谷歌24亿美元挖墙脚，AI编程又要变天了

2025年7月，硅谷发生了一件让整个科技圈炸锅的事情。

谷歌掏出24亿美元，从当时火爆的AI编程工具Windsurf那里，直接挖走了核心创始团队和顶尖开发者。注意，不是收购整个公司，而是精准"挖人"——只要最厉害的那批大脑。

这种操作方式立刻引发争议。有人说这是"人才正常流动"，也有人批评这是"赤裸裸的技术掠夺"。Meta之前从Scale AI挖角创始人时，用的也是同样的套路。科技巨头们似乎找到了新玩法：与其花钱收购整个公司背负一堆遗留问题，不如直接挖走核心团队，让他们从零开始为你打造梦想产品。

而这24亿美元换来的成果，就是谷歌刚刚发布的Anti-gravity。

一个月不到的时间，这款工具就在开发者圈子里掀起轩然大波。有人说它是"Cursor杀手"，有人说它"重新定义了AI编程"，甚至有激进派断言：“这才是AI编程的终极形态。”

到底是什么让Anti-gravity如此特别？今天我们就来拆解这个价值24亿美元的秘密。

Agent Manager：你不是程序员，你是乐队指挥

如果说Cursor、Windsurf这些工具让你从"手写代码"进化到了"和AI结对编程"，那Anti-gravity则直接把你提升到了另一个维度——你不再需要盯着代码，甚至不需要关心项目的文件结构。

你的新角色是：AI代理的管理者。

想象这样一个场景：你要搭建一个用户仪表板系统。传统的AI编程工具里，你得这样干：

1. 打开编辑器，新建项目

2. 在侧边栏和AI聊天，描述需求

3. AI生成代码，你逐行review

4. 接受改动，继续下一步

5. 循环往复…

但在Anti-gravity的Agent Manager里，你的工作流变成了这样：

“代理A，读取需求文档，按10x工程师的标准实现后端。”

“代理B，用Gemini 3优化前端UI，要有设计感。”

“代理C，全面测试这个应用，找出所有bug。”

然后呢？然后你就可以去喝杯咖啡了。

三个AI代理同时开工，各司其职。一个搭建Next.js架构，配置数据库；一个调整色彩方案，优化交互动效；一个像真正的测试工程师那样，点击每个按钮，填写每个表单。

你只需要在"收件箱"里查看进度报告。每个代理完成任务后，会自动生成一份详细的工作总结——改了哪些文件，为什么这么改，下一步建议做什么。就像公司里的各部门向你汇报工作。

这就是Agent Manager的革命性所在：它把AI从"助手"变成了"团队"。

而更疯狂的是，Anti-gravity支持几乎所有主流大模型——不仅仅是谷歌自家的Gemini系列，还有Claude Opus 4.5、GPT-4o等。你可以根据任务特点选择最合适的模型：用Opus处理复杂后端逻辑，用Gemini 3打磨前端设计，用Flash处理轻量级任务。

对了，这些模型在Anti-gravity里全都免费。是的，你没听错。谷歌显然是要用烧钱策略抢夺市场份额，让其他AI编程工具的用户"用脚投票"。

浏览器子代理：AI终于学会了自己测Bug

如果Agent Manager让人眼前一亮，那浏览器子代理(Browser Sub-agent)则是真正的黑科技。

以前我们都觉得，AI编程的终点是"写代码"。测试？那还得人工来。毕竟，机器怎么可能像人类测试员那样，真正"用"一个网站，判断它好不好用、有没有bug？

Anti-gravity说：能。

浏览器子代理是一个专门的AI模型，它可以：

• 点击按钮、链接、表单

• 输入文字、填写表单

• 滚动页面、切换标签页

• 读取网页DOM结构

• 截图记录当前状态

• 录屏保存完整测试过程

听起来很科幻？我给你看个真实案例。

视频作者在构建一个登录系统时，遇到了"魔法链接"登录失败的问题。换成传统工具，你得自己打开浏览器，手动点击登录按钮，填写邮箱，点击邮件里的链接，然后发现报错，再回去Debug。

但在Anti-gravity里，他只需要告诉AI代理：

“打开浏览器，用这个测试账号登录，如果有问题就自己Debug，直到系统能正常运行。”

然后浏览器子代理就像一个真正的QA工程师那样开始工作：

1. 打开localhost:3000

2. 点击"Sign Up"按钮

3. 填写测试邮箱

4. 检测到登录失败

5. 截图记录错误信息

6. 分析可能的原因（重定向配置问题）

7. 修改代码

8. 重新测试，直到成功

整个过程，开发者几乎零参与。

当然，浏览器子代理还不完美。它有时候反应慢，有时候会误判，但要知道，Anti-gravity才发布不到两个月。就像早期的Cursor一样，没人在它刚出来时就觉得它是完美的。但那些最早拥抱新工具的人，最终都成了受益者。

Artifacts：AI的"工作日志"也能成为协作利器

在Anti-gravity里，AI代理不仅会干活，还会主动"写报告"。

这些报告被称为Artifacts（工件），包括：

• 实施计划：详细列出要做什么、怎么做

• 任务清单：用Markdown格式记录进度

• 测试录屏：完整记录浏览器操作过程

• 项目总结：一份可以直接发给客户的交付文档

但Artifacts的价值不仅仅是"留档"。更厉害的是，你可以直接在这些文档上留评论，AI会根据你的评论调整工作方向。

比如，AI生成了一份实施计划，但你发现它遗漏了某个重要功能。你不需要重新写一大段需求描述，只需要在计划的对应位置标注：“这里需要加上用户权限管理。”

AI会立刻理解，并在后续工作中纳入这个需求。

这种"边界清晰的协作方式"，比传统的聊天界面高效太多。就像在Word文档里批注，比重新写一封邮件说明要简洁得多。

代理到代理：一个人类看不见的软件世界

如果你觉得以上功能已经够疯狂了，Anti-gravity背后还藏着一个更大胆的野心。

视频作者提出了一个值得深思的未来预测：

“未来会出现大量只为AI代理构建的软件，人类永远不会看到、也不需要看到。”

想想看：

• 代理A构建了一个API服务

• 代理B自动调用这个API，完成数据处理

• 代理C基于处理结果生成报告

• 整个过程，人类只需要在最开始设定目标，在最后查看结果

软件不再需要"用户界面"，因为用户不是人类，而是另一个AI代理。

这不是科幻小说，这是Anti-gravity正在铺设的道路。

当AI既能构建软件，又能测试软件，甚至能使用软件时，“代理到代理"的软件生态就成为可能。人类的角色，从"开发者"变成了"战略规划者”——你只需要定义目标，AI会自动协调资源、构建系统、验证效果。

这或许就是24亿美元真正买下的东西：通往下一代软件开发范式的门票。

你该不该用Anti-gravity？三个诚实的建议

说了这么多，Anti-gravity到底适合谁？

1. 如果你是Cursor的忠实用户，建议先"试用"而非"迁移"

Anti-gravity的Agent Manager理念确实前卫,但UI还不够成熟。有时候切换代理会丢失上下文，有时候模型选择记忆不准确。Cursor经过长时间打磨，稳定性更好。

但这不意味着你该忽略Anti-gravity。花2-3小时体验Agent Manager的工作方式，感受"管理多个AI代理"和"与单个AI结对编程"的区别。这种思维方式的转变，比工具本身更重要。

2. 如果你是Windsurf用户，迁移成本最低

毕竟是同一批人做的，Anti-gravity的界面、快捷键、工作流都和Windsurf高度相似。而Agent Manager和浏览器子代理这些新功能，是Windsurf没有的。

3. 警惕"生态锁定"

Anti-gravity与谷歌账号深度绑定。用它的同时，你也在把更多数据交给谷歌——代码、项目结构、甚至API密钥(如果不小心的话)。

隐私意识强的开发者需要权衡：便利性 vs 数据主权。

三个值得思考的问题

最后，留给你三个思考题：

1. 当AI能同时充当开发者和测试员，"程序员"这个职业会变成什么？

我们会不会变成"AI团队的产品经理"——专注于定义需求、把控方向，而把执行层面的工作完全交给AI？

2. "代理到代理"的软件世界里，软件复杂度会失控吗？

如果没有人类review代码、理解系统架构，AI互相构建、互相调用的软件会不会变成"黑箱"？当出现问题时，我们还能Debug吗？

3. 谷歌的"免费策略"能持续多久？

现在Anti-gravity的所有模型都免费,但这显然是为了抢占市场。当用户迁移成本足够高时，收费会不会来得比想象中更快、更贵？

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Anti-gravity还远未完美，但它代表的方向已经非常清晰：AI编程的下一站，不是写更好的代码，而是管理更多的AI代理。

24亿美元，买下了Windsurf的核心团队；但这笔钱真正的价值，或许是为谷歌买下了"定义未来编程范式"的机会。

你准备好迎接这个未来了吗?