長年にわたり、 プログラミング 同じ基準点の周りを周回しています。 Visual Studio Codeは、パフォーマンス、拡張機能、コミュニティの面で無敵のエディタです。代替となるものも登場しており、 マイクロソフトの痕跡を一切排除したオープンフォークしかし、ソフトウェアの作成方法について、真に異なる提案を提出できた人は誰もいませんでした。
この現状は、 グーグル 反重力は、コード作成の支援だけでなく、ユーザー中心のエクスペリエンスを目的とした新しい統合開発環境です。 AIエージェント 開発者と自律的に協働できる。Googleが「エージェントファースト」体験と定義するこの哲学は、エディターと開発者の間で同期されたAIによって日常的なタスクを再定義する。 ターミナル ブラウザ、特に 透明性と信頼 自動化された作業。
Google Antigravity IDE とは何ですか?
広義には、反重力とは Visual Studio Code のフォークをベースにした IDE Googleはネイティブレイヤーを搭載しており、 人工知能その目的は、単に線を埋めたり機能を提案したりするのではなく、調整することです。 専門エージェント 彼らは、リファクタリングやテストの生成からデプロイメントやドキュメントの管理まで、オーケストレーションされた検証可能なビジョンに基づいて作業を分担します。
提案はエコシステムに基づいています。 ジェミニ3 そして、エディタ、ターミナル、ブラウザを一つのエクスペリエンスに統合した使い慣れたインターフェースとして具体化されます。その結果、エージェントが非同期かつ並行して動作し、開発者が現状を維持できるワークフローが実現します。 高レベルの制御 優先順位を決定し、成果物をレビューし、結果を検証します。
この技術的基盤には重要な約束が伴う。AIは散在した拡張に「固執」するのではなく、 標準装備様々なモデルやツールを最初からすぐに使用できます。つまり、このIDEは人間とAIのコラボレーションを自然でシームレスに、そして何よりも実現するためにゼロから設計されています。 監査可能.
主要なエージェント指向機能
エディターには スマートオートコンプリート リアルタイムでコードを分析し、スニペット、シグネチャ、パターンを提案するが、大きな飛躍は、 自然言語意図（「モジュールの順序を変更し、統合テストを追加する」）を記述し、エージェントに委任して計画を作成し、手順を実行し、実行内容を正確に文書化することができます。
これらのエージェントはサイロで作業するのではなく、 同期 セッションコンテキストを使用することで、エディタ、ターミナルプロセス、組み込みブラウザ間のアクションを調整できます。開発者が単一の統合ビューを参照し、AIが各変更をどこで、どのように、そしてなぜ行ったかを把握できるようにすることが目標です。
このアプローチを明確に表現しているのは ミッションコントロール、を可能にするツール 複数のエージェントを並行して調整する多くの同時タスク (移行、大規模なリファクタリング、テスト スプリント) を伴うプロジェクトでは、各エージェントが専門分野を持ち、構造化された方法で進捗状況を報告するため、この作業方法によりサイクルが加速されます。
自信を強化するために、Antigravityは 高レベルの抽象化個々の機能を要求する代わりに、検証可能な動作と結果を要求できます（例えば、「支払いモジュールをテストとドキュメントで本番環境に対応させる」など）。このセマンティックレイヤーは、エージェントが以下の機能を持つという考え方と一致しています。 計画し、実行し、説明する あなたの仕事。
統合されたAIとモデルオーケストレーション
反重力が到来 追加費用なしで統合されたAIモデル 初期設計では、 ジェミニ 3 プロ, クラウディア4.5 o GPT-OSS、プラス タスクに応じて調整するたとえば、1 つのモデルで高レベルの推論を主導し、別のモデルでドキュメントのスタイルや単体テストの生成を処理できます。
このネイティブオーケストレーションにより、AIスタックを一つ一つ「組み立てる」必要性が軽減されます。Antigravityでは、モデル選択が 運用の詳細インフラストラクチャ ブロックではなく、チームに俊敏性をもたらし、リポジトリの種類やライフサイクルのフェーズに応じてさまざまなアプローチを試すことができるようになります。
検証可能な要素と透明性の管理
IDEの特徴の一つは、 検証可能なアーティファクト留まる代わりに ログ 謎めいたエージェントが生成する 行動計画, やることリスト、コメントされた差分、さらには 画面録画 手順を記録するツールです。このトレーサビリティにより、意思決定の監査、変更内容の把握が容易になり、何か問題が発生した場合に安全に方針を転換できます。
これらのデバイスのおかげで、人間のレビュー担当者はコンソールを盲目的に操作することなく結果を検証できます。透明性は単なる付属品ではなく、 信頼メカニズム これにより、制御や品質を損なうことなく、自動化を強化できます。
拡張、延長、そしてジュールの役割
Antigravityは拡張性を損なうことはありません。注目すべき機能としては、 ジュール非同期コーディングセッションのためのスタンドアロンの相棒であり、 継続的な進歩 たとえチームが同じタイムゾーンにいなくても、これらのツールはエージェントファーストの理念に適合し、一日を通して人間とAIの連携を強化します。
しかし、生態系は依然として 初期段階で現時点では、 拡張機能とコミュニティ VS Code が含まれているため、ある程度の適応が必要であり、場合によっては非常に特定のプラグインが欠落している可能性があります。
クラウドネイティブの自動化とDevOps
プラットフォームは機能と統合されます クラウドネイティブ Google環境からデータを取得し、設計、導入、モニタリング、継続的な改善タスクを容易にします。AIはパイプラインの準備、設定、 インフラストラクチャ・アズ・コードアラートを確認したり、パフォーマンスの最適化を提案したりできます。
このアプローチは開発と運用の間の摩擦を軽減し、プロセスの標準化と各ステップの文書化に役立ちます。これに検証可能な成果物を加えることで、自動化はさらに加速します。 より安全で監査可能なコンプライアンスや高品質基準に取り組むチームにとって重要な要件です。
マルチプラットフォームの可用性とユーザーエクスペリエンス
反重力は Windows、macOSおよび Linuxオペレーティングシステムを問わず、統一されたエクスペリエンスを提供します。VS Codeから移行してきた方には馴染みのある環境ですが、エージェントとのやり取りや管理は 調整されたタスク 短い適応期間が必要です。
特に、すべての変更を手動で細かく管理したい場合は、学習曲線があります。それでも、反復的な作業やエラーが発生しやすい作業を専門のエージェントに委任できるため、通常は初期の労力を補うことができます。 精神的な変化.
価格、ダウンロード、ロードマップ
Googleはローンチ時にAntigravityを導入した。 誰でも無料これは、エージェントファーストモデルのテストを開始したい個人ユーザーと企業の両方を対象としています。AI機能は、 追加のサブスクリプションこれにより、チームへの影響を評価するための参入障壁が下がります。
Googleは、 チームと組織そのため、将来的にはライセンスと集中管理に関するアップデートが期待できます。今のところは、ダウンロードは簡単で、インストーラーは3つの主要オペレーティングシステムすべてに対応しているので、すぐに試用を始めることができます。 初期費用.
現在の利点と限界
明らかな利点としては、 統合AI 強力なモデル、ミッションコントロールによるエージェントの調整、マルチモデルオーケストレーション、そして 検証可能なアーティファクト 信頼を育みます。これらすべてが、無駄な時間の削減、成果物の品質向上、サイクルの短縮につながります。
欠点としては、Antigravityにはまだコミュニティとカタログが不足している。 大規模な拡張 VS Codeから; さらに、エージェントファーストのアプローチでは、習慣を変え、特定の エージェントの依存手動制御を厳密に重視する人にとっては、この移行にはより多くの忍耐が必要になる場合があります。
創業者と製品チーム向け
創業者や技術リーダーにとって、Antigravityは運用タスクを委任する道を開きます。 自律エージェント 人材を戦略、優先順位付け、市場学習に集中させる。サイクルが速くなると、 市場投入までの時間 改善し、エラーを減らし、希少なリソースをより有効に活用します。これは特に、 ラテン系のスタートアップ 激しい市場で競争する。
このプラットフォームは、数週間にわたるインフラストラクチャの構築を必要とせず、製品のテスト、展開、最適化にAIを適用した実験を促進します。統合モデルとオーケストレーションされたツールが付属しているため、チームは仮説を検証し、結果を測定できます。 実際の影響 より大きな賭けをする前に。
従来のSDIとの比較
Antigravity のアプローチを従来の IDE と比較すると、違いは技術的なものだけではなく、次のような点もあります... 仕事の哲学私たちは、支援エディターから、AI が共同主人公として機能し、並行して計画と実行ができる環境に移行しました。
| 特長 | 反重力 | 従来のIDE |
|---|---|---|
| AIによる非同期コラボレーション | はい自律エージェントとミッションコントロール | ネイティブではない。プラグインに依存 |
| DevOps自動化 | Integrada クラウドネイティブアプローチ | 限定的または断片的 |
| コード生成とドキュメント | 自動 エージェントによって組織化された | 手動または部分的 |
| 変更の透明性 | 検証可能なアーティファクト （計画、リスト、記録） | 主にログと差分 |
日々の業務の進め方
典型的なシナリオ：目標（「支払いシステムをモジュールに移行し、統合テストを追加し、APIを文書化する」）を記述し、Antigravityが 行動計画1つのエージェントがリファクタリングを担当し、別のエージェントがテストを設計して実行し、3番目のエージェントがドキュメントを生成します。すべてのエージェントが成果物と差分の進捗状況を報告し、 現時点での監査.
何かが合わない場合は、自然言語で調整を依頼すると、エージェントがプランを再計算します。この方法の利点は、 コンテキスト 共有されるため、同じ手順を繰り返したり、手動の手順を再度キューに追加したりする必要がなく、IDE はエディター、ターミナル、ブラウザー間の追跡可能性を維持します。
ジェミニ3号とGoogleのビジョン
反重力はAI戦略の中で生まれました フルスタック Googleでは、最先端のインフラやモデルから、数十億人が利用する開発ツールや製品まで、あらゆるものが進化しています。リーダーたちの言葉を借りれば、各世代の 双子座 マルチモーダル性や推論から、よりエージェント的な動作まで、機能が拡張されています。
それぞれのマイルストーンによると、AIベースの製品はすでに何百万人ものユーザーを抱えている。 双子座 月間ユーザー数は数億人を超え、クラウド顧客の大部分がAIを採用し、何百万人もの開発者がソリューションを開発している。 ジェネラティブその文脈において、ジェミニ3は推論、文脈の理解、そして 意図 ユーザーがより少ない往復で問題を解決できるようにします。
ジェミニ3号は初日から Search AIモードでは、Geminiアプリ、AI Studio、Vertex AIで利用可能で、新しいプラットフォームの基盤としてもデビューします。 エージェント開発Google Antigravity。実際、Gemini 2.5 Proなどの以前のバージョンは、コミュニティランキングですでに目立っており、次のような評価で数か月間トップを維持していました。 LMアリーナ.
開発コミュニティにとってこれは何を意味するのでしょうか?
この動きは単なる「もう一つのAIエディター」ではなく、自動化が可能なプロセスへの一歩である。 ファーストクラスのこの傾向により、透明性基準（検証可能な成果物）とベストプラクティスガイドの作成が加速する可能性が高い。 マルチモデルオーケストレーション 技術プロファイルと製品プロファイル間の新しい形のコラボレーション。
オープンソースコミュニティにとって、Antigravityは VS Codeのフォーク 互換性とスムーズな学習への道が開かれます。しかし、VS Codeの拡張機能エコシステムの堅牢性に匹敵するという課題は大きく、時間、明確なドキュメント、そして ユースケース 感動的。
始めるための実践的なヒント
試してみたい場合は、まず限定的なプロジェクトから始め、検証可能な目標（例えば、「モジュールXの100%カバレッジ」、「重要なエンドポイントのドキュメント生成」など）を定義します。エージェントに、 目に見える計画 変更をマージする前に成果物を確認します。変更によって最も価値が付加される場所がすぐにわかります。 オートメーション.
モデルオーケストレーションの実験: ジェミニ 3 プロ 構造化された推論課題の場合は、 クラウディア4.5 ドキュメントとテストのスタイル GPT-OSS 特定のリファクタリングにおいて重要なのは、どの組み合わせがスタック内で最良の結果をもたらすかを観察することです。 EQUIPO.
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