Google Antigravity IDE 教學 (一)：環境建置、Agent Manager 與 CLI 更新
更新日期：2026年6月2日
歡迎來到 Agentic Coding 的新時代！
Google Antigravity IDE 不僅僅是一個編輯器，它是一個「Agent-first」的開發平台。在這裡，AI 不再只是提供建議的副駕駛 (co-pilot)，而是能夠理解 workspace、拆解任務、操作 editor / terminal / browser，並用 artifacts 回報結果的代理人 (Agent)。本系列教學將帶您從零開始，掌握這個工具。
為什麼 Antigravity 這麼強大？
傳統 AI 輔助工具多半從「自動補全」或「單次問答」開始；Antigravity 的重點則是把一段工作交給 Agent 規劃、執行、驗證與回報。
- 全域認知 (Global Context)： Agent 不是只看當前檔案，而是透過 Project Indexing 隨時掌握整個專案的架構、依賴關係與商業邏輯。
- 多步推理 (Multi-step Reasoning)： 當你說「重構這個模組」時，Agent 會先分析影響範圍、規劃步驟、修改程式碼、最後執行測試，這是一個完整的思考迴路。
- 工具使用 (Tool Use)： Agent 不只會寫 code，還能透過 terminal、browser、MCP servers 與內建工具完成更完整的工作。
- Artifacts 審核： Agent 會把計畫、修改、測試結果、截圖或文件輸出成可審核的成果，而不是只把結果塞進聊天紀錄。
步驟一：下載與安裝
請前往 Google Antigravity 官方網站下載 Antigravity IDE。官方下載頁會依平台提供對應安裝方式；如果您偏好 terminal-first workflow，也可以另外安裝 Antigravity CLI。
安裝完成後，先開啟一個您熟悉的小型專案測試。第一次熟悉 Agent 權限、terminal 執行與 browser 自動化時，不建議直接使用含有敏感資料或生產系統憑證的專案。
步驟二：登入與權限設定
首次啟動 Antigravity IDE 時，系統會要求您登入 Google 帳號，並依您的方案、組織政策或企業授權決定可用的模型與功能。
- 點擊歡迎畫面上的 "Sign in with Google"。
- 在彈出的瀏覽器視窗中完成驗證。
- 回到 IDE，您會看到右下角的連線狀態顯示為 Connected。
步驟三：關鍵設定與環境調校
安裝完成並登入後，請先把重點放在「Project 範圍、權限、審核政策、規則與 MCP」。官方文件已把 Antigravity 2.0 的設定重心放在 Project-scoped settings：不同 Project 可以有不同 folder 範圍、settings 與 permissions。
設定入口可從任一介面按 Cmd + ,，或從 Agent Manager 的 Settings / gear icon 開啟；在 Editor 也可以透過 Settings > Open Antigravity User Settings 進入。
1. Projects 與索引範圍
Antigravity 2.0 從原本偏 workspace / repository 的模式，轉向更彈性的 Projects。Project 可以包含一個或多個 folders，並讓 Agent 在清楚的範圍內取得 codebase context。
- Project 是一組 folders 與設定，定義 Agent 可以工作的環境與範圍。
- Project 可以跨多個資料夾，例如 frontend repo、backend repo 與文件資料夾。
- Project settings 與 permissions 可以獨立調整，讓可信任專案與陌生資料夾使用不同安全等級。
- 注意： 首次開啟大型專案時，索引與上下文準備仍可能需要時間；若 Agent 回答不完整，先確認 Project folders 是否正確。
2. 權限與安全設定
官方 Settings 與 Agent Permissions 文件把安全設定分成幾個核心概念：terminal command auto execution、non-workspace file access、Strict Mode，以及細緻的 allow / ask / deny permissions。
- Terminal Command Auto Execution：
Request Review：Agent 執行 terminal command 前會要求您確認。這是入門與正式專案的建議預設。Always Proceed：Agent 會自動執行命令。官方也把它視為高自主、高風險設定，只適合可信任 sandbox。
- Agent Non-Workspace File Access：
- 預設只允許 Agent 存取 Project folders 與 Antigravity 本機 app data，例如
~/.gemini/antigravity/。 - 允許非 workspace file access 會擴大本機檔案風險，除非任務必要，否則不建議打開。
- 預設只允許 Agent 存取 Project folders 與 Antigravity 本機 app data，例如
- Fine-grained permissions：
Deny：直接封鎖指定操作。Ask：執行前暫停並要求您批准。Allow：自動核准低風險、可信任操作。- 規則優先序是 Deny > Ask > Allow，所以較保守的限制會優先生效。
舊版 UI 可能會顯示 Agent Auto-Fix Lints、Auto Execution / Always Continue、Review Policy / Always Continue 等名稱；新版官方文件建議以 Terminal Command Auto Execution、Agent Non-Workspace File Access、Strict Mode、Artifact Review Policy 與 Agent Permissions 來理解。
3. Artifact Review Policy
Antigravity 的 Planning Mode 會把 implementation plan、code diff 或其他成果整理成 artifacts。官方 Artifact Review 文件建議用 Request Review 作為可控工作流的預設：Agent 產生計畫或 diff 後先暫停，等您審查、留言、確認後再繼續。
- Planning Mode： 適合較複雜任務，先規劃再執行。
- Fast Mode： 適合小型、局部、可快速完成的任務。
- Request Review： 建議預設，先審查再修改。
- Always Proceed： 完全自動化，僅適用低風險與可回復任務。
舊版教學列出的 Tab Gitignore Access、Tab Speed、Tab to Import、Tab to Jump 偏向舊快速設定面板與補全體驗，已不適合作為這一節的主教學。若您要調整 editor 補全，請以目前 App 的 Editor / Settings 頁面為準。
4. Rules / Customizations
Antigravity rules 是 Markdown 檔，用來描述專案限制、技術棧、風格與團隊工作方式。官方文件指出 Antigravity 目前預設使用 .agents/rules，並保留對 .agent/rules 的相容支援。
.agents/rules 與官方 IDE Rules 文件為準。- Global Rules (全域規則)： 適用於所有專案。例如：「一律使用繁體中文回應」、「修改前先說明計畫」。
- Workspace Rules (工作區規則)： 僅適用於當前專案。例如：「在此專案中使用
TailwindCSS」、「依循
Google Java Style Guide」。團隊專案也可以把規則與 repo 內的
AGENTS.md搭配使用。
5. MCP Store / MCP 設定
想讓您的 Agent 能力更強大嗎？MCP (Model Context Protocol) 是 Antigravity 支援的一種開放標準，允許 Agent 連接外部工具與資料源。
官方 MCP 文件指出，Antigravity 可以透過 MCP Store 管理連線，也可以透過 raw config 管理自訂 MCP servers。IDE 的 MCP 設定檔位於 ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json；如果您使用 Antigravity CLI，workspace MCP profile 則會轉向 .agents/mcp_config.json。
- Cloud Run / Firebase： 讓 Agent 直接幫您部署應用程式。
- BigQuery / PostgreSQL： 讓 Agent 能查詢資料庫並進行分析。
- Linear / JIRA： 讓 Agent 讀取工單並更新狀態。
步驟四：認識核心介面 (Editor、Manager、Browser、Artifacts)
官方把 Antigravity 定位成 agent-first development platform。入門時不要只把它看成「多了 AI 的 VS Code」，而要理解幾個核心介面如何分工：
| 介面 | 主要用途 | 適合做什麼 |
|---|---|---|
| Editor | 對應單一 workspace 的 AI IDE。 | 閱讀程式碼、微調 diff、處理檔案、用 Tab 或 Command 完成局部修改。 |
| Agent Manager | 以任務和 artifacts 為中心的代理程式控制台。 | 跨 workspace 啟動任務、監控多個 agents、審核計畫與成果。 |
| Browser | 由 Browser Subagent 操作的隔離瀏覽器。 | 開發網站驗收、讀文件、截圖、錄製操作過程與產生視覺證據。 |
| Artifacts | Agent 用來溝通進度與成果的結構化交付物。 | 檢查 implementation plan、code diff、圖表、瀏覽器截圖或操作錄影。 |
1. Editor：細節修改與人工接手
Editor 是最接近傳統 IDE 的工作面，適合您親自閱讀程式碼、檢查 diff、調整細節，或在 Agent 完成一輪任務後接手修正。官方文件也把 Editor 定義為對應單一 workspace 的完整 AI-powered IDE。
2. Agent Manager：任務與成果審核中心
Agent Manager 是比較高階的控制面。官方說明指出，您可以在這裡跨多個 workspaces 監督 agents，並在任務與 artifacts 的層級和 Agent 協作。Mac 可用 Cmd + E，Windows 可用 Ctrl + E 在 Manager 與 Editor 之間切換。
因此這一段不要死記舊版截圖中的欄位名稱。真正要學會的是這個流程：提出任務、審核計畫、讓 Agent 執行、查看 Artifact、必要時加註意見或退回修正。
實戰使用方式
- 先用 Manager 開任務：把需求、限制、驗收標準說清楚，讓 Agent 先產出計畫或 artifacts。
- 再用 Editor 查細節：需要看原始碼、檢查 diff 或手動微調時，切回 Editor。
- 用 Browser 做驗收：網頁任務可要求 Agent 開啟 localhost、截圖、錄影或回報 UI 測試結果。瀏覽器使用隔離 profile，遇到非 allowlist 網域時應先審核。
- 用 Artifact Review 控制風險：正式專案建議保留 Request Review，讓計畫、diff 與重要操作先經過人工確認。
步驟五：發布您的第一個任務
讓我們來試試看 Agent 的能力。在 Agent Manager 中，點擊 "New Task"。建議用一個空資料夾或練習 repo 開始：
任務：請幫我建立一個簡單的 Python "Hello World" 網頁伺服器，並寫一份 README 說明如何執行。您會看到 Agent 開始思考：
- Planning： 它會生成一份計畫，列出需要建立
server.py和README.md。 - Approval： 您點擊 "Approve" 同意計畫。
- Execution： Agent 自動建立檔案並寫入程式碼。
- Verification： Agent 嘗試在終端機執行伺服器，確認沒有報錯。
這就是 agentic workflow 的基本雛形：您負責定義目標、審核計畫與驗收結果，Agent 負責拆步驟、執行與回報。
請把 Request Review 當成預設安全線。涉及刪檔、安裝套件、修改大量檔案、連接外部服務或處理帳密 token 的任務，都應先確認計畫與指令內容。
步驟六：用 Artifacts 監控與驗收任務
Antigravity 不要求您盯著每一個 terminal 指令。官方 Artifact Review 流程的重點是：Agent 在關鍵節點產出結構化成果，讓您審核計畫、diff、截圖、錄影或圖表，再決定是否批准下一步。
- 監控任務：在 Agent Manager 查看進行中的任務、對話、工具執行與階段性成果。
- 審核 artifact：檢查 implementation plan、code diff、architecture diagram、browser screenshot 或 action video。
- 提供回饋：發現方向錯誤時，在 artifact 或對話中補充限制、要求改寫，避免 Agent 繼續沿錯誤方向執行。
- 批准變更：正式專案建議使用 Request Review；只有小型、局部、低風險任務才考慮讓 Agent 更自動化。
內建能力：工具、MCP、Browser 與 Skills
Antigravity 的強大之處在於 Agent 可以使用工具，而不是被封閉在聊天室裡。它能讀寫檔案、執行 terminal、開啟隔離瀏覽器驗證，也能透過 MCP servers 與 Agent Skills 擴充到外部資料源與團隊 SOP。
以下是您最常會用到的能力類型：
Browser Subagent
可操作隔離 Chrome profile，讀官方文件、驗證 localhost、截圖或錄製 action video。外部網域會受 allowlist / denylist 控制。
檔案與 Artifacts
Agent 可以讀取專案結構、修改檔案、產生 implementation plan、diff、圖表與視覺證據，並交給您審核。
Terminal、MCP、Skills
Agent 可以執行測試、讀 log、跑建置；MCP 連接外部工具，Skills 則把團隊流程與 slash commands 固化下來。
核心觀念：模式、權限與模型
在開始之前，您需要了解幾個關鍵開關：Agent 是只回答問題、先規劃再執行，還是能直接動手改檔案與跑指令。這些設定會直接影響效率與風險。
1. 操作模式切換 (Mode Switching)
Antigravity 的介面名稱可能會隨版本調整，但官方 Artifact Review 文件明確區分 Planning Mode 與 Fast Mode。入門時可用下表判斷：
| 工作型態 | 行為 | 建議使用情境 |
|---|---|---|
| 問答 / Chat | 以理解、摘要、解釋與討論方案為主，不一定修改檔案。 | 問語法、讀程式碼、整理需求、討論架構方向。 |
| Planning Mode | Agent 先研究與拆解任務，產生 implementation plan 或其他 artifacts，再進入執行。 | 正式功能、跨檔案修改、架構調整、PM / QA 需要先審核方向的任務。 |
| Fast Mode | Agent 不經完整規劃階段，直接處理簡單、局部、低風險工作。 | 變數改名、執行單一指令、小型 refactor、明確且可快速驗證的修正。 |
2. 權限與審核策略
Antigravity 使用統一的 permission engine 管理敏感操作。常見判斷不是「能不能自動化」，而是哪些操作應該 Allow、Ask 或 Deny：
- Deny：永久阻擋高風險操作，例如刪除重要目錄、寫入 SSH key、任意 sudo。
- Ask：要求人工確認，適合 terminal 指令、外部網站操作、資料庫 mutation、非 workspace 檔案存取。
- Allow：低風險、常用、可預期的操作，例如讀取專案內檔案或執行特定測試命令。
正式專案建議保留 Request Review。等您熟悉專案和權限邊界後，再逐步放寬特定命令或工具。
3. 模型選擇 (Model Selection)
在 Agent 聊天輸入框的右下方，您通常可以切換可用模型。不過模型名稱、額度、方案與可用地區會隨官方更新調整，因此本篇不再列固定版本號。選擇時請用任務性質判斷：
- 複雜規劃 / 架構調整：選擇推理能力較強、上下文處理較穩定的模型。
- 簡單查詢 / 小修小補：選擇速度較快、成本較低的模型。
- 長任務：先要求 Agent 產出 plan，再分段執行，避免一次把任務丟太大。
- 公司專案：依組織政策確認哪些模型與資料流向可被使用。
✨ Latest Updates
Google Antigravity 持續進化中，以下是 2026-06 讀者最需要知道的更新脈絡：
Antigravity 2.0
Antigravity IDE 以 Agent Manager、Editor、Browser 與 artifacts 組成 agent-first development platform。
Antigravity CLI
Google 已推出 Antigravity CLI，作為 terminal-first 的 Antigravity agent 入口，並與桌面版共用 agent harness。
Gemini CLI 遷移
2026-06-18 起，Gemini CLI 對個人免費、Google AI Pro / Ultra 使用者停止服務請求；新工作流應改看 Antigravity CLI。
本章總結
在本篇教學中，我們完成了：
- Google Antigravity IDE 的下載、登入與入門安全設定。
- 理解 Editor、Agent Manager、Browser 與 artifacts 的分工。
- 建立第一個低風險任務，並用 Request Review 審核計畫與指令。
- 知道 Gemini CLI 正在轉向 Antigravity CLI，避免把舊 CLI 當成新流程入口。
但是，Agent 的能力遠不止於此。在下一篇教學中，我們將深入探討 Agent Skills，學習如何透過自定義技能，讓 Agent 學會使用您的專屬工具與 API。