Gemini CLI 刚满一岁，Google 就把它杀了。
接替它的叫 Antigravity，一个野心远比“命令行工具”大得多的平台。Google 把它定义为 Agent Harness，也就是 AI 智能体的“操作系统”。Gemini Spark、Managed Agents、多智能体编排，I/O 2026 上那些让人兴奋的 Agent 产品，底下跑的全是这套架构。
这是一次彻底的换引擎。
一、Antigravity 到底是什么
很多人第一反应是“哦，Gemini CLI 改了个名字”。
两者差得非常远。
先看时间线：2025 年 7 月，Google 收购了 Windsurf 团队并获得了技术授权。2025 年 11 月，Google 推出了 Antigravity 1.0 公开预览。2026 年 I/O 大会上发布的 Antigravity 2.0，才是真正成型的产品。
9to5Google: “Google flips Antigravity into an agentic dev suite.” 来源：9to5google.com
Antigravity 桌面端是一个 VS Code 的深度定制版（和 Cursor 一样的思路），Google 在上面加了一整层 Agent 编排系统，把“代码编辑器”升级成了“AI 指挥中心”。
它包含三个核心组件：
| 组件 | 是什么 | 命令 / 入口 | 类比 |
|---|---|---|---|
| Antigravity 2.0 | 桌面应用（macOS/Win/Linux） | agy . 打开目录 |
你的“AI 任务管理器” |
| Antigravity CLI | 终端工具（Go 重写） | agy |
你的“AI 终端” |
| Antigravity SDK | 编程接口（Python） | import antigravity |
你的“AI 开发框架” |
三个组件共享同一个底层引擎：Agent Harness。
antigravity.google 官网。“Experience liftoff with the next-gen agent platform.”
二、核心概念：Harness 是什么
理解 Antigravity 最关键的概念就是 Harness。
Google 官方给过一个类比：
LLM 是 CPU，Harness 是操作系统。
光有 CPU（Gemini 3.5 Flash）不够，还需要操作系统来管理内存、调度任务和处理 I/O。Agent Harness 负责：
- 上下文管理：对话状态、记忆、跨轮次的信息持久化
- 工具调用：文件读写、终端命令、浏览器操作、MCP 服务器
- 执行隔离：每个 Agent 跑在独立的沙箱环境里
- 安全策略：声明式的安全规则和生命周期钩子
- 多智能体编排：Agent 之间互相通信与分工协作
Antigravity 三层架构：三个界面（Desktop/CLI/SDK）共享同一个 Agent Harness，底层跑 Gemini 模型。
以前用 Gemini CLI 是在跟一个 LLM 聊天，充其量挂了点工具；现在操作 Antigravity 则是进入了一个完整的 Agent 运行时沙盒。这个沙盒可以同时管理多个 Agent，每个 Agent 拥有独立的上下文、工具集和任务栈。
翻译给非技术朋友：以前 AI 编程助手像是一个聪明的实习生，你说一句他动一下；现在的 Antigravity 更像一个带团队的项目经理，你交代“把登录页面做了”，他会自动拆分任务、分发给不同的工兵 Agent、协调进度并验收交付。
三、Gemini CLI 停服与架构更替
时间线
| 时间 | 事件 |
|---|---|
| 2025 年 6 月 | Gemini CLI 发布，Google 入局终端 AI 编程 |
| 2025 年下半年 | 开发者开始要求多智能体协作、异步任务等高级功能 |
| 2026 年 5 月 19 日 | Google I/O 2026：Antigravity 正式发布，取代 Gemini CLI |
| 2026 年 6 月 18 日 | Gemini CLI 停服。Free/AI Pro/AI Ultra 用户的请求将不再被处理 |
6 月 18 日停服是硬性截止，没有缓冲期。
迁移方式
第一次启动 Antigravity CLI 会自动提示导入，也可以手动运行：
agy plugin import gemini
这条命令会自动迁移你的 Agent Skills、Hooks、Subagents 和 Plugins。
技术细节变化：
- MCP 配置：从
settings.json里的内联配置，改为独立的mcp_config.json文件 - 远程 MCP 服务器：统一使用
serverUrl字段
为什么用 Go 重写
Gemini CLI 原先基于 TypeScript/Node.js 构建，Antigravity CLI 用 Go 从头重写：
- 原生二进制：冷启动瞬间完成
- 并发能力：Go 的 goroutine 天然契合多 Agent 并行调度
- 更轻量：脱离了 Node.js 运行时依赖
四、Antigravity 2.0 桌面应用
核心能力
1. 多智能体并行编排
你可以同时开启多个 Agent 任务，各跑各的上下文：
- Agent A 写前端组件
- Agent B 编写后端 API
- Agent C 跑集成测试
2. 动态 Subagent 系统
主 Agent 可以在执行中动态派生子 Agent 处理耗时调研，有效防止长对话引起的上下文窗口污染。子任务跑完后只把结果交回主脑。
3. Skills 模块化能力包
Skills 是 Antigravity 的轻量能力扩展机制。一个 Skill 就是包含规则和操作步骤的 Markdown / YAML 文件，按需装载进上下文。
4. Slash Commands
内置命令组合：
/goal：自动长链路执行模式，中间不中断询问/grill-me：反向澄清模式，Agent 针对需求主动追问细节/schedule：定时任务，按 cron 表达式自动调度/browser：控制上网检索权限
5. 项目级组织
Antigravity 以项目为单位管理工作区，单项目支持跨多个物理目录与 Git 仓库，原生支持微服务架构。
五、云端托管与 SDK 扩展
Managed Agents（托管智能体）
这是 Gemini API 的新功能。通过一次 API 调用即可在 Google Cloud 上拉起一个隔离的 Linux 沙箱 Agent，自主完成代码执行与工具调用。
Gemini Spark 的后台全天候运转能力，正是由 Managed Agents 支撑。
Interactions API
专门面向 Agent 流水线的交互协议：
- 多步工具调用的状态机持久化
- 服务端会话保持
- 详细的可观测执行链路
Python SDK
不想使用云端托管的团队，可以通过 Antigravity SDK 在私有算力上部署自定义 Agent 逻辑，复用同一套 Harness 规范。
本地运行靠桌面与 CLI，云端托管靠 Managed Agents，私有部署靠 SDK。三条路径跑在同一个 Harness 规范之上。
六、竞品格局对照
2026 年，超过 70% 的工程师在工作流中同时使用多个 AI 工具。
四家主力产品对照：
| 维度 | Antigravity | Claude Code | Codex | Cursor |
|---|---|---|---|---|
| 品类 | Agent 平台 | 跨端编码 Agent | 跨端 Agent 生态 | AI 编码工作流 |
| 核心理念 | 多 Agent 编排 + 模型协同 | 深度推理 + 架构理解 | 全端统一 Agent | IDE 深度集成 |
| 形态 | Desktop + CLI + SDK | CLI + IDE 扩展 + Web | Desktop + CLI + Web + 插件 | IDE + 云端 Agent |
| 模型策略 | 多模型（Gemini/Claude/GPT） | Anthropic 自家 | OpenAI 自家 | 多模型切换 |
| 核心优势 | 与 Gemini 3.5 Flash 垂直整合 | 架构级重构与断点回滚 | 全端统一 App Server | 多文件协同与团队生态集成 |
四家定位：
- Antigravity：强调多 Agent 并行调度，与底层 Gemini 模型深度协同
- Claude Code：主打长上下文深度推理与安全回滚机制
- Codex：以统一的 App Server 串联桌面端与云端
- Cursor：中立编辑器形态，IDE 细节成熟度最高
工程团队普遍采取组合策略：日常编写在 IDE 中进行，复杂架构重构交由 Claude Code，异步测试与批量任务交由云端 Agent 委托处理。
七、定价体系
gemini.google/subscriptions 定价。
| 层级 | 价格 | 核心权益 |
|---|---|---|
| Free | $0 | 多模型支持，基础用量 |
| AI Plus | $7.99/月 | 2 倍用量，200GB 存储 |
| AI Pro | $19.99/月 | 4 倍用量，Pro 模型支持 |
| AI Ultra | $99.99/月 | 5 倍用量（vs Pro），Gemini Spark 权限 |
| AI Ultra 20x | $199.99/月 | 20 倍用量，高并发额度 |
Antigravity 采用 “compute used”（算力消耗） 计费，彻底抛弃了按请求次数收费的模式。复杂 Agent 任务与简单问答的配额消耗有明显差异，用量每 5 小时自动刷新。
行业三强（Claude / ChatGPT / Gemini）的订阅档位基本看齐在 $20、$100 与 $200 三档，实际差异在于同等价格下的并发额度承载力。
八、Google 的战略意图
- 整合破碎的产品矩阵：把原先分散的 Gemini CLI、Code Assist、AI Studio 收拢进统一的 Harness。
- 构建平台级粘性：一旦开发者把工作流、Skills 与自动化钩子沉淀在 Harness 上，生态迁移成本就会成倍上升。
- 消费级生态铺垫：Gemini Spark 以及未来的 Workspace 智能体均基于该底层运行，开发者平台充当了先行试验田。
- 软硬与模型协同：Gemini 3.5 Flash 与 Harness 协同设计，针对 Agent 调用的延迟与工具解析做了端到端优化。
九、总结
Google 放弃了去跟 Claude Code 拼单点聪明的路线，转头去抢平台层：把单点工具升级成支撑全部自家 AI 产品的操作系统 Harness。
对开发者的建议很明确：
- 原 Gemini CLI 用户需在 6 月 18 日前完成指令迁移。
- 无需押注单一厂商，按需组合各家擅长场景。
- 重点维护好通用的 MCP 协议层，降低未来迁移的摩擦成本。