概述官网Google推出的跨平台智能体优先Agent-firstAI原生应用开发平台。核心功能包括任务级协作、跨界面自动化和多模态原型生成能够提供可视化原型和用户UI图。官方提供四种使用形式Antigravity谷歌当前主推产品最新版本2.4.2。区别于IDE界面干净清爽左侧是项目列表右侧是对话区不再把代码编辑器放在视觉中心。用户不是先进入代码窗口再让AI辅助自己改代码而是先进入一段对话再让AI接手任务、理解项目、操作文件、给出结果。看起来和Codex、Claude Code越来越像。三者的共同点是都在把开发工具从编辑器迁移到任务中心。过去开发者打开工具是为了进入一个项目现在打开这些AI Agent工具更像是为了交代一个目标。用户提出需求AI读取项目、规划步骤、申请权限、修改文件、运行命令、最后汇报结果。开发者的角色也在变化从亲手写每一行代码变成判断需求、授权操作、审查结果的人。模型选择更开放不仅支持Gemini模型还支持GPT和Claude系列最新模型。Antigravity CLIAntigravity IDE基于VS Code开发Antigravity SDKManager View可同时管理多个Agent并行工作计划模式提出需求它会先生成一份详细的实施计划、文档、Checklist让你提前确认。几种模式选择强控制审核模式每一步都需要你确认Agent自主判断模式放手让它自己搞定。规则(Rules)分为全局规则和工作区规则。会话模式Planning规划Agent 在执行任务之前会先进行规划适用于深度研究、复杂任务或协作工作Fast快速Agent 将直接执行任务适用于简单任务可以更快速地完成任务。引用上下文对象包括文件、代码块、规则、MCP。工作流/分为全局工作流和工作区工作流斜杠命令/goal适合交给AI一个持续目标让它自动推进任务/grill-me要求AI在动手之前先深度追问把需求细节对齐/schedule用来设置定时或周期任务/browser强制启用浏览器能力让AI可以围绕网页信息继续工作代理一个不止于编码的全能开发者助手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根据要求改进现有代码实现复杂功能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来创建Logo等四种模式Strict Mode严格模式。在处理生产环境或核心系统时任何微小的自动化错误都可能导致不可逆的后果如删库配置错误等。严格模式要求务必审查所有更改将Agent降级为建议者而非执行者。强制人类开发者作为最后一道防线确保每一行代码和每一个命令都经过人工确认并引入Gemini Code Assist等外部审计工具来对冲AI的幻觉风险。Review Policy策略、 Terminal Command Auto Execution、 JS Execution Policy都是Disable状态。Review-Driven Development审查驱动开发模式默认模式优先强调学习和细致的代码编写。Terminal execution policy和Review Policy策略都是Request Review这是为了让开发者在AI执行操作前看到“它要做什么”和“它为什么要这么做”。JS execution policy策略为Disable为了防止Agent在后台静默运行复杂的逻辑脚本确保代码逻辑的透明度。建议从这个模式开始等更熟练后再调整设置。Agent-Driven Development代理驱动开发模式非常适合忙碌的AI工程师已经配置一些技能并在管理多个Agent。能通过在允许、阻止列表中添加更多条目来优化工作流。Terminal execution policy和Review Policy策略都是Always ProceedJS execution policy策略也是Always Proceed。此模式下只需要看结果不需要中间确认过程。Custom configuration自定义配置模式。当你希望为特定工作流定制Agent策略时可以选择自定义配置模式。希望让Agent主导生成但仍坚持先审批计划这种模式就很合适。Terminal execution policy和Review Policy策略、以及JS execution policy策略可以自定义配置。产物即Artifacts代理在工作的关键节点会生成结构化的Markdown文档汇报计划、进展和结果。主要有三种产物任务列表(Task List)代理的内部计划代理接到复杂任务后制定行动步骤清单。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)开发前的蓝图审查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。验证策略如何测试及验证工作。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它会附上证据来证明工作已正确完成屏幕截图(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一个清晰、可控、且充满协作的白盒。总结一个“统一系统”而非“工具集合”最大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”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。Skills参考Agent Skill概述。GitHub里关于Antigravity的skills项目也不少antigravity-awesome-skills43.9K Star6.5K Fork现已改名为Agentic-awesome-skillsantigravity-skills937 Star162 Fork麻痹也改名叫open-agent-hub安装方式推荐使用软链接而不是直接把整个仓库克隆进skills目录。Antigravity会扫描并加载skills目录下所有文件夹如果一次性塞入太多无关技能会造成指令冲突、推理变慢。gitclone https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills.git ~/agent-library# 对需要的技能单独建立软链接ln-s~/agent-library/skills/skill-name~/.gemini/antigravity/skills/gitclone https://github.com/obra/superpowers.git ~/.gemini/antigravity/skills/superpowers不需要某个技能时直接删掉链接rm链接文件不影响源码保持目录干净。使用建议skills目录下常驻技能建议不超过15个按需挂载建立或删除软链接后在聊天框输入/skills reload即可实时生效使用skill显式指派有助于提高Agent回答的专注度和准确性。插件大都在awesome仓库下Brainstorming强制AI在动手写代码之前先把事情谈清楚。它会一次问你一个问题逐步弄清你想做什么、为谁做、有哪些限制最终整理成一份设计文档再开始实现SuperPowers同上需求理解、拆成具体任务再逐个执行并检查结果。内置十几个子流程写测试、调试、代码审查、合并分支等会在合适的时机自动触发不需要你手动调用Skill-Creator用创建新Skill的Skill。如果有某类反复出现的任务可用它把这套流程打包成一个可以随时调用的Skill。从命名、写描述到安装全程引导最后生成可直接使用的文件Frontend-Design先评估设计方向是否合理从视觉辨识度、场景匹配度、实现难度、性能影响几个角度打分分数太低就会建议换方向而不是直接做出一个平庸的结果NotebookLM把个人Google NotebookLM笔记本接入开发环境。AI只从上传的文档里找答案并注明出处而不是凭训练知识作答。每次问答都会开启一个独立的浏览器会话、获取答案后关闭回答带有来源引用。适合需要查阅内部文档、API手册或私有资料的场景Copywriting把技术内容改写成面向用户的文案。会先问清楚目标读者和希望对方做什么再动笔。硬性规定不能捏造数据、虚构用户评价或做无法核实的承诺Antigravity Cockpit实时监控模型的使用配额Antigravity QuotaAGQ同上更轻量级Auto Accept自动执行命令行或脚本自动接受提高效率有风险Graph-It-Live当多个Agent并发修改代码时实时将文件之间的依赖关系渲染成可交互的图表。唤出命令面板在键盘上按下Ctrl Shift P搜索并打开基础设置Open Settings输入graph-it-live.enableMcpServerenableAntigravity以Windows系统为例从官网下载Antigravity-x64.exe双击安装没有提供自定义安装路径选项默认给安装到宝贵的系统盘即C盘。查看归属地https://policies.google.com/terms如果显示为中国或香港后面的实战很难操作下去。修改归属地https://policies.google.com/country-association-form发起修改地区的申请在审核通过之前会遇到如下问题。选择第一种使用方式即【Continue with Google】会出现如下熟悉的地区限制问题以及报错解决方法是使用【Google Cloud project】方式打开Google Cloud免费注册但还需要填写姓名、地址、信用卡信息填写项目ID。Antigravity IDE以Windows平台为例从官网下载Antigravity IDE.exe双击安装支持修改安装目录。和Antigravity一样需解决区域限制方能使用。提供三个既独立又紧密协作的核心界面代理管理器(Agent Manager)项目的指挥中心提供一个所有项目工作区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代理下达高级指令并行任务管理可同时启动多个独立的AI任务而不会互相干扰。所有任务的进度都在代理管理器中一目了然统一的入口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切换到编辑器或浏览器界面。编辑器(Editor)当你需要亲自动手编码或想审查AI生成的代码时可以一键从代理管理器进入编辑器界面。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。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)在编辑器中可与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真正成为结对编程伙伴。集成的版本控制与终端编辑器内置完整的Git功能和终端。提交代码时点击按钮让AI生成清晰准确的提交信息浏览器(Browser)AI代理可直接控制的、用于与世界交互的工具。自动化端到端测试当AI代理编写完一个前端功能后能自动启动开发服务器在浏览器中打开应用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。快捷键Ctrl E打开Agent ManagerCtrl L打开AI对话框Ctrl I编辑选中的代码CLI基于命令行安装curl-fsSLhttps://antigravity.google/cli/install.sh|bash# Windows系统多两种安装方式irm https://antigravity.google/cli/install.ps1|iexcurl-fsSLhttps://antigravity.google/cli/install.cmd-oinstall.cmdinstall.cmddel install.cmdAntigravity SDK官方开源GitHub2.6K Star999 ForkPython SDK。遵循三层架构层级用途关键类Layer1简易层高级、开箱即用的入口点AgentLayer2会话层带历史记录和便捷方法的有状态会话Conversation,ChatResponse,Step,ToolCall,AgentConfig,HookRunner,ToolRunner,TriggerRunnerLayer3适配器层传输层和后端抽象Connection,ConnectionStrategy,LocalConnection基于pip安装pip install google-antigravity示例importasynciofromgoogle.antigravityimportAgent,LocalAgentConfigasyncdefmain():configLocalAgentConfig(system_instructionsYou are an expert assistant for codebase navigation.,# 可选# api_keyyour_api_key_here,)asyncwithAgent(config)asagent:responseawaitagent.chat(登录逻辑梳理)print(awaitresponse.text())asyncdefrun():awaitmain()if__name____main__:asyncio.run(run())多模态支持fromgoogle.antigravityimportAgent,LocalAgentConfigfromgoogle.antigravity.typesimportImage,from_file configLocalAgentConfig(system_instructionsYou are an expert software architect.)asyncwithAgent(config)asagent:# 1. 自动解析为types.Documentpdf_specfrom_file(spec.pdf)# 2. Direct constructor instantiation (perfect for in-memory raw bytes)chart_imageImage(databraw_png_bytes_here,mime_typeimage/png,descriptionArchitecture blueprint)# Send a mixed list of text instructions and content classesprompt[Analyze this chart against the specification and list three security vulnerabilities:,chart_image,pdf_spec]responseawaitagent.chat(prompt)print(awaitresponse.text())
概述官网Google推出的跨平台智能体优先Agent-firstAI原生应用开发平台。核心功能包括任务级协作、跨界面自动化和多模态原型生成能够提供可视化原型和用户UI图。官方提供四种使用形式Antigravity谷歌当前主推产品最新版本2.4.2。区别于IDE界面干净清爽左侧是项目列表右侧是对话区不再把代码编辑器放在视觉中心。用户不是先进入代码窗口再让AI辅助自己改代码而是先进入一段对话再让AI接手任务、理解项目、操作文件、给出结果。看起来和Codex、Claude Code越来越像。三者的共同点是都在把开发工具从编辑器迁移到任务中心。过去开发者打开工具是为了进入一个项目现在打开这些AI Agent工具更像是为了交代一个目标。用户提出需求AI读取项目、规划步骤、申请权限、修改文件、运行命令、最后汇报结果。开发者的角色也在变化从亲手写每一行代码变成判断需求、授权操作、审查结果的人。模型选择更开放不仅支持Gemini模型还支持GPT和Claude系列最新模型。Antigravity CLIAntigravity IDE基于VS Code开发Antigravity SDKManager View可同时管理多个Agent并行工作计划模式提出需求它会先生成一份详细的实施计划、文档、Checklist让你提前确认。几种模式选择强控制审核模式每一步都需要你确认Agent自主判断模式放手让它自己搞定。规则(Rules)分为全局规则和工作区规则。会话模式Planning规划Agent 在执行任务之前会先进行规划适用于深度研究、复杂任务或协作工作Fast快速Agent 将直接执行任务适用于简单任务可以更快速地完成任务。引用上下文对象包括文件、代码块、规则、MCP。工作流/分为全局工作流和工作区工作流斜杠命令/goal适合交给AI一个持续目标让它自动推进任务/grill-me要求AI在动手之前先深度追问把需求细节对齐/schedule用来设置定时或周期任务/browser强制启用浏览器能力让AI可以围绕网页信息继续工作代理一个不止于编码的全能开发者助手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根据要求改进现有代码实现复杂功能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来创建Logo等四种模式Strict Mode严格模式。在处理生产环境或核心系统时任何微小的自动化错误都可能导致不可逆的后果如删库配置错误等。严格模式要求务必审查所有更改将Agent降级为建议者而非执行者。强制人类开发者作为最后一道防线确保每一行代码和每一个命令都经过人工确认并引入Gemini Code Assist等外部审计工具来对冲AI的幻觉风险。Review Policy策略、 Terminal Command Auto Execution、 JS Execution Policy都是Disable状态。Review-Driven Development审查驱动开发模式默认模式优先强调学习和细致的代码编写。Terminal execution policy和Review Policy策略都是Request Review这是为了让开发者在AI执行操作前看到“它要做什么”和“它为什么要这么做”。JS execution policy策略为Disable为了防止Agent在后台静默运行复杂的逻辑脚本确保代码逻辑的透明度。建议从这个模式开始等更熟练后再调整设置。Agent-Driven Development代理驱动开发模式非常适合忙碌的AI工程师已经配置一些技能并在管理多个Agent。能通过在允许、阻止列表中添加更多条目来优化工作流。Terminal execution policy和Review Policy策略都是Always ProceedJS execution policy策略也是Always Proceed。此模式下只需要看结果不需要中间确认过程。Custom configuration自定义配置模式。当你希望为特定工作流定制Agent策略时可以选择自定义配置模式。希望让Agent主导生成但仍坚持先审批计划这种模式就很合适。Terminal execution policy和Review Policy策略、以及JS execution policy策略可以自定义配置。产物即Artifacts代理在工作的关键节点会生成结构化的Markdown文档汇报计划、进展和结果。主要有三种产物任务列表(Task List)代理的内部计划代理接到复杂任务后制定行动步骤清单。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)开发前的蓝图审查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。验证策略如何测试及验证工作。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它会附上证据来证明工作已正确完成屏幕截图(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一个清晰、可控、且充满协作的白盒。总结一个“统一系统”而非“工具集合”最大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”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。Skills参考Agent Skill概述。GitHub里关于Antigravity的skills项目也不少antigravity-awesome-skills43.9K Star6.5K Fork现已改名为Agentic-awesome-skillsantigravity-skills937 Star162 Fork麻痹也改名叫open-agent-hub安装方式推荐使用软链接而不是直接把整个仓库克隆进skills目录。Antigravity会扫描并加载skills目录下所有文件夹如果一次性塞入太多无关技能会造成指令冲突、推理变慢。gitclone https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills.git ~/agent-library# 对需要的技能单独建立软链接ln-s~/agent-library/skills/skill-name~/.gemini/antigravity/skills/gitclone https://github.com/obra/superpowers.git ~/.gemini/antigravity/skills/superpowers不需要某个技能时直接删掉链接rm链接文件不影响源码保持目录干净。使用建议skills目录下常驻技能建议不超过15个按需挂载建立或删除软链接后在聊天框输入/skills reload即可实时生效使用skill显式指派有助于提高Agent回答的专注度和准确性。插件大都在awesome仓库下Brainstorming强制AI在动手写代码之前先把事情谈清楚。它会一次问你一个问题逐步弄清你想做什么、为谁做、有哪些限制最终整理成一份设计文档再开始实现SuperPowers同上需求理解、拆成具体任务再逐个执行并检查结果。内置十几个子流程写测试、调试、代码审查、合并分支等会在合适的时机自动触发不需要你手动调用Skill-Creator用创建新Skill的Skill。如果有某类反复出现的任务可用它把这套流程打包成一个可以随时调用的Skill。从命名、写描述到安装全程引导最后生成可直接使用的文件Frontend-Design先评估设计方向是否合理从视觉辨识度、场景匹配度、实现难度、性能影响几个角度打分分数太低就会建议换方向而不是直接做出一个平庸的结果NotebookLM把个人Google NotebookLM笔记本接入开发环境。AI只从上传的文档里找答案并注明出处而不是凭训练知识作答。每次问答都会开启一个独立的浏览器会话、获取答案后关闭回答带有来源引用。适合需要查阅内部文档、API手册或私有资料的场景Copywriting把技术内容改写成面向用户的文案。会先问清楚目标读者和希望对方做什么再动笔。硬性规定不能捏造数据、虚构用户评价或做无法核实的承诺Antigravity Cockpit实时监控模型的使用配额Antigravity QuotaAGQ同上更轻量级Auto Accept自动执行命令行或脚本自动接受提高效率有风险Graph-It-Live当多个Agent并发修改代码时实时将文件之间的依赖关系渲染成可交互的图表。唤出命令面板在键盘上按下Ctrl Shift P搜索并打开基础设置Open Settings输入graph-it-live.enableMcpServerenableAntigravity以Windows系统为例从官网下载Antigravity-x64.exe双击安装没有提供自定义安装路径选项默认给安装到宝贵的系统盘即C盘。查看归属地https://policies.google.com/terms如果显示为中国或香港后面的实战很难操作下去。修改归属地https://policies.google.com/country-association-form发起修改地区的申请在审核通过之前会遇到如下问题。选择第一种使用方式即【Continue with Google】会出现如下熟悉的地区限制问题以及报错解决方法是使用【Google Cloud project】方式打开Google Cloud免费注册但还需要填写姓名、地址、信用卡信息填写项目ID。Antigravity IDE以Windows平台为例从官网下载Antigravity IDE.exe双击安装支持修改安装目录。和Antigravity一样需解决区域限制方能使用。提供三个既独立又紧密协作的核心界面代理管理器(Agent Manager)项目的指挥中心提供一个所有项目工作区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代理下达高级指令并行任务管理可同时启动多个独立的AI任务而不会互相干扰。所有任务的进度都在代理管理器中一目了然统一的入口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切换到编辑器或浏览器界面。编辑器(Editor)当你需要亲自动手编码或想审查AI生成的代码时可以一键从代理管理器进入编辑器界面。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。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)在编辑器中可与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真正成为结对编程伙伴。集成的版本控制与终端编辑器内置完整的Git功能和终端。提交代码时点击按钮让AI生成清晰准确的提交信息浏览器(Browser)AI代理可直接控制的、用于与世界交互的工具。自动化端到端测试当AI代理编写完一个前端功能后能自动启动开发服务器在浏览器中打开应用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。快捷键Ctrl E打开Agent ManagerCtrl L打开AI对话框Ctrl I编辑选中的代码CLI基于命令行安装curl-fsSLhttps://antigravity.google/cli/install.sh|bash# Windows系统多两种安装方式irm https://antigravity.google/cli/install.ps1|iexcurl-fsSLhttps://antigravity.google/cli/install.cmd-oinstall.cmdinstall.cmddel install.cmdAntigravity SDK官方开源GitHub2.6K Star999 ForkPython SDK。遵循三层架构层级用途关键类Layer1简易层高级、开箱即用的入口点AgentLayer2会话层带历史记录和便捷方法的有状态会话Conversation,ChatResponse,Step,ToolCall,AgentConfig,HookRunner,ToolRunner,TriggerRunnerLayer3适配器层传输层和后端抽象Connection,ConnectionStrategy,LocalConnection基于pip安装pip install google-antigravity示例importasynciofromgoogle.antigravityimportAgent,LocalAgentConfigasyncdefmain():configLocalAgentConfig(system_instructionsYou are an expert assistant for codebase navigation.,# 可选# api_keyyour_api_key_here,)asyncwithAgent(config)asagent:responseawaitagent.chat(登录逻辑梳理)print(awaitresponse.text())asyncdefrun():awaitmain()if__name____main__:asyncio.run(run())多模态支持fromgoogle.antigravityimportAgent,LocalAgentConfigfromgoogle.antigravity.typesimportImage,from_file configLocalAgentConfig(system_instructionsYou are an expert software architect.)asyncwithAgent(config)asagent:# 1. 自动解析为types.Documentpdf_specfrom_file(spec.pdf)# 2. Direct constructor instantiation (perfect for in-memory raw bytes)chart_imageImage(databraw_png_bytes_here,mime_typeimage/png,descriptionArchitecture blueprint)# Send a mixed list of text instructions and content classesprompt[Analyze this chart against the specification and list three security vulnerabilities:,chart_image,pdf_spec]responseawaitagent.chat(prompt)print(awaitresponse.text())
