Antigravity CLI 上手指南 — 谷歌这个 Agent 编码工具到底怎么样

Antigravity CLI 上手指南 — 谷歌这个 Agent 编码工具到底怎么样

Google I/O 2026 上最让开发者坐不住的消息，大概就是 Antigravity 2.0 了。93个子Agent、12小时、不到1000美元，从零造了一个能跑 Doom 的操作系统。这组数据一出来，开发者社区就炸了。

但发布会归发布会，工具好不好用得自己上手才知道。这篇文章整理了 Antigravity CLI（命令行版本，命令是agy）的安装、配置和使用流程，顺便跟 Claude Code 做个横向对比，帮你判断要不要把它纳入自己的工具链。

安装：一行命令搞定

三个平台的安装方式都很干脆。

macOS / Linux：

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

脚本会自动检测平台架构、下载最新版（当前 v1.0.2）、验证校验和，然后把agy加到 PATH 里。安装完关掉终端重新开一个，输入agy --version看到版本号就算成功了。

Windows（PowerShell）：

irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex

验证安装：

agy --version # 输出类似：agy version 1.0.2

第一次运行agy会跳出 Google 账号登录引导，走完 OAuth 授权就能用了。这里有个前提：你的 Google 账号所在区域得在 Antigravity 的支持范围内。国内用户需要挂代理，这点跟 Gemini API 一样。

核心功能拆解

Antigravity CLI 不只是一个终端聊天窗口，它的设计思路是"Agent优先"。说白了，你跟它对话不是为了问问题，是为了让它干活。

子Agent调度

这是 Antigravity 2.0 最硬的卖点。你可以在一个会话里启动多个子Agent，每个子Agent独立运行在自己的沙盒环境里，互不干扰。

举个实际场景：你让agy重构一个项目，它会自动拆成几个子任务。一个子Agent改代码，一个跑测试，一个做代码审查，三个同时进行，不用排队等。

在 CLI 里的操作是这样的：

# 启动 agy 进入交互模式 agy # 在对话里直接描述任务 > 把这个 Flask 项目从 Python 3.8 升级到 3.12， > 处理所有废弃 API 的替换，同时跑通现有测试 # agy 会自动编排子Agent： # - SubAgent 1: 扫描 deprecated API 调用 # - SubAgent 2: 逐文件改写 # - SubAgent 3: 运行 pytest 验证

Claude Code 也有 SubAgent 功能，但调度方式不太一样。Claude Code 的子Agent更像是"临时助手"，主Agent把一块工作甩给子Agent，等结果回来继续。Antigravity 的子Agent支持真正的并行——在 I/O 的演示里，93个子Agent同时跑了12小时，处理了26亿 tokens。

沙盒环境

每个Agent都跑在隔离的沙盒里，这是安全层面的考虑。Agent改的文件、装的依赖，都在沙盒内部，不会污染你的本地环境。你确认没问题之后，再把改动合并回来。

Claude Code 在这方面没有内置沙盒。你给 Claude Code 权限，它就直接在你本地文件系统上操作。好处是快，坏处是偶尔会改出幺蛾子。

MCP 协议支持

Antigravity 原生支持 MCP（Model Context Protocol），可以接入外部工具。Claude Code 也支持 MCP，两家在这方面算是站同一条起跑线。

配置方式在~/.agy/config.json里：

{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@anthropic/mcp-filesystem", "/path/to/project"] }, "github": { "command": "npx", "args": ["-y", "@anthropic/mcp-github"] } } }

没错，MCP 服务器的生态是通用的。Anthropic 发布的 MCP 服务器包，Antigravity 也能直接用。

实际使用中的几个坑

工具刚出来一周多，坑肯定有，而且有些挺烦人。

坑1：命令行没有 --model 参数

这个是目前最被吐槽的问题。v1.0.2 的agy不支持--model命令行参数。你想切换模型（比如从 Flash 切到 Pro），必须进交互模式，用/model命令手动选。

# 这样不行，会报 "未定义的标志" agy --model pro -p "解释Go逃逸分析" # 只能这样：先进交互模式 agy > /model pro > 解释Go逃逸分析

写脚本调度的时候特别头疼。已经有人做了个 Bash 包装脚本来绕过这个限制——原理是调用前临时改配置文件里的 model 字段，调用完再改回来，还加了锁文件防止并发冲突。能用，但属于 hack。

Claude Code 在这方面做得好一些，--model参数直接支持，脚本集成方便。

坑2：Google 账号区域限制

国内直连用不了，必须走代理。而且不只是网络代理，Google 账号的区域设置也会影响可用性。如果你的 Google 账号是大陆注册的，可能还需要改区域设置。

Claude Code 只要有 API key 就能用，门槛低很多。

坑3：磁盘空间

agy的二进制文件加上依赖，占用不算小。在 AWS CloudShell 这种只有 1GB 磁盘限制的环境里，装完之后剩余空间就比较紧张了。本地开发机一般没这个问题。

坑4：输出格式

CLI 模式下，agy的输出格式化做得一般。长代码块的高亮和折叠不如 Claude Code 的终端 UI 好看。这种事情不影响功能，但用起来体感差一点。

跟 Claude Code 的正面对比

搞清楚两个工具的差异，才好决定什么场景用哪个。

实话实说：如果你现在的工作流已经围绕 Claude Code 建好了，没必要急着换。Antigravity CLI 的并行子Agent确实厉害，但 v1.0.2 在易用性上还有不少毛糙的地方。

适合尝鲜的场景： - 你的项目已经在用 Google Cloud 全家桶，生态上天然亲和 - 你需要做大规模并行的重构任务（几十个文件同时改），这是 agy 的主场

不急着换的场景： - 你的工具链高度依赖脚本自动化，--model 的坑还没填 - 你在国内，不想折腾代理和区域设置 - 你更看重成熟度和社区生态 - 当前 v1.0.2 的终端 UI 打磨程度还不够

一个实用的配置建议

如果你决定两个工具并行使用，可以考虑这个方案：日常开发用 Claude Code，大型重构或多模块并行任务用 Antigravity。

在.zshrc或.bashrc里加两个别名方便切换：

# Claude Code alias cc="claude" # Antigravity CLI alias ag="agy" # 快速查看两个工具的版本 alias aitools="echo 'Claude Code:' && claude --version 2>/dev/null && echo 'Antigravity CLI:' && agy --version 2>/dev/null"

MCP 服务器的配置可以共用。两个工具都读 MCP 协议，同一套 MCP 服务器不需要配两遍——只是配置文件的位置和格式略有不同。

后面会怎么发展

Antigravity CLI 刚出来10天，v1.0.2 还很早期。但谷歌的迭代节奏不会慢。社区里喊得最凶的--model命令行参数大概率很快补上。谷歌自己也说了，暑期会通过 MCP 协议给 Gemini Spark 接第三方工具，CLI 大概率同步跟进。下个月 Gemini 3.5 Pro 上线之后，CLI 默认的 Flash 模型之外会多一个推理更强的选项。另外还有个托管式Agent的 API，一次调用就能拿到预配好的 Agent + 远程沙盒，对想做集成的开发者来说很有吸引力。

现在入场属于尝鲜。趁工具还没定型，先把它的边界和路数摸清楚，等生态成熟了直接上手。比等满大街教程出来再跟风，省不少弯路。