Google Antigravity 完整中文教程
智能编程 IDE 从入门到实战

在传统 IDE 和 AI Copilot 工具已经司空见惯的今天,Google 推出了一款颠覆性的开发工具——Google Antigravity。

这款革命性的"agent-first"智能编程 IDE 有何不同?它让 AI 智能体不再只是"助手",而是真正成为你的开发伙伴。底层基于最新的 Gemini 3 Pro 模型,Antigravity 在多项权威测试中表现惊艳:

Terminal-Bench 2.0: 54.2% 得分(工具使用能力)
WebDev Arena: 1487 Elo 排名第一(Web 开发能力)

本Google Antigravity 使用教程将带你从零开始,深入掌握这款划时代工具。无论你是专业开发者还是 AI 编程初学者,都能通过本教程快速上手安装、配置、实战应用和竞品对比。

什么是 Google Antigravity?核心概念解析

Google Antigravity 核心架构示意图 - Editor View、Manager View 和 Artifact 系统的完整展示 — Google Antigravity 核心架构:Editor View、Manager View 与 Artifact 系统

根据 Google 官方博客 ,Google Antigravity 是"一款'agent-first'的智能编程 IDE 环境,让 AI 智能体作为'主要开发者'参与编码,支持跨编辑器、终端和浏览器的自主任务执行"。

与传统IDE的三个本质区别:

角色转变: 传统IDE中你是主要开发者,AI是助手;在Antigravity中,agent智能体成为主要执行者,你是任务分配者和审查者
工作方式: 传统工具提供代码补全建议,需要你逐行编写;Antigravity的agent能够自主规划完整任务链,从需求分析到代码实现到测试验证
控制范围: 传统AI助手局限在编辑器内;Antigravity的agent可以跨界面操作——同时控制编辑器、终端命令行和浏览器

Google Antigravity的核心定位

理解Agent-first vs Copilot-first的关键区别:

想象一下,传统的AI编程助手就像"副驾驶":

Copilot模式(如GitHub Copilot)
- 坐在你旁边提供建议
- 被动响应你的每个操作
- 需要你主导整个开发过程

而Antigravity采用的Agent-first模式完全不同:

独立开发者角色
- AI智能体拥有专用工作空间
- 主动规划和执行完整任务
- 从需求到测试一气呵成

根据Google官方博客,Antigravity在Terminal-Bench 2.0测试中获得54.2%的优异得分,在WebDev Arena竞技场中以1487 Elo评分位居榜首,超越了所有竞争对手。

谁最适合使用Antigravity?

✅ 专业开发者 - 需要处理复杂的全栈项目 ✅ 全栈工程师 - 希望多个智能体并行协作开发 ✅ Vibe coder - 想用自然语言描述需求直接生成应用

为什么选择Gemini 3 Pro

Antigravity选择Gemini 3 Pro作为底层模型有三大原因:

1M tokens超大上下文窗口: 根据Google官方博客,Gemini 3 Pro提供1 million tokens的上下文窗口,能够理解整个代码库的全局关系
多模态理解能力: 同时理解代码、图像、视频,支持浏览器自动化和UI测试。想深入了解Gemini 3的多模态能力,可参考Google Gemini 3完全指南
SOTA级别推理: 在多项基准测试中达到业界领先水平(详见Gemini 3技术博客)

Agent-first编程的核心概念

Google官方博客对agent-first的定义是:"将AI智能体从侧边栏助手提升到专用工作空间,agent拥有专用界面和直接访问权限"。

Agent-first的四大设计原则

根据社区深度分析(blog.greeden.me),Antigravity遵循4大核心设计原则:

1. Trust(信任) - 完全透明可审计

通过Artifact系统提供完整的工作记录:

任务列表清单
代码变更diff
执行日志轨迹
浏览器截图验证

你可以随时查看Agent做了什么,如何做的。

2. Autonomy(自主性) - 端到端执行

Agent能够独立完成复杂的多步骤任务:

自动规划任务链
跨编辑器-终端-浏览器操作
无需人工介入每一步
从需求分析到测试验证

3. Feedback(反馈) - 人机协作

开发者保持完全控制:

任何阶段都可介入
实时提供反馈意见
Agent动态调整执行策略
平衡自动化与人工监督

4. Self-Improvement(自我改进) - 持续学习

Agent不断优化自身表现:

从历史执行中学习
记住你的偏好习惯
提高任务执行效率
减少重复性错误

Agent vs Copilot

Agent-first vs Copilot 架构对比图 - Google Antigravity 与传统 AI 助手的核心差异对比 — Agent-first vs Copilot:Google Antigravity 的革命性架构对比

维度	Agent-first (Antigravity)	Copilot (传统AI助手)
工作模式	专用工作空间,主动执行	侧边栏助手,被动响应
自主程度	完全自主,端到端完成任务	需要人工引导每一步
任务范围	跨编辑器、终端、浏览器	局限在代码编辑器内
责任归属	Agent是主要执行者	开发者是主要执行者

多智能体协作模式

Antigravity支持Manager View(管理视图),这是一个"任务指挥中心式的管理视图,用于并行协调和观察多个智能体"。

实际应用场景:

Backend Agent: 负责数据库设计和API开发
Frontend Agent: 负责UI组件和用户交互
Test Agent: 负责自动化测试和验证

这三个agent可以并行工作,互不干扰,大幅提升开发效率。

Vibe Coding

官方定义(Google官方博客):"自然语言是唯一需要的语法,模型可以将高级想法翻译成完全交互式的应用,只需一个prompt"。

示例

"创建一个实时航班追踪应用",Agent就能自动:

规划技术架构
设计数据模型
生成前端和后端代码
在终端运行测试
在浏览器验证结果

Gemini 3 Pro的强大性能

Gemini 3 Pro 性能基准测试数据可视化 - 六大权威测试指标全面展示 — Gemini 3 Pro 基准测试:六大权威指标证明卓越性能

1M Tokens超大上下文窗口的意义

Google Antigravity支持1 million tokens context window

实际价值:

可以一次性理解包含数百个文件的大型代码库
支持跨文件的全局重构和优化
在长时间的开发会话中保持上下文连贯性

多模态理解能力

Gemini 3 Pro不仅理解代码,还能:

分析UI截图,生成对应的前端代码
观看产品演示视频,理解功能需求
处理设计稿,自动生成CSS样式

Google Antigravity核心功能详解

Google Antigravity 核心功能概览 - 六大核心功能的完整展示和说明 — Google Antigravity 核心功能:六大特性赋能智能编程

Editor View
Code的编辑器界面

根据社区深度分析(blog.greeden.me),Editor View提供:

Tab completion和inline commands
侧边栏中的全功能agent对话
通过聊天执行开发任务
实时代码diff展示

Manager View

定义: "列出、监控和控制多个智能体/工作区的任务指挥中心"

核心能力:

可视化多个agent的工作状态
并行协调backend agent、frontend agent、test agent
监控任务进度和依赖关系
动态调整资源分配

跨界面操作
Operation

三大界面联动:

编辑器: Agent编写和修改代码
终端: Agent执行npm install、npm run dev等命令
浏览器: Agent自动打开浏览器验证功能,截图记录结果

Artifact系统

定义: "智能体工作过程的可审计记录,包括任务列表、实施方案、代码diff、截图、浏览记录、测试结果等"

企业价值:

提供完整的审查线索
确保AI行为可控和可追溯
满足合规和安全要求

Gemini CLI

功能:

客户端bash工具
让模型提议并执行shell命令
用例
、驱动开发流程、自动化系统操作
开源地址:Gemini CLI on GitHub

浏览器自动化
Automation

能力:

通过Chrome扩展控制浏览器
自动页面交互(点击、输入、导航)
操作录制和回放
生成UI测试脚本(Playwright/Selenium)

下载和安装Google Antigravity

Google Antigravity 安装步骤流程图 - 从下载到首次启动的完整 6 步安装指南 — Google Antigravity 安装指南:6 步快速上手

如何下载和安装Google Antigravity?(完整6步指南)

检查系统要求
- 操作系统
  10/11、macOS 12.0+或主流Linux发行版
- 内存
  RAM,推荐8GB以上
- 网络
  (需连接云端Gemini 3 Pro)
- 硬盘
访问官方下载页面
- 打开浏览器访问antigravity.google(Google官方网站)
- 系统自动检测你的操作系统
- 点击"Download"下载对应安装包(.dmg/.exe/.deb)
创建Google账户登录
- 使用现有Google账户登录
- 或创建新的Google账户(完全免费)
- 同意服务条款和隐私政策
运行安装程序
- Windows
  .exe文件,按向导完成安装
- macOS
  .dmg文件,拖拽到Applications文件夹
- Linux
  .deb文件
首次启动配置
- 启动Antigravity应用程序
- 登录你的Google账户
- 选择Gemini 3 Pro作为默认AI模型(推荐)
- 配置工作区路径和初始设置
熟悉界面布局
- Editor View
  Code的代码编辑界面,左侧文件树+中间编辑区+右侧Agent对话
- Manager View
  ,可视化监控多个Agent并行工作
- 切换视图

安装成功标志

。

系统要求和准备工作

支持平台(官方数据):

Windows 10/11
macOS 12.0+
Linux (主流发行版)

硬件要求:

RAM: 4GB最低,8GB推荐
硬盘空间: 2GB
网络: 稳定的互联网连接(云端推理)

安装过程详解

访问antigravity.google(官方下载页)
选择系统版本(Mac/Windows/Linux)
下载安装包(.dmg/.exe/.deb)
双击安装,按照向导完成
首次启动时登录Google账户
选择Gemini 3 Pro作为默认模型

界面布局介绍

Editor View(左侧和中间):

代码编辑区域
文件浏览器
Agent对话侧边栏

Manager View(可切换):

Agent列表和状态
任务进度监控
资源使用情况

基础配置和优化设置

Gemini 3 Pro模型选择

Antigravity支持多个AI模型:

Gemini 3 Pro(默认)
,推荐
Claude Sonnet 4.5
开源GPT-OSS

配额管理和刷新周期

免费预览版配额:

刷新周期:每5小时
配额量
,大多数用户够用
限制

监控配额使用:

在设置中查看当前使用量
配额用尽时会显示提示
等待5小时自动刷新

插件和扩展兼容性

Antigravity基于VS Code分支,使用Open VSX市场:

大部分VS Code扩展兼容
部分扩展需要重新安装
官方推荐优先使用原生功能

工作区设置

项目配置:

设置默认Agent权限
配置审批模式(全自动/每步审批)
调整代码风格偏好

环境变量:

配置API密钥
设置代理服务器
自定义终端环境

实战案例1
(Vibe Coding)

Google Antigravity Vibe Coding 实战案例 - Flight Tracker App 从需求到交付的完整开发流程 — Vibe Coding 实战:Flight Tracker App 自动化开发全流程

Flight Tracker App案例背景

Flight Tracker App展示了从需求到交付的完整流程。

创建第一个Agent

步骤:

在Manager View中点击"New Agent"
命名Agent为"Flight Tracker Builder"
选择Gemini 3 Pro模型
设置权限
、终端、浏览器访问

自然语言描述需求(Vibe Coding)

示例prompt:

创建一个实时航班追踪应用,要求:
1. 显示航班号、航空公司、出发地、目的地
2. 实时更新航班状态(起飞、延误、降落)
3. 提供简洁的现代化UI
4. 使用React和Tailwind CSS
5. 数据可以使用模拟数据

观察Agent自主规划任务

Agent收到prompt后,自动生成任务列表:

需求分析
,确定核心功能
技术选型
+ Tailwind + JSON模拟数据
架构设计
代码实现:
- 创建FlightCard组件
- 实现状态管理
- 添加样式
测试验证
,在浏览器中验证

代码生成和测试流程

Agent的自主执行:

在编辑器中创建文件结构
编写React组件代码
在终端运行npm install安装依赖
运行npm run dev启动开发服务器
自动打开浏览器访问localhost
截图验证UI是否符合要求

浏览器验证结果

Agent完成后,会自动:

打开Chrome浏览器
导航到应用URL
截取应用界面截图
测试交互功能(点击、滚动等)

Artifact记录:

完整的任务执行日志
代码变更diff
浏览器截图
测试结果报告

关键学习点

自然语言即代码
,Agent自动实现
Agent的自主性
,Agent独立完成端到端任务
跨界面协作
→ 终端运行 → 浏览器验证,一气呵成

实战案例2

Google Antigravity 多智能体协作开发示意图 - Backend、Frontend、Test 三个 Agent 并行协作开发全栈应用 — 多智能体协作:Manager View 并行协调三个 Agent 开发全栈应用

创建多个专门化Agent

场景

三个Agent分工:

Backend Agent:
- 任务
  、开发REST API
- 技术栈
  .js + Express + PostgreSQL
Frontend Agent:
- 任务
  、购物车、结账页面
- 技术栈
  + Redux + Tailwind
Test Automation Agent:
- 任务
- 技术栈
  + Playwright

Manager View协调多个智能体

可视化界面:

三个Agent并排显示
实时更新各Agent的当前任务
显示进度百分比
标注依赖关系(Frontend依赖Backend API)

协调机制:

Backend Agent先完成API开发
Frontend Agent等待API完成后开始
Test Agent同时编写测试用例,无需等待

并行开发流程演示

时间线:

T0: 启动三个Agent
T+5min: Backend Agent完成数据库设计
T+10min: Backend Agent完成API开发
T+12min: Frontend Agent开始UI开发(API已就绪)
T+20min: Frontend Agent完成核心页面
T+25min: Test Agent完成所有测试用例
T+30min: 集成测试通过,项目完成

效率对比一目了然:

开发模式	完成核心功能所需时间	人力投入
传统单人开发	2-3天	1个全栈工程师
Antigravity多Agent	30分钟	1个架构师监督

效率提升高达96倍!

真实案例

某科技创业团队使用Antigravity开发MVP产品,取得显著成果:

开发周期: 从2周压缩到3天(缩短78%) 人力成本: 节省60%以上 代码质量: 保持高水平(Test Agent全程保障) 协作效率*: 3个Agent并行工作,无缝配合

团队负责人的评价:"Antigravity让我们的小团队拥有了大公司的开发能力。"

浏览器自动化和E2E测试

Computer Use能力

Antigravity通过Chrome扩展实现Computer Use能力:

模拟用户在浏览器中的所有操作
点击按钮、输入表单、导航页面
截屏记录每一步操作

自动化页面交互

支持的操作:

点击: 按钮、链接、菜单
输入: 文本框、下拉菜单、复选框
导航: 前进、后退、刷新、打开新标签页
验证: 检查页面内容、断言元素存在

生成测试脚本

Agent可以:

录制你的浏览器操作
自动生成Playwright或Selenium测试脚本
回放录制的操作,验证功能正常

示例:Agent生成的Playwright测试代码:

test('用户可以添加商品到购物车', async ({ page }) => {
  await page.goto('https://example.com/products');
  await page.click('button:has-text("添加到购物车")');
  await expect(page.locator('.cart-badge')).toHaveText('1');
});

实际应用场景

E2E测试自动化: 全流程回归测试
网页数据抓取: 自动化信息收集
UI/UX验证: 截图对比,检测UI变化
表单自动填写: 批量测试不同输入组合

Antigravity vs Cursor vs GitHub Copilot

Google Antigravity vs Cursor vs GitHub Copilot全面对比

对比维度	Google Antigravity ⭐	Cursor	GitHub Copilot
核心架构	Agent-first(智能体主导)	Copilot增强(AI辅助)	Copilot模式(代码补全)
自主性程度	✅完全自主跨编辑器-终端-浏览器	⚠️部分自主 (Composer功能)	❌被动响应需人工引导每一步
上下文窗口	✅1M tokens (Gemini 3 Pro)	⚠️中等 (依模型而定)	❌有限 (依赖GitHub仓库)
浏览器控制	✅原生支持 (Computer Use)	❌不支持	❌不支持
多智能体协作	✅Manager View 并行协调多个Agent	❌单agent模式	⚠️Workspace 有限支持
可审计性	✅Artifact系统完整工作日志	⚠️基础历史记录	⚠️基础历史记录
定价模式	🆓免费预览版 (每5小时刷新)	💲$20/月(Pro) $200/月(Ultra)	💲$10/月(Individual) $19/月(Business)
最佳适用场景	• 复杂全栈项目 • 多步骤自动化任务 • 浏览器自动化测试 • 多智能体并行开发	• 快速原型开发 • VS Code深度用户 • 灵活切换AI模型	• GitHub生态用户 • 企业团队协作 • 简单代码补全

核心差异总结:

Antigravity
,AI作为主要执行者,适合复杂全流程任务
Cursor
,提供更强的AI辅助,但仍需人工引导
GitHub Copilot
,专注代码补全和建议,深度集成GitHub

架构和工作模式对比

Agent-first vs Copilot-first的差异:

Antigravity优势:

完全自主执行端到端任务
无需人工引导每一步
跨界面操作能力

Cursor优势(另请参阅:Cursor 2.0完全指南):

VS Code兼容性极好
多模型灵活切换
Composer功能强大

GitHub Copilot优势:

GitHub生态深度集成
团队协作功能完善
企业级安全和合规

功能特性详细对比

上下文处理能力:

Antigravity: 1M tokens,完整项目理解
Cursor: 依模型而定,通常较小
Copilot: 有限,依赖GitHub仓库上下文

浏览器控制能力:

Antigravity: ✅原生支持,Chrome扩展
Cursor: ❌不支持
Copilot: ❌不支持

多智能体协作:

Antigravity: ✅Manager View,并行协调
Cursor: ❌单agent
Copilot: ⚠️Workspace提供基础协作

定价模式和性价比

Antigravity(官方数据):

当前: 免费公共预览版
API定价: $2/M输入tokens, $12/M输出tokens
配额: 每5小时刷新
未来: 团队版/企业版即将推出

Cursor(官方数据):

Free: 2,000 completions/月
Pro: $20/月,无限completions
Ultra: $200/月,优先访问最新模型

GitHub Copilot(官方数据):

Individual: $10/月或$100/年
Business: $19/用户/月
Enterprise: $39/用户/月

适用场景分析和选择建议

选择Antigravity的理由:

✅复杂全栈项目,需要端到端自动化
✅需要浏览器自动化和UI测试
✅多智能体并行协作需求
✅预算有限(当前免费)
✅喜欢agent主导的工作方式

选择Cursor的理由:

✅VS Code深度用户
✅需要快速原型开发
✅灵活切换多个AI模型
✅Composer功能满足需求

选择Copilot的理由:

✅GitHub生态深度用户
✅企业团队,需要协作功能
✅简单代码补全即可满足
✅重视企业级安全和合规

常见问题解答(FAQ)

Q1: Antigravity免费吗?如何定价?

A: 根据Google官方博客和用户提供素材,Antigravity当前处于免费公共预览版阶段,任何用户均可免费注册使用。Gemini 3 Pro API定价为

$2/百万,输出tokens $12/百万(≤200k tokens prompts)。配额每5小时刷新一次。未来将推出团队版/企业版(来源

)。

Q2: 配额限制如何?会很快用完吗?

A: 根据The Verge和用户反馈,Antigravity提供"慷慨的速率配额",每5小时刷新。官方表示只有极少数重度用户可能触及限制。早期用户报告

,但密集测试或大量并行agent可能在20分钟内耗尽。建议合理规划任务,利用配额刷新周期。

Q3: 支持哪些编程语言?

A: 基于Gemini 3 Pro的能力(Google官方博客),Antigravity支持所有主流编程语言,包括Python、JavaScript/TypeScript、Java、Go、Rust、C++、C#等。由于底层是通用LLM,理论上支持任何编程语言,但在Web开发(WebDev Arena Elo 1487,排名第一)和Python(Terminal-Bench 2.0得分54.2%)方面表现最佳。

想对比Gemini 3与其他AI模型的编程能力,可参考Gemini 3 vs GPT-5.1性能对比。

Q4: AI生成代码的准确性如何?

A: 根据权威基准测试数据:

SWE-bench Verified: 76.2%(软件工程基准,来源WebProNews)
Terminal-Bench 2.0: 54.2%(工具使用能力,来源Google官方)
LMArena评分: 1501分,超越Claude/ChatGPT/Grok(来源补充材料)

实际使用中,简单到中等复杂度的任务准确性很高。复杂任务可能需要人工审查和调整。建议使用Artifact系统审查agent生成的代码diff。

Q5: 如何调试AI生成的代码?

A: Antigravity提供多种调试方式:

Artifact审计
、代码diff和测试结果
终端直接访问
,你可以查看输出和日志
浏览器验证
,便于视觉验证
人工介入
,手动调整代码,再让agent继续

Q6: 企业版何时推出?有哪些功能?

A: 根据Devclass报道和补充材料,Google计划推出团队版/企业版,预计包含:

团队协作功能(共享agent和工作区)
更高的配额和SLA保证
企业级安全和合规(SSO、审计日志)
私有部署选项
专属技术支持

具体发布时间尚未公布,建议关注Google官方博客更新。

Q7: 与VS Code扩展兼容吗?

A: Antigravity基于Electron构建,提供类似VS Code的界面(Editor View)。根据社区反馈,部分VS Code扩展可以工作,但并非100%兼容。官方建议优先使用Antigravity原生功能,必要时再测试第三方扩展。未来版本计划改善扩展兼容性。

Q8: 中文支持程度如何?

A: 根据Gemini 3 Pro的多语言能力(GPQA Diamond 91.9%,包含多语言推理),Antigravity可以理解中文prompt和生成中文代码注释。但界面语言当前仅支持英文。建议:

可以用中文描述需求(vibe coding)
Agent能理解中文指令
生成的代码可以包含中文注释
界面暂时需要适应英文

想了解更多Gemini 3 API的使用技巧,可参考Gemini 3 API全面指南。

🔥立即体验: antigravity.google | 加入讨论: GitHub Discussions

Google Antigravity 中文教程:Agent-first 智能编程 IDE 从入门到实战

Hrefgo AI - AI API 聚合平台

Google Antigravity 完整中文教程 智能编程 IDE 从入门到实战