在剛剛過去的 Google I/O,其實我覺得最有意思的就是 Antigravity 2.0,雖然大家過去一年的時間裡都在吐槽 Antigravity,但是現在它被扶正了,直接幹掉了 Gemini CLI 這個絕對是大多數人意想不到的,果然青梅竹馬敵不過天降。
看來谷歌也知道 Gemini CLI 太爛了,所以把戰略都轉向 Antigravity,這次 Antigravity 的定位是 agent-first development platform,這也是頭部 AI Coding 產品裡,最後一個 AI IDE 正式宣布放棄 IDEA 入口,轉向 agent 管理入口了:

Codex App、Copilot App、Cursor 3、Trae Solo 都轉向了 Agent 管理 UI,這次 Antigravity 2.0 也是最後一個完成調整的了。
這一次 Antigravity 2.0 的核心是多個 agent 可以並行執行任務、生成程式碼、測試、驗證、部署,同時跨 Google AI Studio、Android、Firebase 等開發場景協作。
說人話就是,以前的 Antigravity 是「帶 Agent Manager 的 IDE」,而現在 Antigravity 2.0 則是「Agent 工作台 + CLI + SDK + 雲端託管 Agent 的基礎設施」。

現在的 Antigravity 2.0 不再強調程式碼補全,而是 standalone desktop application,核心在於「集中管理、客製化和編排 coding agents」,你可以讓 agent 進行程式碼重構、生成單元測試、按 spec 搭建服務元件,甚至從一個 prompt 衍生 subagents,讓多個任務並行執行。
這也是熟悉的場景了。

另外,2.0 支援 dynamic subagents for parallelized workflows,也就是你發出一個複雜任務後,主 agent 自己會拆分出多個子 agent 並行處理不同部分,比如一個負責改後端,一個負責改前端,一個負責寫測試,一個負責跑瀏覽器驗證:

另外,這次還新增加了 Scheduled Tasks,也就是 Agent 可以在背景自動跑任務,這就有點像 OpenClaw 場景了。

這次 2.0 支援的 scheduled tasks for background automation,就是可以讓它按計畫跑一些任務,例如定期檢查 issue、跑測試、更新依賴、生成報告、重構某個模組、補測試覆蓋。
這個方向其實和 Gemini Spark 的個人 agent 思路是同一條線,因為 Google 這次把 Spark 做成 24/7 背景 agent,而 Antigravity 則是提供 coding agent 平台能力,這兩者都屬於「長期運行、可調度、可授權、可觀察」的 agent 產品思想。

這頁算是它和 Cursor / Copilot 目前最大差異之一,「The agent team in action, starting to build the OS」,例如官方展示的在建構自訂 Doom 作業系統的超大規模示範中(93 個子代理、15,000+ 次模型請求):

在對話中輸入 /schedule,可設定一次性計時器或 recurring cron 計畫,任務在背景非同步執行(支援長期自主執行)
另外一個核心就是 Antigravity CLI,是的, Gemini CLI 涼了,現在是全新的 Antigravity CLI,谷歌終於是發現自己的 Gemini CLI 不行了,而現在 Antigravity CLI 等於是把完整 Antigravity 能力下放到命令列:
same harness, same agent, same quality of intelligence as Antigravity 2.0。
另外它和 Claude 場景類似,能和桌面 app 深度整合,共享驗證、上下文、skills 和設定,等於是 CLI 是 agent 的執行器,而 GUI 是 agent 的調度和審查的 GUI 場景。

同時你可以在 CLI 裡啟動、執行、快速互動,在桌面 app 裡看任務、並行狀態、artifact、審批,最後在 IDE 裡做細節編輯,另外還可以用 SDK 把 agent 能力嵌入自己的平台。

需要注意的是,2026 年 6 月 18 日,Gemini CLI 和 Gemini Code Assist IDE 將停止使用。
另外,這次發布的還有 Antigravity SDK,Antigravity SDK 提供對 Google agent harness 的程式化存取,它可以讓開發者定義 custom agent behaviors,並把它部署到自己選擇的基礎設施上。
python 體驗AI程式碼助手 程式碼解讀複製代碼import asyncio
from google.antigravity import Agent, LocalAgentConfig
async def main():
config = LocalAgentConfig()
async with Agent(config) as agent:
response = await agent.chat("What files are in the current directory?")
print(await response.text())
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
所以這次發布的 Antigravity SDK,目的是為了讓開發者基於 Google coding tool 構建 custom agents / custom workflows,這場景也和 Claude SDK 提供的如出一轍。

另外,這次還有 Managed Agents in Gemini API,Antigravity Agent 被雲端 API 化,也就是說現在 Gemini API 支援 managed agents,開發者可以用一個 API call 啟動一個能 reasoning、用工具、執行程式碼的 agent,它基於 Antigravity agent 驅動,基於 Gemini 3.5 Flash,可透過 Interactions API 和 Google AI Studio 使用。
官方目前列出的能力包括:
這其實也很像「雲端 Codex sandbox / Claude Code remote runner / OpenClaw-like agent runtime」的 Google 版本,差別是 Google 把它做進了 Gemini API,支援你用 AGENTS.md 和 SKILL.md 定義自己的 agent instruction、skills、data,並註冊成 managed agent。
另外一個有意思的就是,這次 Google 給 AI Studio 加了 Antigravity export tool,也就是開發者可以把現有專案匯出到本地 Antigravity,這次的產品思路很直觀:
最後就是價格,這次谷歌新增加了 Google AI Ultra 100 美元/月,方案會給 Antigravity 比 Google AI Pro 高 5X 的使用限制,並且限時提供 100 個 Antigravity bonus credits:

對應的 Ultra 現在是:
比如這次的 Gemini Spark 就需要 AI Ultra:
整體的方案價格如下所示:

Pro / Ultra 使用者會有 priority access,額度每 5 小時刷新,而免費使用者則改成更大的 weekly-based rate limit。
不過有點難以接受的是,這次官方強調 Antigravity 的用量不是按請求數或程式碼行數算,而是和 agent 做了多少「work」相關,簡單任務消耗少,複雜推理任務消耗多,所以額度消耗還是一個迷之統計情況。
當然,Pro 肯定沒事生產力就是了。
總的來說,這次 Google Antigravity 主要就是圍繞了 Antigravity CLI、Antigravity SDK、Antigravity IDE 這幾個場景展開,當然也沒什麼太多新東西,更多是跟上了主流的節奏,不得不說谷歌的反應還是一如既往的慢,不過至少是跟上了,也算是憋了個大的。
那麼,你更新了 Antigravity 2.0 了嗎???