Google Antigravity：從 “Co-pilot” 到 “Agent Manager”

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Google Antigravity：從 “Co-pilot” 到 “Agent Manager”

這兩週瘋狂的陷入Antigravity，本來沒有課金的ＸＤ也因為 Gemini3 跟Antigravity 而入坑了ＸＤ

UpdatedMarch 24, 2026•2 min read

J JhihHao Wu **近期研究重點包含 AI Agent 的供應鏈攻擊、PII 偵測模型評估，以及醫療 AI 在臨床流程中的安全落地。

在這裡，我分享深度技術實測報告（如 NVIDIA NeMo, WildGuard）與職場技術成長心得，致力於在 AI 浪潮中打造具備資安韌性的解決方案。

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Google Antigravity：從 “Co-pilot” 到 “Agent Manager”核心功能體驗「全自動重構」傳統 AI Coding 流程：Antigravity 流程：Spicy Take 1. 信任 2. Gemini 3 Pro 3. 對於 Junior Developer 的衝擊

Google Antigravity：從 “Co-pilot” 到 “Agent Manager”

Google Antigravity

這兩週瘋狂的陷入Antigravity，本來沒有課金的ＸＤ也因為 Gemini3 跟Antigravity 而入坑了ＸＤ

簡單來說，過去的 AI 工具（GitHub Copilot, Cursor）是「我寫，AI 幫我補充」而Antigravity 的核心概念比較是「我指派，AI 幫我做、測、部署」。

核心功能體驗

Agent指揮塔

不再只是側邊欄的 Chatbot，現在比較像是一個獨立的 Dashboard，可以在這裡生成多個 Agents，也支援非同步工作：你可以派一個 Agent 去修 Bug A，另一個 Agent 去重構模組 B，而你繼續在主視窗寫架構設計。

2. Artifacts

先前的AI 跑完任務只會吐一堆 Logs 給你或是產出一堆你根本不會看的MD檔，而Antigravity 的 Agents 會產出各種 Artifacts：可以是一份 Markdown 的實作計畫、一張修復後的 UI 截圖、甚至是一段瀏覽器自動化測試的錄影（Browser Recording），這導致我更懶，現在都只看最後結果，不看中間執行過程。

3. Trusted Workspace & Sandbox：

因為 Agent 有權限操作 Terminal 和 Browser，Google 透過容器化技術做了一層隔離，雖然帶來很多得開發便利，不過這也帶來了資安挑戰（後面會提到）。

「全自動重構」

手邊有一個老專案，需要將一個舊的 React Class Component 重構為 Functional Component，並確保原本的 UI 邏輯沒壞。

傳統 AI Coding 流程：

打開檔案 -> 選取程式碼 -> 輸入 Prompt「重構這個」 -> 等待 -> 貼上 -> 自己跑 npm start -> 自己開瀏覽器按按看有沒有壞。

Antigravity 流程：

Delegate (指派)：你在 Manager Surface 輸入：「重構 UserProfile.js 為 Functional Component，並跑測試確認按鈕功能正常。」

Plan (規劃)： Agent 產生一個 Artifact（計畫書）：
分析 State 邏輯。
重寫程式碼。
啟動 Dev Server。
透過 Headless Browser 點擊按鈕驗證。
Execute (執行)：
Agent 在背景修改程式碼。
自動操作 Terminal：它自己執行 npm run test。
自動操作 Browser：它發現測試失敗，因為 this.state 沒改乾淨，它自己讀 Error Log，自己修正程式碼，再跑一次。

7. Verify (驗收)：

Agent 通知任務完成，並附上一個 Artifact：一段 5 秒鐘的影片，顯示按鈕被點擊且 State 成功更新的畫面。
點擊 “Approve”，程式碼合併。

Agentic workflow 的精髓在於「自我修正 (Self-Healing)」和「跨工具操作 (Editor + Terminal + Browser)」。

Spicy Take

如同前面提到的， Antigravity 目前帶來的便利性是一體兩面的，有一些面向還是值得討論與觀察：

1. 信任

國外有些資安團隊已經發布了針對 Antigravity 的早期漏洞報告。

Prompt Injection 風險：如果你的專案裡包含惡意構造的 Markdown 檔案或註解，Agent 可能會被「騙」去執行惡意指令（例如把你的 .env 傳送到外部伺服器）。
Backdoor Attack：攻擊者可能透過開源套件植入指令，當 Antigravity 的 Agent 讀取該套件源碼時，觸發惡意行為。

2. Gemini 3 Pro

Antigravity 預設搭載最新的 Gemini 3 Pro，根據網路上的實測，目前在 thinking_level（思考層級）的控制上做得比 GPT-4o 好，特別是它支援 "Long Context Memory"，這意味著 Agent 可以記住你整個專案的結構，而比較不會寫出「幻覺 Import」（引用不存在的檔案）XD。