发布而非最终服务的原因。

演示：从弹球机到物理模拟

为了证明其能力，谷歌展示了使用 Antigravity 的几个富有想象力的演示。这些例子展示了项目的现实基础，表明它不仅仅是炒作，并能解决非平凡的问题：

自动弹球机玩家： 在一个演示中，谷歌挑战机器人研究人员使用 Antigravity 构建一个自动弹球机。这可能涉及为传感器和执行器编写代码，然后使用代理迭代改进控制逻辑。Antigravity 能够为涉及物理（球体动力学）和实时控制的机器人项目做出贡献，这说明了该平台的多功能性。它不仅限于制作网络应用程序；它还可以在模拟中处理沉浸式、基于物理的场景。代理可以编写代码来检测弹球的位置并触发弹板，然后在模拟环境中进行测试。
倒立摆控制器： 另一个演示中，Antigravity 帮助创建了一个倒立摆控制器——这是一个经典的控制系统问题（在小车上平衡一根杆子，类似于火箭稳定的简单模型）。这在工程和 AI 中是一个著名的基准测试，因为它需要连续反馈控制和物理计算。使用 Antigravity 进行这一任务表明代理能够编写与物理库集成的代码，甚至可以控制硬件，然后验证稳定性（可能通过在浏览器可视化中模拟摆动）。这展示了科学好奇心：谷歌实际上是在问，AI 代理能否找出控制算法？ 令人印象深刻的是，Antigravity 的代理能够生成浏览器并运行交互式模拟，迭代调整控制器直到摆保持直立。
航班跟踪应用 UI 迭代： 在软件方面，一个演示涉及使用代号“Nano Banana”（可能是设计或数据集）在 Antigravity 中快速迭代航班跟踪应用的 UI。这里的重点是前端开发。代理可以生成不同的界面布局，通过 API 获取真实的航班数据等等。Antigravity 的浏览器视图集成意味着 AI 可以立即呈现应用程序并检查，如地图是否加载或设计是否正确。此演示强调了平台在多模态任务方面的优势——它可以同时处理文本（代码）、视觉（UI 布局、图表）和数据获取。这与谷歌提到的 Gemini 3 支持生成 UI 模式有关，产生动态界面和视觉效果，Antigravity 可以利用这一点。
多代理协作白板： 另一个例子是通过协调多个代理并行为协作白板应用添加功能。这可能展示了对于复杂应用，不同代理可以同时处理不同功能实现的方式——一个代理可以添加绘图工具，而另一个则添加聊天功能，所有这些都通过代理管理器进行管理。这有点像并行编程，但使用 AI 线程。结果是快速开发多项功能，这通常需要一个开发团队——暗示Antigravity 可以模拟一个多开发者团队，由 AI 组成，全部在一个用户的指导下。

这些演示不仅仅是噱头；它们是重要的概念验证。它们表明，支撑 Antigravity 的技术足够现实，可以解决实际的工程问题。无论是编写控制算法还是设计交互式用户界面，该平台的代理都能参与需要理解物理学、用户体验和复杂逻辑的任务。对于持怀疑态度的观察者来说，这样的具体用例增加了可信度：这不是空头支票或愚人节玩笑，而是一个实际工作的系统，解决开发者关心的场景。

软件开发的登月计划

将这个项目命名为“Antigravity”，谷歌故意唤起大胆、未来创新的形象。这让人联想到 Google X “登月工厂” 的精神——在那里追求大胆的想法（如小行星采矿、太空电梯、自动驾驶汽车）。虽然 Antigravity 是一个软件工具，但它承载着突破传统约束的精神。在传统软件工程中，添加更多功能或构建复杂系统通常会因为需要维护更多代码、修复更多错误而让你感到负担（因此有重力的比喻）。谷歌 Antigravity 希望消除这种负担，让开发者在构建更多的同时感受到更少的阻碍。这是一个实验性的想法：如果编码没有重力，你可以以逃逸速度前进吗？

从历史上看，谷歌一直对重力相关的概念很感兴趣（例如，旧的 「Google Gravity」 浏览器小把戏，通过让搜索页面像被重力拉动一样崩溃，是一个受欢迎的彩蛋）。「Antigravity」 这个名字翻转了这一概念——与其说一切都分崩离析，不如说事物可以漂浮地自行组装。谷歌在 Antigravity 的宣传中使用了太空飞行的比喻，比如启动应用时的 “体验起飞” 和倒计时（3…2…1）。这种营销角度吸引了观众的 科学好奇心：它将平台框架为探索编程新前沿的发射台，几乎就像是开发者的宇航员计划。

值得注意的是，虽然这个概念听起来很奇幻，但谷歌将其建立在真实技术的基础上。他们甚至引入了 AI 编码领域的优秀人才 来领导这一项目——例如，该项目由 Varun Mohan（Codeium/Windsurf 的前 CEO）领导，他的团队曾开发过受欢迎的 AI 代码工具。这为 Antigravity 增添了 可信度：它是由拥有深厚 AI 驱动开发经验的人打造的，而不是毫无根据的异想天开。谷歌本质上是在结合 大胆设想 与 实用的 AI 研究 和经验丰富的工程技术。

关于开发者文化的话题：名字「Antigravity」可能也是对一个著名程序员笑话的俏皮点头。在 Python 编程语言中，输入 import antigravity 会著名地打开一个 XKCD 网络漫画，其中一个角色说 Python 代码如此简单，感觉就像在飞行medium.com。这种幽默的引用——导入 antigravity 来飞行——与谷歌平台的目标完美契合：让开发者“飞过”曾经枯燥的编码任务。无论是否有意，这个名字的选择无疑与开发者的幽默感和想象力产生共鸣。它在说：如果在编码中使用 AI 的感觉像那部漫画中暗示的那样自由呢？

结论：代理优先开发的未来

Google Antigravity 代表了朝着软件创作「AI优先」未来迈出的大胆一步，在这个未来中，人类开发者将与智能代理一起工作。从科学上讲，它站在 AI 的前沿，测试像 Gemini 3 这样负责的工具型模型在编程等复杂领域中能走多远。早期证据——从基准得分到弹球游戏演示——表明这种方法不仅有趣，而且可行。对于开发人员和技术爱好者来说，Antigravity 激发了兴奋和好奇心：它承诺一个构建软件更多在于引导你想要什么，而不是逐行处理代码的世界。

关键是，Google 尝试解决使这种系统有用所需的现实基础。他们通过关注信任（工件和验证）、反馈循环以及保持熟悉的环境，为这一大胆尝试奠定了坚实的基础。Antigravity 没有要求开发者盲目跳入完全自动化的编码，而是提供了透明性和控制的安全网。这种自主性和监督的结合也可能为其他超越编码的 AI 工具提供一个模型。

在更广泛的背景下，Google Antigravity 可以被视为既是产品也是持续的实验。「代理优先」的IDE会成为新常态吗？现在下结论还为时过早，但这一举措确实推动了讨论的进展。竞争者和初创公司也在探索类似的想法（如 Cursor、Replit 的 Ghostwriter、Microsoft 的 Visual Studio 扩展等），因此我们正在见证开发者工具领域的新太空竞赛——显然，Google 希望在这一领域领先，即使它与一些竞争对手合作。

目前，好奇的开发者可以免费下载 Antigravity 尝试一下。无论你是想减轻繁琐工作的专业开发者，还是对 AI 感兴趣的业余爱好者，启动这个应用程序并进行实验都是值得的。这个名字本身就邀请探索：Antigravity 暗示着常规规则并不完全适用。确实，当你看到 AI 代理为你编写和测试代码时，你可能会感到一种几乎像科幻般的兴奋，就像亲眼目睹重力实时被挑战。这正是那种推动技术前进的创新、科学驱动的游戏。Google Antigravity 向我们所有人提出了一个令人着迷的问题：当软件开发本身几乎没有重量时，我们将构建什么？

参考资料（来源）

Google 关键字博客 – 「开始使用 Gemini 3 构建」 (Logan Kilpatrick)
The Verge – 「Google Antigravity 是为 Gemini 3 构建的“以代理为先”的编码工具」
OfficeChai – 「Google 发布了 Antigravity IDE 以与 Cursor 竞争」
StartupHub.ai – 「Google Antigravity 推出以革新代理软件开发」
Cension AI 博客 – 「Google Antigravity AI – 是什么？」
Google Antigravity（官方站点的非官方镜像）– 功能描述和用例
TechCrunch – 「Google 推出带有新编码应用的 Gemini 3……」
XKCD/Python 参考 – Python 的“import antigravity”彩蛋致敬飞行 (TheConnoisseur, Medium)medium.com 和原始漫画脚本。
Google X moonshot 背景 – Google X 的过去实验（例如太空电梯）。