Gemini CLI 正式谢幕,Google Antigravity CLI 接棒登场
2026 年 5 月 20 日,Google 在 I/O 大会上发布了一连串重磅产品更新。其中最让我兴奋的,不是那个桌面版的 Antigravity 2.0,而是那个安安静静躺在终端里的 Antigravity CLI。
为什么?因为它正式宣告了 Gemini CLI 时代的结束——也宣告了 Google 在 AI 编程终端战场上的全新布局。
一、背景:从 Gemini CLI 到 Antigravity CLI
很多人对 Gemini CLI 并不陌生。2025 年 Google I/O 上发布,开源,Apache 2.0 协议,免费 tier 给到 60 requests/min 和 1000 requests/day,一度是很多开发者入门 AI 编程终端工具的首选。
但 Gemini CLI 始终是一个"独立项目"的感觉——它有自己的 GitHub 仓库(google-gemini/gemini-cli),有自己的 npm 包(@google/gemini-cli),和 Google 的其他产品线之间总差了一口气。
Antigravity CLI 改变了这一切。
它不是一个新项目的 1.0,而是 Google 把 Gemini CLI 收编进 Antigravity 产品家族 后的正式继任者。核心变化:
- 统一的 Agent 引擎:Antigravity CLI 和 Antigravity 2.0 桌面版共享同一个 Agent Harness。无论你在终端还是桌面 App 里和 Agent 对话,推理能力、工具调用、多步规划都是同一套引擎。
- 共享设置:在 CLI 里改了配置,桌面版同步生效,反之亦然。
- 一键迁移:如果你之前在用 Gemini CLI,onboarding 时支持一次性自动导入你已有的 extensions、skills 和 settings。
- 配置文件路径:
~/.gemini/antigravity-cli/,你能看到 Gemini 的影子还在,但产品身份已经是 Antigravity 了。
Google 的思路很清晰:Antigravity 是品牌,CLI 是终端入口,2.0 是桌面入口。两者互补,不是竞争。
| Antigravity CLI | Antigravity 2.0 | |
|---|---|---|
| 定位 | 终端优先、键盘效率、低开销 | 全面功能、可视编排、项目管理 |
| 适合场景 | SSH 远程、服务器环境、键盘流 | 多项目并行、需要可视化监控 |
| 共享能力 | 同一 Agent 引擎、同一套设置 | 同一 Agent 引擎、同一套设置 |
我觉得谷歌作为一个这么大的公司,能把 AI 开发者工具统一成一个Antigravity品牌,魄力还是很大的,当然也是形式所逼,Claude和Codex如日中天,谷歌再不行动就没人玩了。最终Antigravity品牌下的产品如下,其中Antigravity 2.0是一个桌面程序,也值得尝试下:
- Antigravity 2.0 (desktop app)
- Antigravity CLI
- Antigravity SDK
- Antigravity IDE
SDK已经开源。CLI是用Go写的,目前谷歌公司并没有开源它,但是它的开发者对开源还是很支持的,就看谷歌管理者的决定了。
二、核心特性
1. 自然语言交互
不需要记命令行参数。直接用自然语言告诉 Agent 你要做什么——编辑代码、编排工作流、构建项目,Agent 帮你搞定。
2. Subagents(子智能体)
这是 Antigravity CLI 最重量级的特性。主 Agent 可以自动派生子 Agent 来并行处理后台任务:
- 查文档、跑构建、验证修复——这些事交给子 Agent 在后台跑
- 子 Agent 拥有完整的工具访问权限:代码搜索、文件编辑、终端命令、Web 搜索
- 主 Agent 控制子 Agent 的工具和权限范围,包括是否允许 MCP 工具、是否允许写文件
输入 /agents 打开子 Agent 管理面板,可以查看状态(running / done / killed)、当前步骤、完整对话日志。
快捷键:
ctrl+k:不用离开主对话,一键批准子 Agent 的权限请求ctrl+j:直接跳转到下一个等待你批准的子 Agent 详情页
3. 终端沙箱
安全机制。不是启动虚拟机或容器,而是利用操作系统原生能力做隔离:
- macOS:
sandbox-exec - Linux:
nsjail - Windows:
AppContainer
零启动开销。在 settings.json 里一键开启:
1 | { |
开启后,Agent 每次要执行终端命令,你可以选择"在沙箱内运行"或"跳过沙箱直接跑",灵活又不失安全。
4. 插件系统
插件是一个打包好的命名空间,可以包含 skills、agents、rules、MCP servers、hooks——一次性部署。
安装后的文件结构:
1 | ~/.gemini/antigravity-cli/ |
通过斜杠命令直接访问插件组件。
三、安装
一行命令搞定:
macOS / Linux:
1 | curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash |
Windows PowerShell:
1 | irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex |
Windows CMD:
1 | curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd |
安装完成后,首次运行会引导你完成 Google 账号认证。
四、认证与启动
认证方式
Antigravity CLI 会尝试通过操作系统的安全密钥链静默认证。如果找不到已保存的会话:
- 本地机器:自动打开浏览器跳转 Google 登录页
- 远程 SSH:检测到 SSH 环境后打印一个授权 URL,复制到本地浏览器登录,然后把授权码粘贴回来
退出登录:在 CLI 里输入 /logout。
启动
安装好后直接在终端输入:
1 | antigravity |
或者缩写:
1 | agy |
进入 TUI 界面后,底部的提示框就是你的输入区域。直接开始对话。
五、三大核心斜杠命令
Antigravity CLI 内置了大量斜杠命令(完整的命令列表见文末速查表),但其中最值得重点关注的是这三个:/goal、/schedule 和 /grill-me。它们分别解决了 Agent 工作流中三个最关键的痛点:自主执行、定时调度 和 方案对齐。
1. /goal — 深度工作模式
用于处理极其复杂或需要长时间运行的任务。
你有没有遇到过这种情况:给 AI 一个大任务,它做到一半问你"接下来要不要继续?",然后你不得不守在终端前一次次回复"继续"。更烦的是,它有时候会自作主张地跳过某些步骤,然后宣布"完成了"——结果你一看,漏了一半。
/goal 就是来解决这个问题的。
输入 /goal 后,Agent 会进入一种"深度工作"状态:
- 自动批准自己的实施计划,不再反复请你确认
- 不再中途问你要澄清,自己根据上下文推理
- 持续工作直到目标完全达成,或者它判断目标确实无法完成
- 甚至可以彻夜运行,你早上起来看结果就行
用法示例:
1 | /goal all tests pass and lint is clean |
1 | /goal ship the auth flow without breaking existing sessions |
第一个锁定的是字面任务——测试全绿、lint 干净。第二个锁定的是意图——上线认证流程但不能破坏已有会话。两者都能用,但第二个在遇到模糊地带时更能做出正确判断。
背后机制:每次工作模型完成一轮后,系统会将目标条件和当前上下文发给一个独立的小模型做评判——"目标达成了吗?yes/no + 理由"。工作模型和评判模型分离,避免了"自己给自己打分"的利益冲突。
和 Codex / Claude Code 的 /goal 对比:
| 维度 | Antigravity /goal |
Claude Code /goal |
Codex /goal |
|---|---|---|---|
| 评判机制 | Gemini 子模型评判 | 独立小模型(Haiku 级) | GPT-5.5 子 Agent 评判 |
| 预算控制 | 无显式预算 | 无显式预算 | Token + 时间双重预算 |
| 跨会话 | 项目内持久化 | /resume 可恢复 |
SQLite 线程级 |
| 配套能力 | Subagents + Scheduled Tasks | /loop + Stop hooks |
/goal pause/resume/clear |
Antigravity 的 /goal 没有像 Codex 那样精细的 token 预算治理,但它和 Subagents、Scheduled Tasks 深度集成——你可以让一个 /goal 任务在后台派生出多个子 Agent 并行推进,这是目前其他家做不到的。
2. /schedule — 定时调度模式
设置定时任务或循环任务,让 Agent 自己"打卡上班"。
这是一个被严重低估的命令。想想你日常有多少重复性的检查工作:
- 每小时检查一次 CI 构建是否通过
- 每天下班前汇总今天的 PR 状态
- 每周一生成一份架构变更报告
- 部署后 5 分钟检查服务是否健康
以前这些事要么自己写 cron 脚本,要么手动盯着。现在直接告诉 Agent 就行:
一次性任务:
1 | /schedule in 5 minutes check if the build has finished |
1 | /schedule in 10 minutes verify the deployment is healthy |
循环任务(Cron 表达式):
1 | /schedule every hour run the health check script, up to 3 times |
1 | /schedule every day at 6pm summarize today's merged PRs |
背后机制:Scheduled Tasks 使用 Cron 调度,Agent 按计划在后台启动,对话出现在侧边栏。你可以继续做手头的事,也可以随时打开某个调度任务的对话查看进度、补充指令——从"自动执行"无缝切换到"人工介入"。
目前 Scheduled Tasks 固定使用 Gemini 3.5 Flash,后续会开放模型选择。
实用场景举例:
| 场景 | 命令 |
|---|---|
| CI 守望 | /schedule every 30 minutes check if CI is green, alert me if not |
| PR 盘点 | /schedule every day at 5pm list all open PRs with status summary |
| 部署验证 | /schedule in 15 minutes run smoke tests on staging |
| 依赖检查 | /schedule every monday check for security updates in package.json |
3. /grill-me — 方案对齐模式
在任务开始前进行深度方案对齐,让 AI 来"面试"你。
这是一个非常有创意的设计。它解决的是 AI Agent 工作流中最隐蔽也最致命的问题:你的需求本身就是模糊的。
很多时候 Agent 产出不理想,不是模型能力不够,而是你给的信息不完整——你自己都没想清楚的细节、被忽略的边界条件、隐含的约束条件。但人很难发现自己的盲区。
/grill-me 的做法是反过来——让 Agent 来问你。
输入 /grill-me 后,Agent 不会急着写代码,而是:
- 分析你的需求描述,识别模糊点和潜在风险
- 逐个向你提问,覆盖你可能遗漏的关键细节
- 挑战你的设计决策,提出替代方案和 trade-off 分析
- 反复迭代直到方案对齐,确保双方对"做什么"和"怎么做"达成共识
只有当你和 Agent 都满意了,才开始实施。
典型对话:
1 | 你:我想给现有的用户系统加上 OAuth 登录 |
你会发现,Agent 问出了很多你确实没想过的东西。
和其他工具的对比:Claude Code 和 Codex 都没有对等的内置命令。在 Claude Code 中,你可以在 CLAUDE.md 里写一段"开始前先问三个问题"的指令来模拟类似效果,但 Antigravity 把它做成了一等公民——一个专门的斜杠命令,有独立的交互流程。
三个命令的配合
这三个命令不是孤立的,它们构成了一个完整的 Agent 工作流闭环:
1 | /grill-me → 方案对齐,确保需求清晰 |
一个实际的项目流程可能是这样的:
- 周一早上:用
/grill-me把本周的需求和 Agent 对齐 - 对齐后:用
/goal让 Agent 自主完成开发任务 - 开发中:用
/schedule设置每小时的 CI 检查 - 部署后:用
/schedule设置 5 分钟后的健康检查 - 周五:用
/schedule设置 PR 盘点汇总
其他常用命令速查
除了三大核心命令,这些命令也经常用到:
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/resume(别名 /switch) |
打开会话选择器,恢复或切换之前的对话 |
/rewind(别名 /undo) |
回退对话历史到之前的检查点 |
/rename <name> |
给当前对话线程重命名 |
/clear |
清空当前对话,开始新会话 |
/fork |
从当前对话的某个节点分叉出一个新工作空间 |
/config 或 /settings |
打开全屏配置面板 |
/permissions |
设置 Agent 自主级别(request-review / always-proceed / strict) |
/model |
选择默认推理模型(跨会话持久化) |
/agents |
打开子 Agent 管理面板 |
/tasks |
监控、查看日志、终止后台任务 |
/skills |
浏览本地和全局的 Agent 技能 |
/mcp |
打开 MCP 服务器配置面板 |
/keybindings |
打开快捷键编辑器 |
/statusline |
自定义状态栏显示内容 |
/open <path> |
在外部编辑器中打开文件 |
/logout |
登出 Google 账号并清除凭证 |
? |
查看帮助,列出所有斜杠命令 |
快捷技巧
| 技巧 | 操作 |
|---|---|
| 文件路径自动补全 | 输入 @ 触发路径建议 |
| 清空输入框 | 按 esc esc |
| 直接跑终端命令 | 输入开头加 !,如 !ls -la |
| 换行不提交 | shift+enter 或 alt+enter |
| 降低工具调用噪音 | 在 /config 里把 verbosity 设为 low |
| 恢复上次会话 | 关闭 CLI 时自动打印恢复命令,直接复制粘贴即可 |
六、高级配置
对于进阶用户,~/.gemini/antigravity-cli/settings.json 支持更精细的控制。
细粒度权限控制:
1 | { |
不再需要全局 all-or-nothing,可以精确到每条命令。
自定义状态栏:
你可以把 Agent 的实时元数据(当前目录、活跃模型、token 用量、状态等)通过 JSON 管道传给你自己的 shell 脚本,生成动态状态栏或终端窗口标题。
自定义快捷键:
编辑 ~/.gemini/antigravity-cli/keybindings.json。可以给一个动作绑定多个快捷键,设为空数组 [] 即可禁用(cli.exit 和 cli.enter 除外)。
七、和 Claude Code、Codex CLI 的定位对比
Antigravity CLI 的发布,让 AI 编程终端工具的版图更加清晰:
| 维度 | Antigravity CLI | Claude Code | Codex CLI |
|---|---|---|---|
| 背后模型 | Gemini 3 系列 | Claude Opus/Sonnet/Haiku | GPT-5 系列 |
| 开源 | ❌ | ❌ | ✅ |
| 子智能体 | ✅ 原生支持 | ✅ 通过 Agent 工具 | ✅ 通过 goal 系统 |
| MCP 支持 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 沙箱 | ✅ 原生 OS 级 | ✅ 容器级 | ✅ Docker 级 |
| 免费额度 | ✅ Google 账号 | ✅ 有但较少 | 需 API key |
| 插件/技能 | ✅ Plugin 系统 | ✅ Skills + Hooks | ✅ Plugin marketplace |
| SSH 友好 | ✅ 设计初衷 | ✅ | ✅ |
Antigravity CLI 的核心优势在于 Google 生态整合 和 免费额度。如果你已经在用 GCP、Google Workspace,或者想要一个零成本的 AI 编程终端工具,它是目前最好的选择之一。
八、定价:免费就能用最新大模型
这是我觉得 Antigravity CLI 最狠的一点——免费版就能用到最新、最强的大模型。
定价体系
Google 把 Antigravity 的定价分成四档:
| For Individuals(免费) | Google AI Pro | Google AI Ultra | Organization | |
|---|---|---|---|---|
| 价格 | $0/月 | Google One 订阅 | Google One 订阅 | Google Cloud 按用量计费 |
| 定位 | 任何想用 AI 编程的人 | 体验 Agent 自动化工作流 | 把 Antigravity 当日常主力工具 | 企业级团队部署 |
免费 tier 包含什么?
重点来了。For Individuals 免费 tier 包含:
- 无限制的 Tab 补全
- 无限制的 Command 请求
- 慷慨的每周速率限制
最关键的是——模型阵容:
- Gemini 3.5 Flash:Google 最新的高速模型
- Gemini 3.1 Pro:Google 的高性能推理模型
- Gemini 3 Flash:上一代快速模型
- Claude Sonnet & Opus 4.6:Anthropic 的旗舰编程模型
- gpt-oss-120b:OpenAI 的开源大模型
你没看错——Claude Opus 4.6 和 Gemini 3.5 Flash,免费白嫖。这在目前所有 AI 编程终端工具中是最慷慨的免费额度。Claude Code 的免费 tier 额度有限,Codex CLI 需要自带 API key。而 Antigravity CLI 只需要一个 Google 账号,这些顶级模型全部免费用。
付费 tier 升级什么?
- Google AI Pro:在免费基础上,获得更宽松的速率限制和灵活的 AI 积分池
- Google AI Ultra:在 Pro 基础上,解锁最新 Gemini 模型的扩展访问权限,适合把 Antigravity 当作日常驱动力
- Organization:面向 Google Cloud 企业客户,接入 Gemini Enterprise Platform,按 API 用量计费
和竞品的免费额度对比
| 工具 | 免费 tier | 免费模型 | 速率限制 |
|---|---|---|---|
| Antigravity CLI | ✅ | Gemini 3.5 Flash / 3.1 Pro / 3 Flash + Claude Sonnet & Opus 4.6 + gpt-oss-120b | 慷慨的每周限制 |
| Claude Code | ✅ 有但较少 | Claude 系列(额度有限) | 较严格 |
| Codex CLI | ❌ 需 API key | 取决于你的 API 余额 | 取决于 API tier |
一句话总结:Antigravity CLI 的免费 tier 是目前 AI 编程终端工具里最值得"薅羊毛"的选择——零成本,顶级模型,无限 Tab 补全和 Command 请求。对个人开发者来说,免费 tier 的额度完全够用。
九、写在最后
Gemini CLI 用了一年时间证明了"AI 终端工具"这个品类有价值。Antigravity CLI 则是 Google 把这个品类正式升级为产品线的标志。
它不再是实验项目,而是 Antigravity 家族的一等公民——和桌面版共享引擎、共享设置、共享生态。对于习惯在终端里工作的开发者来说,这是一个比 Gemini CLI 更成熟、更完整、也更值得投入时间的工具。
如果你之前在用 Gemini CLI:迁移几乎是自动的。安装 Antigravity CLI,onboarding 时选择导入即可。
如果你之前没接触过:一行命令装上试试:
1 | curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash |
零成本,五分钟上手。不试试就亏了。
参考:Antigravity CLI 官方文档 | Antigravity CLI 安装指南 | Antigravity CLI 功能介绍
