当智能体开始长跑：Antigravity 的四根支柱与我常用的两个命令

如果生成代码本身不再是瓶颈，开发者一天里真正在做什么？

这个问题在“同步自动补全”时代就已经出现了：Tab 键帮你补完一行，但要不要采纳、这段逻辑是否符合需求，仍然由你判断。到了聊天式编程，瓶颈更明显——工程师被指派一个问题，然后要读计划、审 PRD、决定方案。你还是那个必须签字的人。

Antigravity 想往前挪一步。我们正在从“生成代码、完成单个任务”，转向在更长的自主循环里扩展智能体，并开始认真考虑它们运行的环境：它们不一定总要待在你的电脑上。用一句话概括团队的方向：让开发者成为“智能体的智能体”，或者系统的管理者。

这个目标落在四根支柱上，也落在几个每天都会用到的具体功能里。

四根支柱

第一根是代理引擎。 它在所有服务之间共享配置、对话和凭据。听起来像基础设施，但它决定了你能否在多个代理、多个会话之间保持同一套上下文，而不是每次重新交代一遍。

第二根是工件验证（artifact）。 这是我们自成立以来一直坚持的核心原则：把生成的项目落到磁盘上，让你随时同步、随时查看。它也是我个人最喜欢的功能——我可以提一个问题，让它生成一份报告，然后直接在线看。

支持的范围还在扩大。最新版本已经支持 PDF 和 Microsoft 文件，包括 PPTX、XLSX、DOCX；我们也刚刚宣布，提示框可以上传几乎任何类型的文件，包括视频。这背后是 Gemini 的多模态能力：它能审查你提供的资产，并从图像、视频、音频里理解含义。HTML 则让同样的信息以更动态的方式呈现——年初这批模型推出之后，它变成了一个很好用的载体。再往前一步，你现在可以让它构建一个完整应用、一个原型，或者一套带后端的 Web 应用。“工件”这个词的边界，就这样被撑开了。

第三根是可组合的自定义原语。 我们有了插件市场。如果你或你的公司正在做插件，可以填一份意向表，我们很想了解怎么把它接进市场。

第四根是纵深防御。 这包括操作系统内核级沙箱、Gemini 企业治理，以及一系列用来建立信任、保证操作安全的基础机制。我们正在把这些沙箱迁移到云端运行。对企业客户来说，还可以按团队和公司的实际需求，设置精确的控制和数据合规策略。

模型的分工，比模型的数量更重要

不久前我们发布了 Gemini 4 Argon，现在又迎来了 Gemini 4 Carbon。它们面向的是复杂的软件工程：竞态条件诊断、多服务重构这类硬活。在正式对外发布之前，我们已经在 Alphabet 内部许多员工中做了测试；短短四周，就有人用这套系统做出了相当惊艳的应用。Argon 在谷歌内外的团队里，已经成了一个改变工作方式的样本。

我们还有六周前发布的 Gemini 3.8 Flash，非常强。以及 NanoBanana2——如果你在 Antigravity 里开发需要生成图像的应用，它很有用：不用离开聊天窗口，模型就把资产生成好了。给客户网站做有意义的占位图，或者给游戏生成特定类型的纹理，都是顺手的事。

模型选择也不限于谷歌。我们提供 Anthropic 的 Claude Sonnet 5.5 和 Opus 5.5，需要多模型编排的用户，可以在同一个界面里让不同模型交接工作、互相审查。

Gemini 4 给生产系统带来的一个硬指标是：100 万 token 的输入上下文和 100 万 token 的输出上下文，这是此前没有过的。不过在 Antigravity 里，我们会基于对速度、性能和成本的综合研究，对上下文做限制；你也可以按需要选择“努力程度”。默认是中等；如果你在用 Teamwork Preview 或 Boost，把 Argon 这类大模型的努力程度调低，反而能明显延长可用时间。

子代理也可以指定不同模型。常见的做法是用 Pro 级模型做编排、用 Flash 做执行；也有人反过来。Flash 的开发能力很强，配额更耐用，拿它做执行、子代理审查，或者直接跑 bash 命令，是我发现的很好的用法。Argon 则支持带团队协作能力的自定义子代理。把架构和审计交给 3.8 Flash，再由 Argon 编排和复核，是目前成本效益很好的一种组合。

生产环境里的几个数字

这些不是 benchmark 里的分数，而是发布会上的生产案例。

YouTube 用 Argon 分析前端代码，把 CPU 使用率降低了 50%；其中光是表情符号渲染，就带来约 45% 的开销。Wing 用它在物理和空气动力学模拟器里找出了 18 个缺陷。还有一个团队在三小时内清掉了 72.4% 的 bug 队列。另一个团队把 Fortran 迁移到 Rust，拿到 1.8 倍的速度提升，并在此过程中发现并修复了四个运行时授权缺陷。

我个人一直在全面测试 Argon。最直接的感受是：有一个我花了三年才做出来的应用，现在一个下午就能做出来。这当然令人兴奋，但也逼着我重新校准预期——全栈工程的边界正在变宽，从应用本身，到构建平台、运行服务，再到把应用带到本地硬件设备上。

长循环里，上下文要主动管

Antigravity 的代理循环，每一次操作都会把当前对话历史、输出和已加载的对话发给模型。对话变长之后，这会成为真正的成本。

借助 Gemini 4 Argon 的上下文窗口，我们可以在旧对话和检查点到达模型后端之前，先自动做总结。你也可以用工具内的 /compact 精确控制压缩程度，随时用 /context 查看究竟哪些内容占了 token。

另外两个习惯值得保留：定期检查已安装的技能和已启用的 MCP 服务器，把不再需要的技能移除——模型越强，越不需要堆技能；以及维护规则文件。尤其是在 Argon 上，趋势是写得更精简、更高效，而不是把所有偏好都塞进去。

计划与配额

Antigravity 的所有计划都包含 Gemini 3.8 Flash；在扩展程序里，Tab 键自动补全不设次数上限。但真正让 Gemini 变得有意思的是 Pro 和 Ultra：Argon，以及 Claude Sonnet 5.5、Opus 5.5 这些模型。我们提供多种五小时窗口的重置机制和每周限额，积分可以随时使用。组织则可以用 Gemini Enterprise，得到一套完全贴合公司需求的系统。

grill-me：先让 AI 审问你

有人问我平时最常用哪些命令和开发模式。我最喜欢的是 grill-me。

它的用法很简单：打开聊天窗口，针对代码库提一个任务，然后让它“审问我”，而且可以要求“更严厉些”。比如：制定一个计划，探讨如何把这个代码库现代化，考虑跨平台框架，列出所有选项，并展示权衡取舍。

grill-me 会把你——真人——设为流程中的审核者之一，向你提出一连串问题，帮你把自己到底想构建什么说清楚。它通常还会在动手之前先做一点研究。问题由 Gemini 或 Argon 生成；尤其是在提问这件事上，Argon 能问出一些 3.8 Flash 问不出来的问题。

你可以选择它给出的选项，也可以自己填答案；然后按建议的步骤继续。演示过程中随时可以点回去看之前的内容，再关掉。语音输入也接入了专门的 Gemini 音频模型，对目标的理解相当到位；遥控端现在也支持，所以我经常拿着手机跟人聊这个产品。

/btw：不打断主线的旁路问题

另一个我很喜欢的功能是 /btw。它在你当前环境之外运行，适合在主任务跑着的时候，顺手问一个旁路问题：解释一下这个代码库，或者给我一个代码库的概览。

演示里是一个同时有 iOS、Android 和 Web 目标的项目，我还特意保留了很多旧 API。主任务在跑，/btw 可以同时回答另一个问题；你可以随时关掉它，问题会保存下来，不会弄丢。

这套组合用起来很顺：主循环负责推进，旁路问题负责补齐理解。需要你输入时，手机甚至手表会提醒你——这也是我喜欢遥控功能的原因。相关入口在 antigravity.google.com；除了本地环境，我们最近也推出了远程托管版本。

先把决定做对，再让它跑

grill-me 真正有价值的地方，不是它问得多，而是它把关键决定提前了。代币运行需要时间，成本也可能很高；如果在实施前就把目标、选项和取舍定清楚，后面的长循环才是在朝对的方向跑。

这也是 Antigravity 这一阶段的核心：不是让模型多写几行代码，而是让人站在合适的位置上，管理那些会长时间运行的智能体。