Google Antigravity：Google 代理式開發平台新世代

2025年11月，Google 正式發布「Antigravity」——一個結合 Gemini 3 與生成式 UI 的代理式開發平台（iThome，2025）。Antigravity 以「代理首位」架構，讓開發者能在語言模型之間建立非同步工作流程，進而構築高度自動化且可擴展的軟體解決方案。

核心概念

• Agent‑First 架構：每一個功能都被設計為獨立的代理（Agent），具備明確的目標、上下文、交互介面。代理之間可透過 API 或內部訊息在同一工作流程中協作。
• 非同步流程：Antigravity 允許代理在不同時間點啟動、暫停與重啟，透過事件驅動使複雜流程更具彈性。
• 生成式 UI：借助 Gemini 3 的自動 UI 生成，開發者可在少量配置下即產生直覺化的使用者介面，縮短前後端開發迭代週期。

與 Gemini 3 的結合

Antigravity 內建對 Gemini 3 系列模型的支援，允許代理在執行複雜邏輯時直接調用多項語言模型功能。例如，資料抓取代理可在背景處理資料清洗，而 回覆生成代理則專注於自然語言生成。

# 範例：建立一個簡易的問答代理
from antigravity import Agent, Workflow

# 定義資料抓取代理
def fetch_data(agent, question):
    data = call_gemini("retrieval", question)  # 內部使用 Gemini 3 Retrieval 模型
    agent.memory["source"] = data

# 定義答覆生成代理
def generate_answer(agent, question):
    context = agent.memory["source"]
    answer = call_gemini("qa", question, context=context)
    agent.output = answer

# 組合工作流程
workflow = Workflow(steps=[fetch_data, generate_answer])
workflow.run(question="什麼是 Antigravity?")
print(workflow.output)

上述程式碼示範了如何把 Gemini 3 的 Retrieval 與 QA 功能結合到 Antigravity 框架中，實現從資料提出到答案生成的完整流程。

實際應用案例

• 智能客服：客戶服務團隊可使用 Antigravity 建立多代理系統，處理訊息分類、資料回覆與後端連線，所有流程由 Gemini 3 驅動，顯著減少人工處理時間。
• 產品線推廣：行銷部門能快速生成貼文、廣告文案與 SEO 內容，利用 Gemini 3 的生成式 UI 則可即時預覽不同平台的白皮書。
• 資料分析與報告：資料科學團隊可將分析腳本打包成代理，並在多任務佇列中並行執行，最終由 Antigravity 將分析結果整理成動態報表。

開發者觀點：挑戰與機遇

儘管 Antigravity 為開發者提供了強大且靈活的工具集，但也存在若干挑戰：

1. 代理與工作流程設計：在多代理協作時，設計清晰的介面與責任劃分至關重要，否則將難以追蹤錯誤來源。
2. 成本控制：介接 Gemini 3 及其它模型所產生的 API 呼叫，隨工作流程規模擴大會增長運算成本。
3. 安全與隱私：在處理敏感數據時，須確保代理之間傳遞的資料已加密且符合資料保護法規。

面對上述挑戰，Google 在 Antigravity 的開發者門檻上也做出了積極調整：提供可視化流程編輯器、預設代理模板及管線監控儀表板，幫助開發者快速上手並確保系統可控性。

結語

Google Antigravity 正在重新定義機器學習驅動開發的工作方式：從「單一模型」轉向「代理網路」，再從「同步執行」走向「非同步工作流程」。對於追求快速開發、降低人力成本並保持高度可擴展性的組織而言，Antigravity 提供了前所未有的機會。未來，隨著 Gemini 3 及 Antigravity 的迭代，預計將擴大跨領域協作並突破現有 AI 開發壁壘。

參考文獻