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AI 智能体：Antigravity使用指南
叫我_叼哥
2026年02月05日 10:42
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共4篇

是什么

Google Antigravity 是谷歌于 2025 年底推出的首款以 AI 智能体（Agent）为核心的新一代编程平台，能够根据自然语言指令自主规划并完成代码编写、重构与测试等端到端开发任务。

Cursor 还需要你一行行去 Accept 代码，而 Antigravity 可以真正把"人"从"编码"中解放出来。

怎么用

下载&安装

访问官方下载页面：https://antigravity.google/

根据自己的系统下载对应的安装包

下载后正常安装即可

账号登录

Antigravity 的使用限制非常严格，而且有地域限制。

因此，我们的网络环境必须在受支持的地区之内，且 google 账号也必须在受支持的地区之内，不仅如此，google 账号和网络环境还需要在同一个地区。

你可能会遇到几种问题：

1. 浏览其登录google账号后不跳转回应用

Antigravity 对访问者的 IP 地区有严格限制，且不会使用系统代理，所以需要开启TUN模式(虚拟网卡模式)才行。

另外翻墙到Hong Kong (香港) 或其他非支持地区也是不行的。

可以参考FAQ：https://antigravity.google/docs/faq

贴图使用的是clash-verge：https://github.com/clash-verge-rev/clash-verge-rev/ VPN买它推荐的狗狗加速

一些 Windows 设备下，可能开了 TUN 模式 Google 登录也无法跳转怎么办？这个原因一般都是系统没有正确接管 DNS 或路由导致。你可以开启 服务模式（Service Mode） 来解决，选择默认安装方式安装一下，然后重启梯子就好。

2. 卡在 “Setting Up Your Account”

同问题1

3. 登录成功后提示提示: “Your current account is not eligible for Antigravity, because it is not currently available in your location.”

Google 账号本身的注册地（Terms of Service Region） 被判定为中国，需要修改 Google 账户的关联地区。访问 https://policies.google.com/country-association-form 这个链接，在页面中选择一个明确支持 Antigravity 服务的国家或地区。

理由不要选择VPN那个

完成修改后，地区信息的变更通常需要一定时间才能生效，Google 会通过邮件通知你结果，快的话几个小时，慢的话可能要等1个星期才有答复。

4. 登录成功后提示提示: “Your current account is not eligible for Antigravity. Try signing in with another personal Google account.”

通常有几个原因：一是你的 Google 账号注册时间可能较短，不满足测试要求；二是这个账号可能因为某些不明原因被系统限制了。

解决这个问题最直接的办法就是换一个 Google 账号尝试。根据经验，使用 2020 年之前注册的 Google 账号会大大提高通过资格审核的概率。如果手头没有符合条件的 Google 老账号，可以去淘宝上买一个号，就能解决这个账户资格的问题。

使用

模型选择

提供了多种模型供选择，但是都有一定的额度，会定期重置额度

总体来说，

  • 前端开发：优先选择 Gemini 3 模型。其强大的视觉能力可以实时操作浏览器、截图确认效果，使页面设计和样式调整几乎无需手动微调。

  • 后端开发：优先选择 Claude 模型（如 Sonnet 或 Opus）。其逻辑严密性在处理数据交互、API 对接和复杂业务逻辑时表现更优，生成的代码健壮性更高，漏洞更少。

工作模式

决定 AI 的“自动化程度”。

Fast (快速模式)

即问即答，适合简单聊天或微调代码。

Planning (规划/智能体模式)

规划 -> 执行 -> 验证，适合复杂任务。

运行流程

先选择项目文件打开，输入框@Filename：指定某个具体文件，或者直接进行描述。

在Planning模式下，会先生成Implementation Plan（实施计划）并拆分Task（任务单元），

你可以查看Agent实现的思路，继续提意见，确认没问题，就回复OK。

然后Agent就会开始干活，开始

自己创建文件夹、自己安装依赖、自己写代码、自己运行代码来测试代码能不能跑，最后创建Walkthrough（流程报告）。

运行建议

  1. 除非完全没有想法，把自己知道的信息都告知Agent

  2. Agent只懂技术，不知道业务，工作范围要明确告知

  3. 可以直接把目标图片甩给Agent

  4. 不断优化你的提示词，清晰描述需求，指定范围，给出输入输出示例，层层递进比一步到位更靠谱

  5. 使用 @ 引用文件、代码块、规则、MCP 等各种东西，方便Agent理解上下文

  6. 写完后可以聊天框输入/generate-unit-tests或者直接要求Agent进行单元测试

使用进阶

插件管理

额外提供很多方便的插件

AntigravityQuotaWatcher就是上面展示过的实时显示额度的插件。

可以实现如下功能：

  • 实时监控：自动检测并定时轮询配额使用情况

  • 状态栏显示：在 VS Code 底部状态栏显示当前配额

  • 智能预警：配额不足时自动变色提醒

  • 自动检测：无需手动配置，自动检测 Antigravity 服务端口和认证信息

规则设置

通过设置 Rules（规则） ，能让Agent在编写代码、运行终端或执行搜索时，始终遵循你特定的编码标准和项目偏好。

这里分成全局规则和项目规则（工作区规则）

全局规则

会作用于所有项目，适用场景： 设置你偏好的语言（如“始终用中文回复”）、偏好的方法（如“我更喜欢用XX版本前的老方法”）等全局偏好。

项目规则（工作区规则）

只针对指定项目，示例

代码块
Markdown
自动换行
复制代码
# Antigravity项目开发规则

## 1. 核心协作规则
- **交流语言**：始终使用**中文**进行项目沟通，包括即时消息、会议纪要和代码注释。
- **权限确认**：在修改项目配置、安装新插件、删除核心文件前，必须发起确认请求并获得许可。
- **成果交付**：所有AI生成的代码、文档和方案，必须经过人工审核后才能合并到主分支。

## 2. AI交互规范
- **Prompt要求**：向Antigravity发送的指令必须清晰明确，包含业务背景、技术约束和交付标准。
- **结果校验**：对AI生成的代码，必须进行语法检查、单元测试和业务逻辑验证，禁止直接使用未经验证的代码。
- **迭代优化**：如果AI生成结果不符合需求，需通过补充信息、调整指令的方式引导优化，避免直接放弃重新生成。

## 3. 开发语言规范
- **前端开发**：统一使用TypeScript + React栈，优先采用函数式组件和Hooks，禁止使用`any`类型。
- **后端开发**：遵循PascalCase命名规范，必须使用`async/await`异步编程模式，接口返回统一JSON格式。
- **注释要求**：关键逻辑、复杂算法和业务规则必须添加中文注释，注释需说明"为什么这么做"而非"做了什么"。

## 4. 代码质量要求
- **测试覆盖**：所有新增功能必须编写单元测试，核心业务逻辑测试覆盖率不低于80%。
- **风格统一**：使用Prettier和ESLint进行代码格式化和语法检查，确保团队代码风格一致。
- **依赖管理**：禁止安装非必要的第三方依赖，新增依赖必须经过安全扫描和团队评审。

## 5. 项目流程规则
- **分支策略**：采用Git Flow工作流，所有功能开发必须在独立分支进行，完成后发起Pull Request。
- **文档更新**：API接口、数据库结构和业务规则发生变化时，必须同步更新对应的文档。
- **风险预警**：遇到技术瓶颈或项目延期风险时，必须及时同步给团队，共同制定解决方案。

## 6. 安全规范
- **敏感信息**：禁止在代码、配置文件和AI对话中包含密钥、密码、用户隐私等敏感信息。
- **权限控制**：根据角色分配最小必要的系统权限，禁止使用共享账号登录开发环境。
复制成功

规则进阶

分级防御：精准划定AI行为红线

传统的"要做什么"属于正向引导，但AI在理解复杂约束时容易出现偏差，而"不要做什么"是明确的行为禁令，能直接构建安全防护边界。

  • 技巧升级：采用"绝对禁止+条件允许"的双层结构，比如：

代码块
Plain
自动换行
复制代码
绝对禁止：不要修改 config/ 目录下的任何配置文件
条件允许：仅当配置文件存在语法错误导致服务无法启动时，可在备份原文件后进行最小范围修复，修复前必须获得人工确认
复制成功

  • 适用场景：核心配置保护、敏感数据处理、第三方依赖修改等高风险操作

示例驱动：用"完美样本"校准AI输出

Few-shot示例是最直观的风格锚定方式，能让AI快速理解你对代码质量、格式、注释的具体要求。

技巧升级：提供"反例+正例"对比示例，明确指出不好的写法问题在哪，优秀的写法好在哪里，比如：

代码块
Markdown
自动换行
复制代码
// ❌ 反例：注释模糊，命名不规范
let a = 10; // 数字
function f() { ... } // 函数

// ✅ 正例：注释清晰，命名语义化
const MAX_RETRY_COUNT = 10; // 最大重试次数，防止无限循环
async function fetchUserData(): Promise<User> { ... } // 获取用户信息，返回用户对象
复制成功

  • 适用场景：代码风格统一、API接口设计、文档撰写规范等需要标准化的场景

动态迭代：构建自适应规则体系

AI的学习是一个持续的过程，随着交互次数增加，你会发现它的固定错误模式，及时更新规则能有效减少重复错误。

  • 技巧升级：建立"错误日志-规则更新-效果验证"的闭环流程：

    • 记录错误：发现AI重复犯错时，记录错误场景和具体表现

    • 精准补全：针对性添加规则，比如发现AI总是忘记写函数注释，就添加"所有公共函数必须包含JSDoc注释，说明输入参数、返回值和功能描述"

    • 验证效果：更新规则后，通过测试用例验证AI是否已经纠正错误

  • 适用场景：长期维护的项目、复杂业务场景、定制化开发需求

强制同步：确保AI准确理解规则

AI的上下文记忆可能存在偏差，开启新会话或调用@rules指令能强制它重新加载并确认规则，避免因上下文过长导致的规则遗忘。

  • 技巧升级：在规则文件末尾添加"规则确认话术"，比如：

代码块
Plain
自动换行
复制代码
请回复"我已完全理解并将严格遵守以上所有规则"来确认你已掌握所有要求
复制成功

  • 适用场景：规则更新后、新会话开始前、重要任务执行前

工作流设置

本质上是一些可供 Agent 遵循的预设的 Prompts，使用 / 即可触发指定的工作流。

工作流也可分为全局工作流和工作区工作流。

在聊天框输入 / 就会弹出所有的 Workflows：

选中运行即可。

MCP 支持

允许编辑器安全地连接本地工具、数据库和外部服务，这种集成使 AI 能够获取实时上下文信息，而不仅仅局限于编辑器中打开的文件。

打开服务，自己搜索并安装具体的 MCP Server

多账号管理

Antigravity Tools 是一个专为开发者和 AI 爱好者设计的全功能桌面应用。它将多账号管理、协议转换和智能请求调度完美结合，为您提供一个稳定、极速且成本低廉的本地 AI 中转站。

通过本应用，您可以将常见的 Web 端 Session (Google/Anthropic) 转化为标准化的 API 接口，消除不同厂商间的协议鸿沟。

下载地址:https://github.com/lbjlaq/Antigravity-Manager/releases

找到最新版本的下载即可

正常安装后打开，可以绑定多个google账号，配额用尽自动切换到下一个号

API反代

通过工具自带的反代，配置服务，然后就可以直接调用这个 API。

同时可以把这个 API 嵌入自己的工具或者工作流。

调用也非常简单，选择 API 协议，选择模型，就可以生成演示代码了。

比如上面的python下，安装 OpenAI 的依赖库，就可以直接运行测试代码，跟AI沟通。

更多的玩法工具首页都有介绍，可以自己探索：https://github.com/lbjlaq/Antigravity-Manager

额度提升

当免费额度还不够用时，可以去申请学生认证，会有免费的1整年的gemini可以用

教程可以参考：https://apointfun.feishu.cn/wiki/OYRJwM28miXXWTkQgRqcqRL9nGV

总结

重新定义AI编程：从"陪聊工具"到"生产伙伴"

Google Antigravity的出现，标志着AI编程助手从"代码补全工具"向"全流程开发伙伴"的进化。它不再是只会零散生成代码片段的"陪聊AI"，而是能像专业程序员一样，独立完成从需求分析到代码交付的完整开发流程，真正成为开发者的"工具人"。

核心竞争力：模型优势+生态闭环

顶尖模型矩阵，碾压级性能表现

Antigravity整合了Google自研的Gemini 3 Pro/Flash和Anthropic的Claude Sonnet/Opus 4.5等当前最顶尖的大语言模型，在代码生成质量、逻辑推理能力、自然语言理解精度上全面超越同类产品，尤其是在复杂算法实现、多文件协同开发、跨语言代码转换等高难度任务上表现突出。

全栈开发生态，一站式解决方案

基于VS Code生态打造的完整开发环境，配合Agent代理系统、多任务并行处理、Workflow工作流引擎、MCP模块化组件平台和浏览器子代理等功能，形成了从需求分析、架构设计、代码编写、测试验证到部署上线的全流程自动化能力，将"写代码"从体力劳动升级为脑力劳动。

开发者的进化：从"代码工人"到"架构师"

Antigravity最具革命性的意义在于，它重新定义了程序员的角色：

  • 传统程序员是"写代码的人"，主要负责将设计转化为代码

  • 使用Antigravity的程序员是"定义问题+审核方案"的架构师，专注于业务需求分析、系统架构设计和最终方案审核，而将代码编写、测试等重复性工作交给AI完成

这种角色转变不仅大幅提升了开发效率，更让程序员能够将精力集中在更有价值的创造性工作上。

理性看待：优势与短板并存

不容忽视的局限性

尽管Antigravity表现出色，但它也存在一些明显的不足：

  • 网络依赖：需要稳定的网络连接才能正常使用，对网络环境要求较高

  • 稳定性问题：作为相对较新的工具，在处理复杂任务时偶尔会出现崩溃或输出异常

  • 账号限制：部分高级功能需要特定账号权限，获取门槛较高

最佳实践：构建"主工具+兜底方案"的开发体系

基于上述局限性，建议开发者采用"Antigravity为主，其他工具为辅"的策略，配合CodeX、Claude Code等工具作为兜底方案，根据不同任务类型选择最合适的工具，确保开发过程的稳定性和高效性。

未来已来：AI时代的开发者生存法则

Antigravity的出现再次印证了一个趋势：AI不会淘汰程序员，但不会用AI的程序员终将被淘汰。掌握AI编程工具已经成为新时代程序员的必备技能，而Antigravity正是帮助开发者适应这一趋势的最佳选择之一。

如果你正在为频繁切换IDE、重复编写代码而烦恼，Antigravity绝对值得你花时间深入学习和使用。一旦掌握它的使用技巧，你会发现开发效率得到质的提升，能够用更少的时间完成更多的工作。

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