到 2025 年末，AI 辅助开发领域又迈出了一大步：Google 推出了以 Gemini 3 Pro 为核心的“智能体优先”开发平台 Antigravity，而 Cursor 发布了搭载 Composer 模型和全新多智能体界面的 Cursor 2.0。两者都宣称将改变软件团队借助 AI 构建软件的方式——但在设计取舍与目标工作流上各有侧重。
什么是 Google Antigravity？其核心特性是什么？
Google 将 Antigravity 定位为完整的开发平台，而不只是助手：这是一个包含 IDE 与“Manager”界面的环境，可在编辑器、终端和内嵌浏览器之间生成、观察并编排自治智能体。其设计目标是让智能体能够对多步任务进行规划、执行、验证与迭代，同时产出便于人类快速理解的工件，说明其所为与原因。Antigravity 以公开预览形式登陆 Windows、macOS 与 Linux，默认提供模型选择（以 Gemini 3 Pro 为默认，也可选用 Sonnet/第三方模型）。
关键特性（概览）
- 智能体优先的 Manager 界面 — 一个任务控制台式 UI，可在多个工作区中生成、编排并观察多个智能体（支持并发、长时运行的作业）。
- 编辑器视图 + 智能体侧边栏 — 具备紧密智能体集成的熟悉 IDE 体验，适用于同步工作流。
- 工件（工作证明） — 智能体会生成结构化交付物（任务计划、实现计划、截图、浏览器演练），让人类无需解析冗长日志即可快速验证结果。
- 浏览器自动化与 DOM 捕获 — 智能体可控制内嵌浏览器、捕获录制并与页面 DOM 交互，用于验证与端到端测试。
- 模型选择与配额 — Gemini 3 Pro 为旗舰模型，可选择其他模型；公开预览期内 Google 提供“宽松”的速率限制。
架构与开发者体验
Antigravity 是一个带有强烈主张的平台：智能体是一等公民，可在受控方式下访问编辑器、终端与浏览器。平台提供自主性控制——终端执行策略（Off / Auto / Turbo）与审核策略（Always proceed / Agent decides / Request review）——团队可据此在智能体获得人类签署前调整其权限。UI 强调工件与可评论反馈，更像文档式评审流程，而非原始工具日志。
什么是 Cursor 2.0？其核心特性是什么？
Cursor 最初是一款围绕“vibe coding”理念打造的 AI 优先代码编辑器——让工程师在理解整个代码库的编辑器中保持心流。Cursor 2.0（于 2025 年 10 月下旬发布）是其演进版本：全新的智能体界面 + Composer，即 Cursor 的首个原生编码模型，专为智能体式交互设计。其主要宣称包括显著更低的延迟、多智能体执行以及集成的浏览器测试。
核心能力
- Composer 模型：Cursor 开发了 Composer，这是一款面向低延迟与交互式编码中“短而迭代的回合”的前沿编码模型。Cursor 声称在其工作负载上，Composer 比具备相似能力的模型大约快 4×；其训练包含工具访问，如语义代码搜索与编辑原语（其公开材料强调在工程任务上的 RL 风格训练）。
- 多智能体界面：Cursor 2.0 引入侧边栏与计划能力，你可以并行运行多达八个智能体，它们针对隔离的 worktree 或远程机器工作以避免合并冲突。该 UI 围绕轻量并行而构建，使智能体可同时处理独立任务。
- 原生浏览器工具：Cursor 增加了内嵌浏览器，使智能体能够检查 DOM、运行端到端前端测试，并反复迭代直至产出满足交互式检查的结果——理念上与 Antigravity 的浏览器集成相似，但在 Cursor 的桌面/VS Code 环境内实现。
这两个平台在智能体编排与规模化方面如何比较？
哪个平台更擅长处理多智能体工作流？
- Antigravity： 自底向上以“智能体优先”为设计理念。它提供面向多智能体的任务控制台，可授予智能体对工具界面（编辑器、终端、浏览器）的访问，并通过工件提供可追溯性。这使其在面向大型、跨职能的智能体编排与复杂自动化流水线方面表现出色。
- Cursor 2.0： 也支持多智能体工作流，但更强调通过隔离的 worktree 与紧密的 Git 集成保障安全。Cursor 的并行机制（例如在隔离的代码副本上运行多个智能体）旨在避免文件冲突，使多智能体试验既安全又高效。
结论： 如果你的首要需求是在多个工具界面上进行任务级的智能体编排，并配有丰富的工件追踪，Antigravity 更倾向于这种愿景。若你更看重在开发者工作流与 Git 安全约束下进行快速迭代的多智能体试验，Cursor 的方案更为保守且务实。
Antigravity vs Cursor 2.0 — 特性对比
| 方面 / 特性 | Google Antigravity | Cursor 2.0 (Composer + Agents) |
|---|---|---|
| 核心引擎 / 模型 | 使用 Gemini 3 Pro（具备超大上下文窗口） | 使用专有“Composer”模型，针对编码优化 + 支持在多种模型间切换（Composer、其他 LLM） |
| 智能体 / 多智能体支持 | 智能体优先平台：中央“Agent Manager”UI 可在任务、工作区与上下文间生成/编排智能体。智能体可在编辑器、终端、浏览器上自治运行。 | 支持多智能体，并行数量约至 8（通过 git worktree 或沙盒工作区隔离），可并行执行编码、测试、重构等任务。 |
| 工作流风格 / 理念 | 更“智能体优先”：你委派高层任务，智能体规划 + 执行 + 测试，并可选生成可视/浏览器工件。你进行监督。 | 更“开发者辅助 / 混合式”：AI 加速编码、重构、测试，但人仍是核心；适合增量编辑、快速原型或人工审阅工作流。 |
| 浏览器 / 测试 / 工具集成 | 强自动化：智能体可使用浏览器（通过扩展）、运行终端命令、执行测试、启动 Web 应用——在环境内完成“构建 → 运行 → 验证”的闭环。支持用于验证的截图/浏览器录制等工件。 | 内嵌浏览器 + 沙盒终端，可进行 UI 检查（如 DOM 检查），在编辑器内评审结果。适合更快迭代与就地编辑 + 测试。 |
| 可见性、审计与工件输出 | 智能体产出丰富工件：执行计划、测试结果、浏览器录制/截图、diff 等，提供透明度，便于审阅其行为。 | 侧重代码 diff 与 git 式审阅。变更通过 diff 呈现；“可视证据”较少（无自动录制）。 |
| 速度 / 延迟 / 响应性 | 由于智能体优先且工具编排较重，可能更“厚重”；复杂任务相较极快的自动补全式编辑可能更花时间。早期报告提示偶有变慢或“智能体崩溃/断连”。 | 面向速度优化：Composer 与多智能体并行针对快速迭代与短周期编码调优。适合快速原型、增量修改。 |
| 理想用例 / 适配场景 | 适合大型、复杂任务：全栈特性生成、多步工作流、基于浏览器的 UI + 集成任务，需要端到端自动化与测试的场景。亦适合需要审计性与工件轨迹时。 | 适合小团队、快速原型、增量代码改动、频繁重构——当你希望快速产出并保持人控时尤为适用；对最小化干扰、维持掌控更友好。 |
它们在模型与算力选择上如何比较？
它们使用哪些模型？能否接入自选模型？
- Antigravity 与 Gemini 3 Pro 紧密耦合（Google 的旗舰），提供一流支持，同时也能利用其他模型。当你需要深度的 Gemini 优化（延迟、工具访问、专门能力）时，这会是优势。
- Cursor 2.0 自带 Composer 模型——为编码与智能体任务优化，强调面向开发任务的快速推理与务实的吞吐量。Cursor 在许多集成中仍保持模型无关性，使团队可按成本与准确性需求选择模型。
结论： 当 Gemini 特性至关重要（工具协同、LLM 原生接口）时，Antigravity 更具优势。Cursor 的 Composer 旨在以面向编码任务的速度与更小的延迟开销实现高性价比。
在开发者体验与集成方面如何比较？
编辑器内的体验与外部集成如何？
- Antigravity： 编辑器类似熟悉的 IDE，但配有智能体侧边栏与工件创建。它旨在跨编辑器、终端与浏览器深度集成，让智能体可在完整开发栈上运作。当你信任智能体去运行测试、修补文件并通过录制的浏览器会话呈现行为时，这能显著减少上下文切换。
- Cursor 2.0： 感觉像一款专为希望将常用开发工具与 Git 流程置于首位的团队而打造的 AI 驱动 IDE。其多智能体编辑器使用隔离的 worktree，并集成 AI 代码评审，使智能体结果更易通过标准 PR 流程纳入。Cursor 强调人机协作的安全性。
哪个更适配现有 CI/CD 与企业工具链？
两者都明确面向集成：
- Cursor 强调 Git 提供商集成与编辑器层的代码评审能力，可直接嵌入开发者流水线。
- Antigravity 的工件系统与更广的工具访问令其在自动化端到端流程（例如自动化 E2E 测试、浏览器交互）上具备概念上的强大能力，但在企业规模上也需要谨慎治理。
结论： 对希望低摩擦地接入现有 Git/CI 流的团队而言，Cursor 2.0 更易即插即用。Antigravity 提供更具变革性的自动化潜力，但伴随更高的治理与集成开销。
实用示例：使用 Antigravity 与 Cursor（示意代码）
下面是示意性示例，展示团队可能如何与各平台交互。这些示例为伪代码 / 概念片段，用于演示典型工作流；在生产环境自动化时请查阅官方文档。（参考文档与学习路径链接见来源。）
示例 1 — Antigravity 任务定义（示意 JSON）
此示例展示开发者如何定义一项任务，指示 Antigravity 智能体添加新的 API 端点、运行测试并生成工件。
{
"mission_name": "add_user_endpoint_v1",
"description": "Create POST /api/users endpoint, unit tests, and run CI.",
"agents": [
{
"name": "PlanAgent",
"role": "create a step-by-step plan",
"prompt": "Create tasks to add a users API: router, handler, tests, docs."
},
{
"name": "CoderAgent",
"role": "implement code",
"permissions": ,
"model": "gemini-3-pro"
},
{
"name": "VerifierAgent",
"role": "run tests and verify results",
"permissions":
}
],
"artifact_policy": {
"capture_screenshots": true,
"record_terminal": true,
"log_level": "verbose"
}
}
说明： Antigravity 的工件生成功能是显式特性，旨在使智能体行为可检视、可记录。
示例 2 — Cursor Composer 并行智能体（示意 Python）
Cursor 2.0 强调通过隔离的 worktree 避免并行智能体冲突。下方伪代码演示如何启动两个智能体分别并行实现功能与测试，然后通过 git 合并结果。
# Pseudocode - illustrative only
from cursor_sdk import CursorClient
client = CursorClient(api_key="CURSOR_API_KEY", model="composer-v1")
# create isolated worktrees for each agent
agent_a = client.spawn_agent(name="feature_impl", worktree="worktree-feature")
agent_b = client.spawn_agent(name="tests_impl", worktree="worktree-tests")
# send tasks
agent_a.run("Add POST /api/users handler and update router. Create basic validation.")
agent_b.run("Create unit and integration tests for POST /api/users.")
# wait for agents to finish and fetch patches
patch_a = agent_a.get_patch()
patch_b = agent_b.get_patch()
# apply patches to local branches, run tests locally, open PRs
apply_patch_to_branch("feature/users", patch_a)
apply_patch_to_branch("feature/users-tests", patch_b)
# run CI locally
run_command("pytest -q")
# create PRs for human review
create_pr("feature/users", base="main", title="feat: add users endpoint")
create_pr("feature/users-tests", base="main", title="test: add users tests")
说明： Cursor 的隔离 worktree 与 Git 集成是其设计核心——这可减少合并冲突，并使变更在标准 PR 工作流中可审计。
结论
Antigravity 与 Cursor 2.0 是对同一问题的两种合理回答：如何将强大的 LLM 智能体融入日常软件开发？Antigravity 走的是更广阔的任务控制台愿景，把智能体视作可在编辑器、终端与浏览器间工作的自治队友。Cursor 2.0 则选择更克制、以开发者为中心的路径，让 Git 与代码评审居于核心，同时支持快速的多智能体试验。
两者都是重要的进步。对团队而言，选择取决于你是希望实现更具变革性的自动化（并能承受相应的治理开销），还是以增量、紧密集成的方式提升生产力。无论如何，“智能体式开发”的时代已然到来——它将奖励那些把安全性、可观测性与人类在环验证视为一等公民的团队。
开发者可以通过 CometAPI 访问最新的 LLM API，例如 Claude Opus 4.5 与 Gemini 3 Pro 等，最新模型版本 会与官网保持同步更新。开始之前，可在 Playground 探索模型能力，并查阅 API guide 获取详细说明。访问前，请确保已登录 CometAPI 并获取 API 密钥。CometAPI 提供远低于官方的价格，帮助你完成集成。
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