Google Antigravity 是 Google 推出的智慧代理開發平台，可在編輯器、命令列與 SDK 三種形態中並行調度多個自主程式設計代理，個人版免費，內建 Gemini 與 Claude 等多種模型。
用過這個工具嗎？為它評分
Google 把 Antigravity 定義為自家的智慧代理開發平台，目標是讓每個人都能在「代理優先」的時代進行建構。這句話值得認真看待，因為它劃出了一條界線：這不是掛在編輯器上的自動完成外掛，也不是一個剛好讀過你程式碼儲存庫的聊天視窗，而是以「代理」為基本組織單位的平台。你交給它的是目標，它自行規劃路徑、修改檔案、執行終端機指令、開啟瀏覽器核對結果，最後交回一份人類可以檢閱的成果。
產品於 2025 年 11 月 18 日以公開預覽形式推出，個人使用者免費。最初的形態比較接近編輯器，圍繞兩個介面展開。編輯器檢視提供現代程式碼編輯器的熟悉體驗，具備行內自動完成與一個功能完整的側邊欄代理；管理器檢視則做了一件不太常見的事——它把慣常的關係反轉過來，不再是代理寄居在編輯器裡，而是編輯器成為代理可調用的若干介面之一。Google 稱之為「代理優先」的管理介面，把「代理嵌入介面」的範式反轉為「介面嵌入代理」。這是一個確實不同的心智模型，也解釋了產品後來的多數演變。
如今平台已經走得更遠。Antigravity 2.0 被定位為專門與代理協作的平台，能在多個彼此獨立的專案上並行調度多個自主代理。除桌面應用程式外，現在還有面向終端機的命令列工具與一套 SDK，同一套代理基礎設施可以從最合適的入口存取。如果你看過把 Antigravity 描述成單一編輯器應用、或形容成「創意點子遊樂場」的說法，前者已經過時，後者對這款產品從來就不成立。
有必要直說它不是什麼。它不是用來發散概念的通用創意工具，也不是產生天馬行空構想的實驗沙盒。它的每一個介面、每一項功能、每一個定價層級，指向的都是可執行的軟體。如果你要找的是點子產生器，這就是一款選錯的工具。
所有代理式程式設計工具都要面對同一個核心問題：可以把一項任務而不只是一次按鍵交給它嗎？難處在於驗證。如果一個代理花了二十分鐘改檔案、跑指令，你要如何在不逐行閱讀差異的前提下確認它做對了？Antigravity 的答案叫做交付物（Artifacts）。
依官方定義，交付物是比原始工具呼叫更容易驗證的具體成果，形式包括任務清單、實作計畫、逐步說明、螢幕擷圖與瀏覽器錄製。設計意圖是把人工審查的負擔提高一個抽象層級：你不再稽核一長串檔案寫入與指令呼叫，而是在動工前看一份計畫、在收工後看一份逐步說明，並以擷圖或錄影作為「軟體確實依描述運作」的佐證。相較於只丟出工具呼叫流水的工具，這在使用體感上是實質差別，但它取代不了重要變更上的程式碼審查。
代理的觸及範圍是刻意做寬的。在編輯器形態中，它被描述為能夠自主跨編輯器、終端機與瀏覽器操作。三者之中瀏覽器這條線影響最大。一個能開啟頁面、與之互動並觀察結果的代理，可以在前端工作上自行閉環，去檢查版面變更是否真的正確算繪，而不只是宣稱自己寫好了樣式。這項能力同時最需要戒慎，因為同時握有瀏覽器與終端機權限的代理，出狀況時波及範圍很大。
並行是模型的另一半。Antigravity 2.0 支援動態定義與實例化子代理，用來並行處理複雜問題的不同部分，藉此更快也更好地取得結果。管理器介面的存在就是為了讓這件事可控，讓你在一個地方派發、觀察並引導跨多個工作區的多個代理。至於是否真的更快，很大程度取決於任務本身能不能拆解——前後強相依的工作，無論工具怎麼設計都並行不起來。
並行代理調度。 多個自主代理可同時跨獨立專案執行，各自持有自己的脈絡與工作區，由管理器介面統一派發與監控。
動態子代理。 面對單一複雜問題，平台可即時定義並實例化子代理去並行處理不同部分，不需要你事先手動拆解任務。
排程任務。 例行工作可以交給排程。只要定義一個 cron 排程，代理就會在背景自主啟動執行。這讓平台從一個需要你盯著的互動工具，變成可以在無人值守時執行週期性檢查與維護的角色。
交付物與驗證。 任務清單、實作計畫、逐步說明、螢幕擷圖與瀏覽器錄製都會作為可審閱的產出，並可直接在編輯器內檢視。
編輯器能力。 編輯器檢視提供 Tab 自動完成、自然語言程式碼指令，以及一個可設定、能感知脈絡的側邊欄代理，傳統編輯流程與委派式工作可以並存。
終端機優先的命令列工具。 Antigravity CLI 是與代理互動的終端機優先介面，面向習慣待在命令列的開發者。它支援多個代理並行工作，追求極小的資源佔用，透過快捷鍵與斜線指令設定。
SDK。 一套 SDK 以程式化方式開放代理基礎設施，供需要自建整合而非使用現成介面的團隊使用。
透過技能、MCP 與掛鉤客製。 你可以定義全域或工作區層級的 Skills、MCP 與 JSON Hooks 來約束代理行為。其中 MCP 支援格外重要，代表可以透過開放標準而非專有外掛格式接上外部工具與資料來源。
專案分組。 對話可以歸入專案，專案能跨多個資料夾，並帶有自訂設定與範圍化權限。範圍化權限是限制代理可觸及範圍的實際控制點。
即時語音轉錄。 借助 Gemini 音訊模型把語音轉成提示，適合更習慣口述意圖的開發者。
模型選擇是 Antigravity 相當有辨識度的一點，因為 Google 並沒有把平台鎖死在自家模型上。個人層級定價為每月 0 美元，官方列出的可用模型包括 Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.1 Pro、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 與 Opus 4.6，以及 gpt-oss-120b。
這份清單說明三件事。其一，第三方模型是真的可用：Anthropic 的兩款模型與 Google 自家模型並列，這在第一方廠商的工具中並不常見，當某個模型家族更適合你的程式碼庫時，你有實際的選擇權。其二，清單中包含一款開放權重模型，對希望在日常工作使用更輕、更可預期選項的開發者有意義。其三，這份陣容自推出以來已經變動過——發布公告當時提到的是 Gemini 3、Claude Sonnet 4.5 與 GPT-OSS。這個領域的模型命名變動很快，請以官方定價頁為準，而不是任何二手描述，包括本頁。
模型可用性與所屬方案掛鉤，較高層級的描述是「更寬鬆的速率限制」與「彈性的 AI 額度池」，而不是獨佔某些模型。
定價共分四個層級，誠實的概括是：免費層級是真的，但圍繞它的限制並未完全公開。
個人版，每月 0 美元。 包含上述模型陣容的代理存取權、不限量的 Tab 自動完成與不限量的 Command 請求。代價是 Google 所稱的「基礎週級速率限制」，這個說法背後的具體數字定價頁沒有給出，本頁也不會代為捏造。
Google AI Pro。 包含個人版全部內容，另加更寬鬆的速率限制與彈性額度池。定價頁本身沒有標出月費金額，第三方報導稱此層級為每月 20 美元。
Google AI Ultra。 在 Pro 基礎上進一步放寬速率限制與額度。同樣地，定價頁未標金額，第三方報導提到的量級約為每月 250 美元。
組織版，透過 Google Cloud。 在 Google Cloud 服務條款下提供，整合 Google Cloud 專案，並依 Gemini Enterprise Agent Platform 的用量計費。這是按使用量結算而非按席次訂閱的形態，也是本頁後文所述資料處理方式存在實質差異的那一層。
真正需要提醒的不是標價而是配額行為。2026 年 3 月的第三方報導指出，付費的 AI Pro 與 AI Ultra 使用者對配額政策變化提出強烈抗議，爭議點在於原本理解為每隔數小時重新整理的額度，實際表現更接近按週計算，部分開發者反映可完成的工作量較先前大幅縮減。Google 方面也曾公開表示因需求旺盛而在調整速率限制。如果你打算把這款工具用於每天的正式工作，請把公開的方案表當成起點，先自行驗證實際吞吐量再決定投入。
Antigravity 是桌面應用程式，涵蓋面廣但要求具體。下載頁提供三種作業系統、共六種架構的安裝檔：macOS 的 Apple Silicon 與 Intel、Windows 的 x64 與 ARM64、Linux 的 x64 與 ARM64。
系統需求寫得很明確。macOS 最低支援 12（Monterey），且 Google 支援的是仍在接收 Apple 安全性更新的版本，通常為目前版本及前兩個版本。Windows 側最低為 64 位元的 Windows 10。Linux 的要求不依發行版而依系統程式庫表述：glibc 2.28 以上、glibcxx 3.4.25 以上，官方舉出 Ubuntu 20、Debian 10、Fedora 36 與 RHEL 8 作為符合條件的例子。早於這些程式庫版本的老舊長期支援系統，不升級就無法執行。
命令列工具透過安裝指令碼單獨安裝，同樣涵蓋 macOS、Linux 與 Windows。由於編輯器與命令列各自獨立進行版本管理，你可以只採用其中一項。
有兩點在官方文件中確實沒有定論，這裡如實說明：入門文件沒有明確寫出帳號登入需求，也沒有描述地區可用性限制。考量到免費層級與 Google AI 方案層級綁定，實務上很可能需要關聯 Google 帳號，但本頁不會斷言文件未載明的細節。
這一節最值得細看，因為答案會隨你從哪扇門進來而明顯不同，而且差異不是表面功夫。
對使用標準服務的個人使用者，條款寫得很直白：Google 使用互動資料（Interactions）來評估、開發與改進 Google 及 Alphabet 的研究、產品、服務與機器學習技術，並且 Google 員工與承包商可以存取、檢視、審閱與使用這些互動資料。互動資料的定義相當寬泛，涵蓋使用者資料、與服務使用相關的互動資料、相關中繼資料，以及你提供的任何回饋，並於服務執行期間收集。
與之搭配有兩項緩解措施。一是偏好設定開關：如果你不希望互動資料被這樣使用，條款指引你到設定中修改相關偏好。二是刪除管道：你可以選擇刪除自己的互動資料，官方提供了提交刪除請求的支援信箱；條款同時說明，在你依上述方式請求刪除之前，這些資料將依協議使用。
對組織使用者，立場明顯更強且毫不含糊：使用 Google Cloud 憑證登入時，你繼承 Google Cloud 的標準資料隱私保護，企業資料絕不會被用於訓練。企業形態另有內建的安全防護機制與工作區沙箱隔離，目的是讓委派複雜工作流程這件事更安全。
結論很清楚：如果你處理的是專有程式碼，而法遵要求無法接受「用於模型改進」與「可被人工檢視」這兩點，那麼無論免費層級多有吸引力，它都不是合適的入口。走 Google Cloud 這條路，並在團隊導入前自行確認當下的最新條款——條款會變動，本頁只是一個時間切片，不構成法律建議。
任務可拆分的開發者。 並行代理模型只有在任務真能拆成獨立區塊時才划算，新功能開發、跨多檔案的大範圍重構、批次補測試都相當契合。
前端與全端開發者。 瀏覽器這條線在需要視覺驗證的情境價值最大。能算繪頁面並檢查結果的代理，閉合了原本需要人工或手寫瀏覽器測試才能閉合的迴路。
以終端機為中心的開發者。 命令列工具的存在，正是為了讓你採用代理模式時不必更換編輯器，對已有成熟 shell 工作流程的人來說阻力最小。
需要統一代理行為的團隊。 工作區層級的技能、MCP 連線與 JSON 掛鉤，讓團隊把自己的慣例固化一次，而不是每個人各自從零下提示。
資料要求嚴格的企業。 具備「不用於訓練」承諾、沙箱隔離與範圍化權限的 Google Cloud 路徑，才是讓這款工具在受監理環境中可行的組態。
不建議選它的人。 只需要輕量行內助理的開發者會覺得這個平台過重；工作仰賴每日穩定高吞吐的人，應認真權衡已被記錄的配額爭議；而想找創意發散工具的人，從一開始就找錯了產品。
先劃範圍，再談企圖。專案支援範圍化權限，在委派任何任務之前先設定好，是投報率最高的一步。同時握有終端機與瀏覽器權限的代理一旦指錯目錄，破壞力不小，公開可見的多起糟糕經驗都涉及代理動了使用者沒預期它去動的檔案。
在版本控制之下工作，並保持工作區乾淨。這條不是 Antigravity 獨有，但它決定了一次失敗的代理執行是「有點煩」還是「事故」。委派前先提交，收工後再看差異。
把計畫交付物當作檢查點。既然平台會產出可審閱的實作計畫，自然的工作流程就是在放行重大變更之前先讀計畫。在計畫階段糾正一個誤解只需一句話，在改了二十個檔案之後糾正就得還原。
依任務挑模型。既然 Gemini、Claude 與開放權重模型都可選，例行機械性工作不必動用最昂貴的推理模型。鑑於配額消耗是這個平台最常見的抱怨，模型選擇也是你手上控制額度消耗速度的主要槓桿。
只並行真正可並行的部分。把多個代理指向同一批檔案，等於邀請編輯衝突。先依資料夾或專案分離關注點，再依代理分工。
排程任務先保守使用。無人值守的背景代理依 cron 執行是很強的能力，也很容易累積意外。先從唯讀或回報類任務開始，再考慮給它定時寫入的權限。
驗證交付物，而不是信任交付物。擷圖能證明頁面算繪出來了，證明不了它底下的邏輯是對的。交付物降低審查成本，但沒有取消審查的必要。
Antigravity 所處的賽道擁擠且變化快，公允的說法是：它主打的是代理調度這條軸線，而不是純粹的自動完成品質。
Anthropic 的 Claude Code 是終端機式代理開發最接近的對照，也是評測者常用來衡量 Antigravity 的基準。OpenAI 的 Codex 佔據相似生態位，在使用者比較中反覆出現。Cursor 依然是 AI 原生編輯器體驗的參照點，重心更偏編輯迴路而非並行自主代理。GitHub Copilot 是整合在既有編輯器中的行內輔助老牌選手，適合想要「增強」而非「委派」的開發者。Google 自家的 Gemini CLI 也值得一提，因為部分既有使用者確實質疑過從那個較簡單的工具轉向較重的 Antigravity 平台是否必要。
始終對 Antigravity 有利的差異點是：並行調度模型、免費層級即可使用包含 Claude 在內的第三方模型，以及以瀏覽器為基礎的自我驗證迴路。對競品有利的則是成熟度、配額行為的可預期性與穩定性——這三點恰好是 2026 年以來對 Antigravity 反覆出現的批評。
配額行為是最主要的抱怨。 2026 年 3 月的第三方報導指出，付費 AI Pro 與 AI Ultra 使用者抗議配額政策變化，開發者描述額度重新整理的頻率遠低於預期，部分說法稱可用量較先前月份大幅下降。這是你在仰賴這款工具之前最該自行驗證的一點。
免費層級的限額未公開。 官方只寫了「基礎週級速率限制」，沒有可供規劃的公開數字。
2.0 的過渡造成了擾動。 在評價平台 Trustpilot 上，該產品評分偏低且評價樣本很少，批評集中在 2.0 的過渡與配額消耗過快。反覆出現的主題是這次更新在缺少足夠預告的情況下改變了既有使用者的工作方式。有評價提到「所幸 IDE 形態仍然可用」，顯示舊介面並未被徹底移除，但遷移過程處理得並不好。
評價資料既少又有自我選擇偏差。 該 Trustpilot 頁面屬於未認領資料，僅有 31 則評價且明顯偏負面，這在開發者工具的自發評價中相當常見。它是關於使用者不滿樣貌的真實訊號，但不是整體品質的可靠量尺。
穩定性回饋不一。 有使用者反映特定第三方模型出現容量錯誤，長時間任務過程中出現代理終止錯誤。任一模型在任一時刻的可用性並無保證。
自主性本身帶來風險。 同時擁有編輯器、終端機與瀏覽器權限的代理可能做出破壞性操作。範圍化權限與版本控制是緩解手段，不是保險。
較舊的 Linux 系統被排除在外。 glibc 2.28 這條底線會把一批長期存續的企業環境擋在門外。
有些事實就是沒有公開。 地區可用性與明確的登入需求在入門文件中沒有寫，具體配額數字在定價頁上也沒有寫。本頁凡是無法查證之處都如實標註，而不是估一個數字填上。
是，存在真正的免費層級。個人版標價每月 0 美元，包含代理模型存取、不限量的 Tab 自動完成與不限量的 Command 請求。限制在於它執行於 Google 所稱的「基礎週級速率限制」之下，而這個額度的具體大小並未公開。付費的 Google AI Pro 與 Ultra 提供更寬鬆的限額與彈性額度池，組織版則透過 Google Cloud 依用量計費。
在標準個人服務下，條款寫明 Google 使用互動資料來評估、開發與改進 Google 及 Alphabet 的研究、產品、服務與機器學習技術，且員工與承包商可以存取、檢視、審閱與使用這些資料。你可以在設定中修改這類資料的使用偏好，也可以透過電子郵件請求刪除自己的互動資料。對組織使用者則完全不同且表述明確：使用 Google Cloud 憑證登入時，企業資料絕不會被用於訓練。如果你的程式碼屬於專有資產，請走 Google Cloud 路徑。
定價頁為個人層級列出 Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.1 Pro、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 與 Opus 4.6，以及 gpt-oss-120b。值得注意的是其中包含 Anthropic 的模型與一款開放權重模型，你並不被限制在 Gemini 之內。這份陣容自 2025 年 11 月推出以來已經變動過，請以定價頁的當前清單為準。
macOS、Windows 與 Linux，合計六種架構的安裝檔。macOS 需要 12（Monterey）以上，支援 Apple Silicon 與 Intel；Windows 需要 64 位元的 Windows 10，提供 x64 與 ARM64；Linux 需要 glibc 2.28 以上與 glibcxx 3.4.25 以上，官方列舉 Ubuntu 20、Debian 10、Fedora 36 與 RHEL 8 作為符合條件的例子。
它於 2025 年 11 月 18 日以公開預覽形式推出。此後產品經歷了內容相當多的 2.0 版本，新增了命令列工具、SDK 與並行調度平台，目前官方頁面呈現的是正式可用狀態，未標註預覽字樣。由於這個標籤隨時間變動過，如果這一點會影響你的採用決策，請到官網確認當前狀態。
一般助理在你主導的前提下自動完成程式碼。Antigravity 把這個關係反轉過來：它的管理介面把「代理嵌入介面」的範式反轉為「介面嵌入代理」，你把目標委派給代理，由它規劃、改檔案、跑指令並在瀏覽器中自我檢查。隨後它交回任務清單、實作計畫、逐步說明、擷圖與瀏覽器錄製等交付物，讓你不必逐條閱讀工具呼叫也能驗證結果。
可以，並行是核心設計。多個自主代理能跨獨立專案同時執行，子代理也會被動態定義與實例化來並行處理複雜問題的不同部分。目前官方文件沒有給出並行代理的固定上限，實際吞吐更多受你所屬方案的速率限制約束，而不是受代理數量約束。
Antigravity CLI 是與代理互動的終端機優先介面，面向習慣待在命令列的開發者。它支援多個代理並行執行，追求極小的資源佔用，透過終端機快捷鍵與斜線指令進行設定。它與桌面應用分開安裝、獨立版本管理，因此你可以在不更換編輯器的前提下採用代理模式。
可以。你能夠定義全域或工作區層級的 Skills、MCP 與 JSON Hooks 來約束代理行為。MCP 支援代表外部工具與資料來源可以透過開放標準接入；專案功能則允許對話跨多個資料夾，並帶有自訂設定與範圍化權限。
配額的可預期性排第一。2026 年 3 月的第三方報導顯示付費層級使用者抗議配額政策變化，而免費層級的限額根本沒有公開。長時間任務下的穩定性以及 2.0 過渡造成的擾動，是另外兩個反覆出現的抱怨。如果你需要有保障的每日吞吐量，或需要一個成熟、不折騰的工作流程，請在轉換前謹慎評估。
