#智能体开发

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谷歌最近推出的Antigravity编程开发环境，可能会从根本上改变程序员的工作方式。 这款以智能体为核心的产品，把AI从传统的辅助角色，变成了能独立规划和执行任务的开发伙伴。 Antigravity最特别的地方，是它把"代理管理器"作为主界面，而不是像其他IDE那样把AI助手放在侧边栏。 用户可以看到三种工作区域：管理多个智能体的仪表盘、类似VS Code的编辑器，还有直接集成的Chrome浏览器。这让智能体能够像人一样操作开发工具，甚至实时测试网页应用。 Google官方介绍说，用Antigravity时，程序员可以专注于架构设计和战略决策，而智能体则能处理从写新功能代码、调试到生成文档的多步骤任务。更重要的是，它引入了"工件"功能，会把任务列表、代码实现过程、浏览器截图和测试记录都保存下来。这解决了AI写代码时的信任问题，让开发者能清楚看到代码是怎么来的，怎么测试的。 现在已经有不少企业在测试这个系统。JetBrains的报告显示，用Antigravity时解决任务的数量比Gemini 2.5 Pro时代提高了50%以上。GitHub在测试中发现，面对复杂的工程问题，准确率比之前提升了35%。连Cursor、Figma、Shopify这些开发平台都在集成Gemini 3 Pro技术。 Antigravity现在处于公开预览阶段，支持Windows、Mac和Linux系统，而且是免费试用。它不仅能用Google自家的Gemini 3 Pro，还兼容Claude和GPT-OSS等其他AI模型。官方说，基本能满足大多数开发者的使用需求，只有极少数高频用户可能会遇到使用限制。 从技术发展的角度看，这种让AI深度介入开发流程的方式，可能正在成为下一代编程工具的方向。它的核心价值不仅是提高效率，更重要的是改变了人与AI的协作模式，让程序员从重复劳动中解放出来，更专注于创造性的工作。
#Antigravity编程环境 #AI编程 #智能体开发 #Gemini 3 Pro #人机协作
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宝玉
6个月前
很多公司或者开发者在开发智能体时，为了节约成本，会在一开始就选择便宜的能力较弱的模型，于是要花费很多时间在工程上，但实际上，在原型设计和基线测试阶段，应首先使用当前可用的最强大的模型（例如 Claude 4、o3、Gemini 2.5 Pro 等）来构建智能体 。这样做的目的，是为了建立一个性能基准（Performance Baseline）。通过使用能力最强的模型，可以最大限度地确保智能体能够成功完成任务，从而验证工作流设计、工具定义和指令清晰度的有效性 。   这种策略看似有悖于常规的成本控制直觉，但在AI开发初期却至关重要。在智能体开发中，最大的不确定性并非来自执行效率，而是来自推理能力——即“这个复杂的任务是否有可能被自动化？”。如果从一开始就使用一个能力较弱的模型，当智能体执行失败时，开发者将面临一个难以诊断的困境：失败的原因是指令不够清晰，是工具存在缺陷，还是模型本身就不够“聪明”？这个混杂的变量使得问题排查变得异常困难。 反之，通过从最强模型入手，开发者实际上是在测试中消除或最小化了“模型能力不足”这一变量。如果在这种最优配置下智能体仍然失败，那么问题几乎可以肯定地归结为指令或工具的设计缺陷——这是一个更具体、更易于解决的工程问题。这种方法论首先验证了项目的“可行性”，然后再去优化“经济性”，从而有效地为项目早期阶段去风险，避免团队因过早使用能力不足的模型进行测试而错误地放弃一个本有潜力的应用场景。 一旦通过最强模型成功建立了性能基准，并利用评估框架（Evals）量化了其表现，下一步就是进行迭代优化。开发者可以尝试将系统中部分或全部任务替换为更小、更快或成本更低的模型，然后再次运行评估，观察其性能是否仍在可接受的范围内 。并非所有任务都需要顶级模型的推理能力。一个复杂的智能体系统可能会采用异构模型部署策略：例如，由一个强大的“主管”智能体负责顶层规划和决策，而将一些相对简单的子任务，如意图分类或数据格式化，交由更小、更快的模型来处理 。这种数据驱动的优化过程，使得团队能够在性能、延迟和成本三者之间找到最佳的平衡点 。
#智能体开发 #成本管理 #模型选择 #性能基准 #工程效率
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Olivert
7个月前
现在网上的免费工作流并不多，稍微全一点的工作流都需要付费。 其实也可以尝试自己制作，网上现在的环境比较友好，很多人都在分享教程。跟着教程学习，然后自己也可以开发工作流智能体。 DeepSeek创始人的校友，浙大系创业者，技术大佬彭靖田教你 Agent 应用开发。 微信扫码免费领取资料。
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