谷歌Gemini对抗OpenAI?Antigravity 2.0实测体验与功能解析
AI领域的大新闻,总喜欢扎堆出现。就在谷歌I/O 2026大会召开前几小时,OpenAI创始成员、前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy宣布加入Anthropic的消息不胫而走,为这场本就备受瞩目的技术盛会又添了一把火。这似乎也预示着,AI编程工具的战场,火药味正变得越来越浓。
过去一年,Anthropic旗下的Claude Code凭借其深入命令行和本地工作流的“实干”风格,赢得了不少开发者的青睐。它没有花哨的界面,却早早跨过了从“演示玩具”到“日常工具”的那道关键门槛。谷歌显然注意到了这一变化。在凌晨的I/O大会上,谷歌正式推出了Antigra vity 2.0,它的矛头直指Claude Code和OpenAI的Codex,而这一次,谷歌似乎不想再只做一个“增强版IDE”了。
谷歌终于不想只做一个 AI IDE 了
回想Antigra vity的1.0时代,它的定位是“AI时代的Agent-First IDE”。听起来很前沿,但本质上,它仍然是一个以代码编辑器为中心的集成开发环境,只是把AI助手的位置摆得更靠前了些。开发者打开它,预期行为依然是写代码、看文件、跑项目。
但当你首次启动Antigra vity 2.0,最直观的感受是:它变样了。那个占据视觉中心的代码编辑器不见了,界面变得异常简洁——左侧是项目列表,右侧是宽阔的对话区。这让人不禁联想到OpenAI的Codex,或是Anthropic的Claude Code。用户不再是从代码窗口开始工作,而是先进入一段对话,向AI描述任务目标,然后由AI来理解项目、操作文件并交付结果。

图片来源:雷科技
这个界面变化背后,是产品定位的根本性迁移。过去,我们习惯于将Antigra vity与Cursor、Windsurf这类“AI增强型IDE”放在一起讨论。但如今的Antigra vity 2.0,更像是一个以编程为核心场景的“通用个人助理”。写代码,只是它最擅长、也最便于展示能力的切入点之一。
这也解释了为何它与Codex、Claude Code越来越“像”。三者的共同逻辑在于,将开发工具的重心从“编辑器”迁移到了“任务中心”。开发者打开工具的目的,从“进入一个项目”转变为“交代一个目标”。用户的角色也随之演变:从亲手编写每一行代码的执行者,转变为判断需求、授权操作、审查结果的调度者与决策者。
当然,Antigra vity 2.0并非简单的模仿者。它最显著的差异化策略,反而体现在模型选择的开放性上。

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Codex深度绑定OpenAI自家模型,Claude Code也基本围绕Anthropic的Claude系列构建。而Antigra vity 2.0除了接入谷歌最新的Gemini系列模型(如新推出的Gemini-3.5-Flash-High/Medium),依然保留了第三方模型的选项,包括Claude-Opus-4.6-Thinking、Claude-Sonnet-4.6-Thinking,甚至GPT-OSS-120B-Medium。
这步棋走得颇为聪明。谷歌自然希望推广自家的Gemini,但它也清醒地认识到,开发者群体不会仅仅因为“谷歌出品”就放弃他们用惯了的Claude或OpenAI模型。与其强行将用户锁在自家生态里,不如先把手头的工具做得足够好用、足够开放,让Gemini在真实的、同台竞技的任务中证明自己的价值。
那么,实际体验究竟如何?
一个能干好活的助手,但细节还没有跟上来
为了测试其能力,我们交给它一个具体任务:开发一款能压缩GIF图的macOS应用,要求提供丰富的调整选项,并具备一键智能压缩至5MB以下的功能,且界面需采用Material Design风格。

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最终产出的应用相当可用。UI质感在线,自动适配了深色/浅色模式,核心功能也悉数实现:既能手动调整参数压缩GIF,也能一键智能压缩。测试中,一个9.37 MB的文件被成功压缩到了5 MB以内。一个有趣的细节是,AI甚至“理解”微信5MB的文件上传限制。当然,手动调整的选项目前还比较基础,这或许是后续迭代的方向。但就初次任务完成度而言,已经相当不错了。

Antigra vity 出炉的 macOS App,图片来源:雷科技
Antigra vity 2.0真正与1.0拉开差距的,在于它开始围绕“持续执行任务”来设计产品。新增的几个斜杠命令便是明证:
- /goal:适合交给AI一个长期或复杂目标,让它自主规划并推进。
- /grill-me:要求AI在动手前进行深度追问,彻底对齐需求细节。
- /schedule:用于设置定时或周期性任务。
- /browser:强制启用浏览器能力,让AI能基于网页信息开展工作。
这四个命令,精准对应了当前AI Agent面临的四个核心挑战:持续执行、需求澄清、定时任务、外部信息连接。尤其是/grill-me,值得单独一提。目前许多AI编程工具的通病,是“太急于写代码”。用户需求尚未表述完整,它已开始修改文件;遇到模糊边界,便自行脑补。结果往往是代码改了一大堆,方向却从第一步就错了。让AI先反问、先确认,反而是一种进步。

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然而,在实际上手后也能明显感觉到,Antigra vity 2.0在诸多产品细节上尚未完全跟进。最突出的问题在于授权模式。

Antigra vity 2.0,图片来源:雷科技

Codex 的三种权限模式,图片来源:雷科技
Codex和Claude Code通常在对话框附近提供清晰的权限模式切换(如默认、自动审查、完全访问等),让用户能快速决定本次任务中AI的自主程度。反观Antigra vity 2.0,缺少便捷的授权切换设计,导致AI在执行中频繁申请权限,不断打断任务流。对于一个标榜“Agent-First”的工具而言,这个问题会被放大。Agent的价值在于连续执行,若每几步就被权限申请打断,体验就从“调度助手”降级成了“不断盖章的审批员”。
另一个硬伤是不支持撤销修改。
这在实际使用中非常棘手。AI有时会直接修改文件内容,而结果未必令人满意。更麻烦的是,有些问题源于最初的需求描述有误。此时,用户最需要的不是让AI继续修补,而是能快速回退到修改前的状态。Codex在这方面更为成熟,其撤销功能让用户可以更放心地授权AI操作,因为知道有“后悔药”可吃。Antigra vity 2.0缺失这一能力,会使用户在授权时更加谨慎,从而削弱Agent主动执行的优势。

Codex 可以撤销编辑,图片来源:雷科技
AI编程工具的本质,是在与用户交换信任。工具越想表现得主动、智能,就越需要提供清晰、可靠的回滚机制。没有撤销,用户就会下意识收紧权限;权限收紧,Agent的连续执行能力便无从发挥。这是一个直接的因果链条。
此外,谷歌此次在全线产品中几乎都引入了额度机制,Antigra vity 2.0也不例外。问题在于,查看额度依然不够方便,必须深入到设置界面才能找到。这听起来是小问题,但对于高频使用AI Agent的开发者而言,额度已成为一种新的“电量”。在多Agent、长上下文、持续任务、浏览器调用叠加的场景下,用户需要随时清楚自己还剩多少“弹药”,以便决定接下来是使用高配模型,还是切换到更经济、更快速的模型。

Antigra vity 设置页,图片来源:雷科技

Codex 查看额度,图片来源:雷科技
这是Antigra vity 2.0从“AI IDE”迈向“通用Agent工作台”必须补上的产品课。它不仅要展示强大的模型能力,更要让用户能够清晰、便捷地管理成本、权限、任务与风险。
与Codex对比,Antigra vity 2.0还有一个明显的风格差异:最终回答更为详尽。
Codex的思考和操作过程其实也很透明,它会告知正在读取哪些文件、执行什么命令、修改何处内容。但在最终总结时,Codex往往比较克制,通常只是简要说明做了什么、改了哪里、下一步建议是什么。Antigra vity 2.0则倾向于在任务结束时,进行一次更完整的“汇报”,将自己做了什么、大体修改了哪些内容、涉及哪些文件,重新梳理一遍。对于新手用户,这种详尽的汇报能带来更强的安心感,因为你无需从一堆操作日志中自行拼凑结果。

这很符合谷歌许多AI产品一向的风格:信息给得足,解释力求全面,但有时也难免显得稍显啰嗦。
绝地反击Claude Code/CodeX?言之尚早
那么,Antigra vity 2.0能帮助谷歌实现绝地反击吗?现在下结论,为时尚早。
从产品形态演变来看,Antigra vity 2.0无疑是谷歌在AI编程工具领域最值得认真对待的一次调整。它终于不再仅仅强调模型能力本身,而是承认并拥抱了一个新趋势:开发者的工作流正在进入新阶段——人不再仅仅是让AI补全几行代码,而是开始向AI分派任务、设定边界、检查结果,并协调多个Agent围绕一个项目持续工作。
这个认知的转变本身至关重要。但从实际的上手感受来看,Antigra vity 2.0也远未达到“一出手即改变格局”的程度。
Claude Code已经凭借其深度融入终端的工作流证明了自身价值,Codex也正借助ChatGPT的入口优势不断拓展场景。Antigra vity 2.0要追上它们,依靠的不会是一次I/O发布会,也不会是几个精心设计的Agent演示案例。
但至少,它让谷歌重新坐回了这场关键竞争的牌桌。真正的答案,还要看未来有多少开发者,会愿意每天打开它,并将其融入自己真实的工作流之中。
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谷歌I O发布Antigravity2 0,从AI增强IDE转型为任务导向编程助手,对标ClaudeCode等工具。新版简化界面,支持对话分派任务与多模型切换,但在权限管理、撤销功能等细节上仍有欠缺,体验未臻成熟。虽展现向AI工作台转型的决心,欲挑战市场领先地位仍需实际打磨。
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