别再让Agent只会“一问一答”了！我从Antigravity学到的4个设计新思路，彻底重塑你的AI世界观！

最近把 Google 关于新编程 IDE Antigravity 的深度访谈反复看了好几遍。说实话，我不太关心它写代码有多快——跑分这种事，每家都能吹，比如这几天 Opus4.5 出来，各领风骚数几天。

大靠山

212人浏览 · 2025-11-27 14:31:55

大靠山 · 2025-11-27 14:31:55 发布

最近把 Google 关于新编程 IDE Antigravity 的深度访谈反复看了好几遍。

说实话，我不太关心它写代码有多快——跑分这种事，每家都能吹，比如这几天 Opus4.5 出来，各领风骚数几天。

但视频里负责人 Varun 有句话，让我发现 Antigravity 不只是 Gemini 3 Pro + VS Code 套壳这么简单：

“我们要让单个开发者，就能构建起一家完整的公司。”

在“一人公司”还大部分在自媒体文章里存在的今天，他们敢把它作为产品愿景，还是挺激进的。

这句话定了一个调：Antigravity 不只是编程工具，它本质上是一套**"如何让一个人变成一支队伍"的系统**。

如果说以前的 Copilot 是坐副驾驶帮你看路，那 Antigravity 就是给你配了个完整的"AI 虚拟团队"——能接活、能干活、还能自查。

我试着把 Antigravity 身上那些值得垂直领域产品学习的设计拆开了看，整理出 4 条思路，如果你也在研究 Agent，可能也会有所启发。

1. 智能体管理器：从排队干活到并行调度，让 AI 像团队一样协作

我们在做 Agent 时，最容易陷入的误区是什么？

把所有功能塞进一个对话框，试图用一个指令解决所有问题。

就算是 ChatGPT 新做的 AI 群聊，让你可以在群里和 AI 互动，但本质上还是**“排队干活”**——你得等 A 说完，才能轮到 B，C 在后面等着。

Antigravity 的做法更彻底。

它引入了 Agent Manager（管理者） 的角色，专门负责任务分发。你可以同时派发多个任务：

让智能体 A 去写前端页面
让智能体 B 去写后端逻辑
让智能体 C 去查一些数据

然后你该干嘛干嘛，它们各忙各的。

这给我最大的启发是：未来的 AI 产品不该只是一对一的对话，而应该支持像人类团队一样的分工协作。

好的设计应该允许用户像项目经理一样分发任务：“你去查资料，你去写报告”，然后用户就可以去忙别的了。

衡量效率的标准，不再是 AI 回复得有多快，而是它能同时帮你挂起几个后台任务。 这才是真正的异步协作。

2. 浏览器接管+自动验证：从给建议到帮落地，还主动汇报执行结果

这一块是 Antigravity 最让人眼前一亮的设计，也解决了目前大多数 AI 产品"落地难"的问题。

现在很多 AI 的问题在于： 只会在文本框里出主意，像个坐办公室的咨询顾问——方案说得头头是道，但你问它"那你能不能帮我操作一下？"就没辙了。

但真实业务往往发生在图形界面（GUI）里。

Antigravity 引入了**“浏览器接管”**能力——它能直接唤起 Chrome 浏览器，像真人一样点击按钮、填写表单、滚动页面。

这个设计对垂直领域特别关键：

做电商 AI，它不能只给运营建议，还要能登录后台点击"上架"
做财务 AI，它不能只帮你算账，还要能登录网银查流水

更重要的是，它干完活还会**“主动验证”**。

操作完浏览器后，智能体会截图放在报告里，告诉用户：“我验证过了，页面显示正常。”

这种"我不仅想了，还真干了，而且干对了"的反馈机制，是建立人机信任最关键的一环。

AI 需要学会"汇报工作"。光干活不够，你得让用户看见你干了什么、结果如何。

3. 交付物系统 Artifacts：把聊天和成果分开，才能真正复用和协作

在大模型时代，我们习惯了"流式输出"的文字。

但这种形式有个致命问题：它是一次性的，没法二次编辑，也很难直接交付。

你跟 AI 聊了半天生成了一堆内容，老板说"改一下"，你得回去翻聊天记录？发给客户的时候，转发一条对话消息？

Antigravity 在这方面做得很克制。

它把"沟通"和"结果"彻底分开：

对话框 = 用来沟通需求、提意见
Artifacts（交付物） = 用来存放真正的工作成果

在 Antigravity 里，这可能是一份实施计划文档，也可能是一个 UI 设计预览图。重点是：你不是在聊天记录里跟 AI 扯皮，而是像批改文档一样，直接在"文件"上做标注。

比如用户在设计图上圈一块区域，写个批注：“这里颜色不对”，智能体就会针对性地修改这个文件。

这个设计背后的逻辑是：交互的重心应该从"聊天"转向"对象"。

只有关注过程产物，并且支持随时调整和复用，才能保证最终的交付质量。毕竟，对话是过程，交付物才是资产。

4. 知识面板：记住用户偏好，让 AI 成为"懂你"的老员工

视频里提到一个很扎心的洞察：

“人类其实非常不擅长在一开始就清晰地表达需求。”

我们总是做完了才说"哎呀，我其实不是这个意思"，或者"我想要的是那种感觉"。

Antigravity 的解法是：既然你说不清，那我就帮你记着。

它设计了一个"知识面板"，不是简单的历史记录，而是一个"成长性记忆库"。

当你多次告诉 AI：

“我不喜欢代码里有分号”
“我喜欢极简风设计”
“我们公司的品牌色是 #FF6B6B”

系统会自动把这些偏好抽取出来并存储。下次开新项目，它不需要你重新解释，直接就懂你的习惯。

这其实是垂直 AI 产品最深的护城河。

大模型能力？大家都能调 API。

但**“用户偏好”** 是带不走的。

当你的产品积累了用户几百条工作习惯、审美偏好、业务规则，它就不再只是一个工具，而是成了用户离不开的"老员工"。

写在最后：从 Copilot 到Coworker，AI 产品设计的下一个方向

看完 Antigravity 的演示，我最大的感受是：Google 在试图重新定义**“人机关系”**。

现在大多数 AI 产品，还停留在"副驾驶（Copilot）"阶段。

但 Antigravity 描绘的是"同事（Co-worker）"的关系。

你只需要定目标，它负责：出方案、执行落地、自查验、汇报结果…

所以我觉得，AI 产品设计的下一个方向不是"谁的 Promot 更强、聊天界面多方便"，而是"谁的产品设计更全面到位"：

能不能支持并行调度，让多个智能体同时工作？
能不能真正操作业务系统，而不只是出建议？
能不能生成可复用的交付物，而不只是流式对话？
能不能沉淀用户偏好，让 AI 越用越懂你？

别只想着怎么让 AI 聊得更好，要想想怎么让 AI 真正干活。

这才是"一人公司"该有的基础设施。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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