就在几小时前，Gemini 3.0重磅发布。随着而来的还有其颠覆性的AI原生IDE产品——Antigravity，这不只是一个新工具那么简单。谷歌的这次发布，将三个核心开发工具，AI代理（Agent）、代码编辑器（Editor）和浏览器（Browser） 集成在了一起，构建了由AI驱动、从编码、研究、测试到验证的完整闭环，一举打通了自家的生态。在这个体系下，只要你允许，从Gemini3.0pro写代码，再到部署Google Cloud的全流程它都可以自己完成。并且现在Gemini 3.0pro、Claude 4.5sonnet、GPT-OSS120B都可以免费使用，目前有Macos、Windows、Linux三个版本。Cursor这次真的危险了！
本文将深入剖析Antigravity的设计理念与核心功能，文章分为两个核心部分：
- 第一部分：Antigravity的核心理念与三大界面 – 讲解其“三位一体”的产品设计哲学。
- 第二部分：AI代理的核心能力与“产物”驱动的工作流 – 聚焦于AI代理如何工作，以及其独特的“产物”机制如何确保开发过程的透明与可控。
第一部分：Antigravity的核心理念与三大界面
Antigravity的设计哲学是集成。它认为，要真正发挥AI在软件开发中的潜力，就必须打破工具之间的壁垒，让AI贯穿于开发的全生命周期。为此，它构建了三个既独立又紧密协作的核心界面（Surfaces）。
1. 代理管理器 (Agent Manager) – 项目的“指挥中心”
代理管理器是你的“驾驶舱”和“收件箱（Inbox）”。它提供了一个所有项目（在Antigravity中称为“工作区”，Workspaces）和所有AI代理任务的宏观视图。
- 高层任务编排：你可以在这里用自然语言向AI代理下达高级指令，例如“帮我构建一个航班查询应用”或“研究一下AviationStack这个API”。
- 并行任务管理：这是其强大之处。你可以同时启动多个独立的AI任务，而不会互相干扰。例如，在视频演示中，用户让一个代理去实现核心功能，同时让另一个代理去设计Logo，再让第三个代理去研究第三方API。所有任务的进度都在代理管理器中一目了然。
- 统一的入口：它是所有工作的起点和汇集点。无论任务进展如何，你都可以从这里深入到任何一个任务的细节中，或者切换到编辑器或浏览器界面。
2. 编辑器 (Editor) – AI赋能的“代码驾驶舱”
当你需要亲自动手编码，或者想审查AI生成的代码时，可以一键从代理管理器进入编辑器界面。它不仅是一个功能齐全的现代IDE，更是一个被AI深度赋能的智能编码环境。
- 上下文感知自动补全 (Context-Aware Autocomplete)：这远超传统的代码提示。Antigravity的AI代理对整个工作区的文件了如指掌。当代理创建了一个新的工具函数后，即使你还没有在当前文件中导入它，编辑器也会在你需要时，以“幽灵文本”的形式智能地建议你使用这个新函数。你只需按下
Tab键，代码和对应的import语句就会被自动补全。 - AI侧边栏 (Agent Side Panel)：在编辑器中，你依然可以与AI代理持续对话。你可以选中一段代码，让它“帮忙重构”或“解释这段代码的作用”。这种“边写边聊”的模式，让AI真正成为了你的结对编程伙伴。
- 集成的版本控制与终端：编辑器内置了完整的Git功能和终端。最亮眼的是，当你想提交代码时，可以点击一个按钮让AI自动生成清晰、准确的commit message，因为它完全理解这次提交解决了什么问题
3. 浏览器 (Browser) – 代理的“眼睛和手”
浏览器是Antigravity最具突破性的部分，它不再是一个孤立的测试工具，而是AI代理可以直接控制的、用于与世界交互的“肢体”。
- 自动化端到端测试：当AI代理编写完一个前端功能后，它可以自动启动开发服务器，在集成的浏览器中打开你的应用（例如
localhost:3000），然后像真人用户一样点击按钮、填写表单、验证UI变化。 - 研究与信息收集：当代理需要了解一个它不熟悉的第三方API时，它会自己打开浏览器，进行Google搜索，找到官方文档并阅读，然后根据文档内容来编写API调用代码。
- 证据生成与验证：在测试过程中，代理可以录制屏幕或截取屏幕。这些录像和截图会成为它工作成果的一部分，为你提供无可辩驳的“证据”，证明功能已按预期工作。当代理控制浏览器时，窗口会显示一个独特的蓝色边框和蓝色光标，让你清楚地知道“AI正在操作”。
这三大界面的无缝切换与深度集成，构成了Antigravity的核心体验，将原本分散的开发活动统一到了一个连贯的工作流之中。
第二部分：AI代理的核心能力与工作流
如果说三大界面是Antigravity的“骨架”，那么AI代理及其独特的“产物”（Artifacts）驱动的工作流就是其“灵魂”。这个工作流的核心是透明、可审查、可控。
1. AI代理：不止于编码的全能开发者
Antigravity的代理是一个强大的AI助手，它能执行人类开发者的大部分任务：
- 项目脚手架：从零开始创建新项目。
- 编码与重构：实现复杂功能，或根据你的要求改进现有代码。
- 理解代码库：在修改前，它会先阅读相关文件，理解现有代码的结构和风格。
- 执行终端命令：安装依赖、运行服务器、执行测试。
- 生成设计资产：调用集成的图像生成模型（如视频中提到的“Nano Banana”）来创建Logo等。
2. “产物” (Artifacts)：让AI的工作过程不再是黑盒
为了让你能信任并有效指导AI，Antigravity引入了“产物”机制。代理在工作的关键节点会生成结构化的Markdown文档，向你汇报它的计划、进展和结果。主要有三种产物：
- 任务列表 (Task List) – 代理的内部计划 这是代理接到复杂任务后，为自己制定的行动步骤清单。例如，“构建航班应用”会被分解为“[ ] 初始化Next.js项目”、“[ ] 创建搜索表单”、“[ ] 实现Mock API”等。这个列表会随着工作的进行动态更新，让你能随时了解代理的进度和规划。
- 实施计划 (Implementation Plan) – “开工”前的蓝图审查 这是整个流程中最关键的协作节点。在进行任何实质性的代码修改之前，代理会提交一份详细的计划书，内容包括：
- 目标理解：复述它对你需求的理解。
- 技术方案：它打算如何实现，例如“我将创建一个新的React组件…”
- 文件变更：它计划创建、修改或删除哪些文件。
- 验证策略：它打算如何测试自己的工作，例如“我将用浏览器测试…” 最重要的是，你可以像在Google Docs中一样，对这份计划的任意部分进行评论。视频中，用户高亮文本并评论道：“使用我在.env.local里给你的密钥”和“把这个功能放在util文件夹里”。代理会理解并采纳你的反馈。只有在你批准计划后，它才会开始编码。
- 演练报告 (Walkthrough) – 工作成果的“交付凭证” 任务完成后，代理会提交一份总结报告。这份报告不仅会描述它做了什么，更重要的是，它会附上证据来证明工作已正确完成。这些证据通常是：
- 屏幕截图 (Screenshots)：展示UI最终状态的图片。
- 屏幕录像 (Screen Recordings)：一段代理亲自操作浏览器、测试功能的短视频。 通过审查这份包含“眼见为实”证据的报告，你可以快速、自信地验收成果。
这个由“产物”驱动的“计划 -> 审查 -> 执行 -> 验证”循环，将AI的开发过程从一个不可预测的黑盒，变成了一个清晰、可控、且充满协作的白盒。
写在最后
在深入体验了Antigravity的整个工作流后，可以提炼出几个极具启发性的核心观点：
- 它是一个“统一系统”，而非“工具集合”：Antigravity最大的创新在于其深度集成。AI不再是一个外部的“代码生成器”，而是内化于IDE的每一个角落，从项目管理、编码、测试到版本控制，无处不在。
- “产物驱动”是建立人机信任的关键：通过任务列表、实施计划和演练报告，Antigravity将AI的“思考”过程完全透明化，并通过“评论-批准”机制将主导权交还给开发者。这解决了当前AI工具最大的信任赤字问题。
- 开发范式正在从“提示词工程”转向“AI系统工程”：过去一年，许多人认为用好AI就是写好Prompt。Antigravity明确地告诉我们，这远远不够。真正的价值在于设计和管理一个AI协作系统。开发者的角色正在从一个纯粹的“执行者”，转变为一个“指挥家”——定义目标、审查计划、指导AI、整合结果。
Antigravity的出现，标志着AI辅助开发进入了一个新的阶段。它不再满足于生成零散的代码片段，而是致力于解决从原型到生产的“最后一公里”问题，特别是AI系统固有的非确定性、测试和验证难题。这不仅是一个工具的革新，更是一次对未来软件开发协作模式的深刻预演。我们有理由相信，这种人机共生的开发方式，将很快成为新的行业标准。
文章来自于微信公众号 “AI修猫Prompt”，作者 “AI修猫Prompt”