Erste Schritte mit Google Antigravity

1. Einführung

In diesem Codelab lernen Sie Google Antigravity (im restlichen Dokument als Antigravity bezeichnet) kennen, eine agentische Entwicklungsplattform, die die IDE in das Zeitalter der KI‑Agenten führt.

Anders als bei Standard-Coding-Assistenten, die nur Zeilen automatisch vervollständigen, bietet Antigravity eine „Mission Control“ zum Verwalten autonomer Agents, die planen, programmieren und sogar im Web suchen können, um Sie beim Entwickeln zu unterstützen.

Antigravity ist als Plattform konzipiert, bei der der KI‑Agent im Mittelpunkt steht. Dabei wird davon ausgegangen, dass die KI nicht nur ein Tool zum Schreiben von Code ist, sondern ein autonomer Akteur, der in der Lage ist, komplexe Engineering-Aufgaben mit minimaler menschlicher Interaktion zu planen, auszuführen, zu validieren und zu wiederholen.

Lerninhalte

Antigravity installieren und konfigurieren
Wichtige Konzepte von Antigravity wie Agent Manager, Editor und Browser kennenlernen.
Anpassen von Antigravity mit eigenen Regeln und Workflows sowie Sicherheitsaspekte

Voraussetzungen

Derzeit ist Antigravity als Vorschauversion für private Gmail-Konten verfügbar. Es enthält ein kostenloses Kontingent für die Nutzung von Premium-Modellen.

Antigravity muss lokal auf Ihrem System installiert sein. Das Produkt ist für Mac, Windows und bestimmte Linux-Distributionen verfügbar. Neben Ihrem eigenen Computer benötigen Sie Folgendes:

Chrome-Webbrowser
Ein Gmail-Konto (privates Gmail-Konto).

Dieses Codelab richtet sich an Nutzer und Entwickler aller Erfahrungsstufen (auch Anfänger).

Probleme melden

Während Sie das Codelab durcharbeiten und mit Antigravity arbeiten, können Probleme auftreten.

Wenn Sie Probleme mit dem Codelab haben (z. B. Tippfehler oder falsche Anleitungen), melden Sie einen Fehler über die Schaltfläche Report a mistake unten links in diesem Codelab:

Wenn Sie Fehler oder Feature Requests zu Antigravity haben, melden Sie das Problem bitte in Antigravity. Das ist im Agent Manager über den Link Provide Feedback unten links möglich:

Sie können den Editor auch über den Report Issue-Link unter Ihrem Profilsymbol aufrufen:

2. Installation

Wenn Sie Antigravity noch nicht installiert haben, beginnen wir mit der Installation. Das Produkt ist derzeit als Vorschauversion verfügbar. Sie können es mit Ihrem privaten Gmail-Konto verwenden.

Rufen Sie die Seite Downloads auf und klicken Sie auf die entsprechende Betriebssystemversion für Ihren Fall. Starten Sie das Installationsprogramm der Anwendung und installieren Sie die Anwendung auf Ihrem Computer. Starten Sie nach Abschluss der Installation die Antigravity App. Sie sollten einen Bildschirm sehen, der in etwa so aussieht:

Klicken Sie dazu jeweils auf Next. Die wichtigsten Schritte werden im Folgenden beschrieben:

Einrichtungsablauf auswählen:Hier können Sie Ihre vorhandenen VS Code- oder Cursor-Einstellungen importieren. Wir beginnen von vorn.
Editordesign auswählen: Wir verwenden das dunkle Design, aber Sie können auch ein anderes auswählen.
Wie möchten Sie den Antigravity-Agenten verwenden?

Sehen wir uns das etwas genauer an. Die Einstellungen können jederzeit über die Antigravity-Nutzereinstellungen geändert werden (Linux/Windows: Ctrl + ,, Mac: Cmd + ,).

Bevor wir uns die Optionen ansehen, betrachten wir einige spezifische Eigenschaften, die rechts im Dialogfeld angezeigt werden.

Richtlinie zur Terminalausführung

Hier geht es darum, dem Agent die Möglichkeit zu geben, Befehle (Anwendungen/Tools) in Ihrem Terminal auszuführen:

Immer fortfahren:Terminalbefehle werden immer automatisch ausgeführt, mit Ausnahme der Befehle in einer konfigurierbaren Sperrliste.
Überprüfung anfordern:Fordert eine Nutzerüberprüfung und ‑genehmigung an, bevor Terminalbefehle ausgeführt werden.

Richtlinie für Rezensionen

Während der Agent seine Aufgabe erledigt, erstellt er verschiedene Artefakte (Aufgabenplan, Implementierungsplan usw.). Die Überprüfungsrichtlinie ist so festgelegt, dass Sie bestimmen können, wer entscheidet, ob eine Überprüfung erforderlich ist. Sollten Sie es immer überprüfen oder dem Agent die Entscheidung überlassen? Dementsprechend gibt es auch hier drei Möglichkeiten.

Immer fortfahren:Der Agent fordert nie eine Überprüfung an.
Agent entscheidet:Der Agent entscheidet, wann eine Überprüfung angefordert wird.
Überprüfung anfordern:Der KI-Agent bittet immer um eine Überprüfung.

Richtlinie zur JavaScript-Ausführung

Wenn diese Option aktiviert ist, kann der Agent Browsertools verwenden, um URLs zu öffnen, Webseiten zu lesen und mit Browserinhalten zu interagieren. Mit dieser Richtlinie wird gesteuert, wie JavaScript im Browser ausgeführt wird.

Immer fortfahren:Der Agent hält nicht an, um die Berechtigung zum Ausführen von JavaScript im Browser zu fragen. Dadurch hat der Agent maximale Autonomie, um komplexe Aktionen und Validierungen im Browser auszuführen. Gleichzeitig ist das Risiko für Sicherheitslücken am höchsten.
Überprüfung anfordern:Der Agent hält immer an, um um Erlaubnis zu bitten, JavaScript-Code im Browser auszuführen.
Deaktiviert:Der Agent führt niemals JavaScript-Code im Browser aus.

Nachdem wir uns nun mit den verschiedenen Richtlinien vertraut gemacht haben, sind die vier Optionen auf der linken Seite nichts anderes als spezifische Einstellungen für die Richtlinien für die Terminalausführung, die Überprüfung und die JavaScript-Ausführung für drei von ihnen. Die vierte Option bietet die Möglichkeit, die Steuerung vollständig anzupassen. Mit diesen vier Optionen können wir festlegen, wie viel Autonomie Sie dem Agenten geben möchten, um Befehle im Terminal auszuführen und Artefakte überprüfen zu lassen, bevor er mit der Aufgabe fortfährt.

Diese vier Optionen sind:

Sicherer Modus: Der sichere Modus bietet erweiterte Sicherheitsfunktionen für den Agenten, mit denen Sie den Zugriff auf externe Ressourcen und vertrauliche Vorgänge einschränken können. Wenn der sichere Modus aktiviert ist, werden verschiedene Sicherheitsmaßnahmen erzwungen, um Ihre Umgebung zu schützen.
Review-gesteuerte Entwicklung (empfohlen): Der Agent wird häufig um Feedback bitten.
Agent-driven development (Agentengesteuerte Entwicklung): Der Agent fordert niemals eine Überprüfung an.
Benutzerdefinierte Konfiguration

Die Option Review-driven development (Entwicklung auf Grundlage von Überprüfungen) ist ein guter Kompromiss und wird empfohlen, da der Agent eine Entscheidung treffen und den Nutzer um Genehmigung bitten kann.

Als Nächstes wird die Einstellungsseite Editor konfigurieren angezeigt. Dort können Sie Ihre Einstellungen für Folgendes auswählen:

Tastenkombinationen: Sie können Ihre Tastenkombinationen konfigurieren.
Erweiterungen: Sie können beliebte Sprach- und andere empfohlene Erweiterungen installieren.
Befehlszeile: Sie können das Befehlszeilentool installieren, um Antigravity mit agy zu öffnen.

Jetzt können Sie sich bei Google anmelden. Wie bereits erwähnt, ist Antigravity im Vorschaumodus verfügbar und kostenlos, wenn Sie ein privates Gmail-Konto haben. Melden Sie sich jetzt mit Ihrem Konto an. Dadurch wird der Browser geöffnet und Sie können sich anmelden. Bei erfolgreicher Authentifizierung wird eine Meldung wie die folgende angezeigt und Sie werden zur Antigravity App zurückgeleitet. Lass dich treiben.

Schließlich die Nutzungsbedingungen. Sie können dann entscheiden, ob Sie zustimmen möchten oder nicht, und auf Next klicken.

Sie gelangen dann zum entscheidenden Moment, in dem Antigravity mit Ihnen zusammenarbeiten kann.

3. Agent Manager

Wir sind bereit!

Antigravity basiert auf dem Open-Source-Projekt Visual Studio Code (VS Code), verändert aber die Benutzeroberfläche radikal, um die Verwaltung von Agents gegenüber der Textbearbeitung zu priorisieren. Die Benutzeroberfläche ist in zwei separate primäre Fenster unterteilt: Editor und Agent Manager. Diese Trennung der Zuständigkeiten spiegelt die Unterscheidung zwischen individuellen Beiträgen und dem Engineering-Management wider.

Agent Manager: Mission Control

Beim Starten von Antigravity wird dem Nutzer in der Regel nicht ein Dateibaum, sondern der Agent Manager angezeigt, wie unten dargestellt:

Diese Schnittstelle fungiert als Mission Control-Dashboard. Es ist für die Orchestrierung auf hoher Ebene konzipiert und ermöglicht es Entwicklern, mehrere Agenten zu starten, zu überwachen und mit ihnen zu interagieren, die asynchron in verschiedenen Arbeitsbereichen oder bei verschiedenen Aufgaben ausgeführt werden.

In dieser Ansicht fungiert der Entwickler als Architekt. Sie definieren übergeordnete Ziele, z. B.:

Authentifizierungsmodul umgestalten
Abhängigkeitsbaum aktualisieren
Testsuite für die Billing API generieren

Wie im Diagramm oben zu sehen ist, wird für jede dieser Anfragen eine eigene Agent-Instanz erstellt. Die Benutzeroberfläche bietet eine Visualisierung dieser parallelen Arbeitsabläufe und zeigt den Status der einzelnen Agents, die von ihnen erstellten Artefakte (Pläne, Ergebnisse, Unterschiede) und alle ausstehenden Anfragen zur Genehmigung durch Menschen an.

Diese Architektur behebt eine wichtige Einschränkung früherer IDEs, die eher einem Chatbot ähnelten und linear und synchron waren. In einer herkömmlichen Chatoberfläche muss der Entwickler warten, bis die KI den Code generiert hat, bevor er die nächste Frage stellen kann. In der Manager-Ansicht von Antigravity kann ein Entwickler fünf verschiedene Agents gleichzeitig an fünf verschiedenen Fehlern arbeiten lassen, wodurch sich der Durchsatz effektiv vervielfacht.

Wenn Sie oben auf Next klicken, können Sie einen Arbeitsbereich öffnen.

Stellen Sie sich den Arbeitsbereich einfach so vor, wie Sie ihn aus VS Code kennen. Wir können also einen lokalen Ordner öffnen, indem wir auf die Schaltfläche klicken und dann einen Ordner auswählen. In meinem Fall hatte ich einen Ordner mit dem Namen my-agy-projects in meinem Basisordner und habe diesen ausgewählt. Sie können auch einen ganz anderen Ordner verwenden. Hinweis: Sie können diesen Schritt auch überspringen und einen Arbeitsbereich später öffnen.

Nachdem Sie diesen Schritt abgeschlossen haben, wird das Fenster „Agent Manager“ angezeigt, das unten zu sehen ist:

Die Anwendung ist sofort darauf ausgerichtet, eine neue Unterhaltung im ausgewählten Arbeitsbereichordner (my-agy-projects) zu starten. Sie können Ihr vorhandenes Wissen über die Arbeit mit anderen KI-Anwendungen (Cursor, Gemini CLI) nutzen und @ sowie andere Methoden verwenden, um beim Prompten zusätzlichen Kontext einzubeziehen.

Sehen Sie sich sowohl das Drop-down-Menü Planning als auch das Drop-down-Menü Model Selection an. Im Drop-down-Menü „Modellauswahl“ können Sie eines der derzeit verfügbaren Modelle auswählen, das Ihr Agent verwenden soll. Die Liste ist unten zu sehen:

Ebenso stellen wir fest, dass sich der Agent im Standardmodus Planning befindet. Wir können aber auch den Fast-Modus verwenden.

Sehen wir uns an, was in der Dokumentation dazu steht:

Planning: Ein Agent kann Aufgaben planen, bevor er sie ausführt. Für umfassende Recherchen, komplexe Aufgaben oder die Zusammenarbeit. In diesem Modus organisiert der Agent seine Arbeit in Aufgabengruppen, erstellt Artefakte und führt andere Schritte aus, um seine Arbeit gründlich zu recherchieren, zu durchdenken und zu planen, damit die Qualität optimal ist. Hier sehen Sie viel mehr Ausgaben.
Fast: Ein Agent führt Aufgaben direkt aus. Für einfache Aufgaben, die schneller erledigt werden können, z. B. das Umbenennen von Variablen, das Ausführen einiger Bash-Befehle oder andere kleinere, lokale Aufgaben. Das ist hilfreich, wenn die Geschwindigkeit ein wichtiger Faktor ist und die Aufgabe einfach genug ist, sodass die Qualität nicht beeinträchtigt wird.

Wenn Sie mit dem Thinking-Budget und ähnlichen Begriffen in KI-Agenten vertraut sind, können Sie sich das so vorstellen, dass Sie die Denkweise des Agenten steuern und so direkten Einfluss auf das Thinking-Budget haben. Wir verwenden vorerst die Standardeinstellungen. Denken Sie jedoch daran, dass die Verfügbarkeit des Gemini 3 Pro-Modells zum Zeitpunkt der Einführung für alle Nutzer auf begrenzte Kontingente beschränkt ist. Sie erhalten entsprechende Meldungen, wenn Sie diese kostenlosen Kontingente für die Nutzung von Gemini 3 aufgebraucht haben.

Sehen wir uns jetzt den Agent Manager (das Fenster) etwas genauer an, damit Sie die grundlegenden Bausteine und die Navigation in Antigravity besser verstehen. Das Fenster „Agent Manager“ wird unten angezeigt:

Sehen Sie sich dazu das obige Diagramm mit den Nummern an:

Start Conversation: Klicken Sie darauf, um eine neue Unterhaltung zu beginnen. Sie werden dann direkt zum Feld mit Ask anything weitergeleitet.
Workspaces: Wir haben Arbeitsbereiche erwähnt und dass Sie in jedem beliebigen Arbeitsbereich arbeiten können. Sie können jederzeit weitere Arbeitsbereiche hinzufügen und beim Starten der Unterhaltung einen beliebigen Arbeitsbereich auswählen.
Editor View: Sie können jederzeit zur Editoransicht wechseln. Dadurch werden Ihr Arbeitsbereichordner und alle generierten Dateien angezeigt. Sie können die Dateien dort direkt bearbeiten oder Inline-Anleitungen und Befehle im Editor eingeben, damit der Agent etwas für Sie erledigen oder Änderungen gemäß Ihren geänderten Empfehlungen/Anweisungen vornehmen kann. Die Editoransicht wird in einem späteren Abschnitt ausführlich behandelt.

4. Antigravity Browser

Gemäß der Dokumentation ruft der Agent einen Browser-Sub-Agenten auf, wenn er mit dem Browser interagieren möchte, um die jeweilige Aufgabe zu erledigen. Der Browser-Unteragent führt ein Modell aus, das speziell für die Seiten entwickelt wurde, die im von Antigravity verwalteten Browser geöffnet sind. Das ist ein anderes Modell als das, das Sie für den Hauptagenten ausgewählt haben.

Dieser Sub-Agent hat Zugriff auf eine Vielzahl von Tools, die zum Steuern Ihres Browsers erforderlich sind, z. B. zum Klicken, Scrollen, Tippen und Lesen von Konsolenlogs. Gemini kann auch Ihre geöffneten Seiten durch DOM-Erfassung, Screenshots oder Markdown-Parsing lesen und Videos aufnehmen.

Das bedeutet, dass wir die Antigravity-Browsererweiterung starten und installieren müssen. Dazu starten wir einfach eine Unterhaltung und gehen die Schritte durch.

Starten Sie eine neue Unterhaltung in einem Arbeitsbereich und geben Sie die folgende Aufgabe ein: go to antigravity.google

Aufgabe senden Sie sehen, wie der KI-Agent die Aufgabe analysiert, und können den Denkprozess nachvollziehen. Irgendwann wird der Vorgang korrekt fortgesetzt und es wird erwähnt, dass der Browser-Agent wie unten gezeigt eingerichtet werden muss. Klicken Sie auf Setup.

Dadurch wird der Browser geöffnet und eine Meldung zur Installation der Erweiterung angezeigt (siehe unten):

Klicken Sie auf „Weiter“. Sie werden dann zur Chrome-Erweiterung weitergeleitet, die Sie installieren können.

Nachdem Sie die Erweiterung erfolgreich installiert haben, beginnt Antigravity Agent mit der Arbeit und fordert Sie auf, die Berechtigung für die Ausführung der Aufgabe zu erteilen. Im geöffneten Browserfenster sollten Aktivitäten angezeigt werden:

Wechseln Sie zurück zur Agent Manager-Ansicht. Sie sollten Folgendes sehen:

Das ist genau das, was wir erwartet haben, da wir den Agent gebeten haben, die Website antigravity.google zu besuchen. Erteilen Sie die Berechtigung. Die Website wird dann wie unten dargestellt sicher aufgerufen:

5. Artefakte

Antigravity erstellt Artefakte, um seine Arbeit zu kommunizieren und Feedback vom menschlichen Nutzer zu erhalten. Dazu gehören Rich-Markdown-Dateien, Architekturdiagramme, Bilder, Browseraufzeichnungen, Code-Diffs usw.

Artefakte schließen die Vertrauenslücke. Wenn ein Agent behauptet, „Ich habe den Fehler behoben“, musste der Entwickler den Code zuvor lesen, um dies zu überprüfen. In Antigravity erstellt der Agent ein Artefakt, um dies zu beweisen.

Dies sind die wichtigsten Artefakte, die von Antigravity erstellt werden:

Task Lists: Bevor Code geschrieben wird, generiert der Agent einen strukturierten Plan. Normalerweise müssen Sie diesen Plan nicht bearbeiten. Sie können ihn aber überprüfen und in einigen Fällen einen Kommentar hinzufügen, um ihn bei Bedarf zu ändern.
Implementation Plan: Damit werden Änderungen in Ihrem Code geplant, um eine Aufgabe zu erledigen. Diese Pläne enthalten technische Details zu den erforderlichen Überarbeitungen und sind für den Nutzer bestimmt, sofern Sie Ihre Richtlinie zur Artefaktüberprüfung nicht auf „Immer fortfahren“ festgelegt haben.
Walkthrough: Dieses Element wird erstellt, sobald der Agent die Implementierung der Aufgabe abgeschlossen hat. Es enthält eine Zusammenfassung der Änderungen und Informationen dazu, wie sie getestet werden können.
Code diffs: Obwohl es sich technisch gesehen nicht um ein Artefakt handelt, werden in Antigravity auch Codeunterschiede generiert, die Sie prüfen und kommentieren können.
Screenshots: Der Agent erfasst den Status der Benutzeroberfläche vor und nach einer Änderung.
Browser Recordings: Bei dynamischen Interaktionen (z.B. „Klicken Sie auf die Schaltfläche ‚Anmelden‘, warten Sie, bis der Spinner angezeigt wird, und prüfen Sie, ob das Dashboard geladen wird“) zeichnet der Kundenservicemitarbeiter ein Video seiner Sitzung auf. Der Entwickler kann sich dieses Video ansehen, um zu prüfen, ob die funktionale Anforderung erfüllt ist, ohne die App selbst auszuführen.

Artefakte werden erstellt und sowohl in der Agent Manager- als auch in der Editor-Ansicht angezeigt.

In der Editoransicht können Sie rechts unten auf Artifacts klicken, um:

In der Ansicht „Agent Manager“ sollte rechts oben neben Review changes eine Schaltfläche zum Ein- und Ausblenden der Artefakte zu sehen sein. Wenn die Artefakte eingeblendet sind, wird die Liste der generierten Artefakte angezeigt:

Sie sollten die Artefaktansicht wie unten sehen. In unserem Fall haben wir den KI-Agenten angewiesen, die Seite antigravity.google aufzurufen. Daher hat er einen Screenshot erstellt und ein Video davon aufgenommen:

In der Editoransicht können Sie Code-Diffs in Review Changes sehen:

Entwickler können mit diesen Artefakten und Code-Diffs über „Kommentare im Google Docs-Stil“ interagieren. Sie können eine bestimmte Aktion oder Aufgabe auswählen, einen Befehl eingeben und ihn dann an den Agent senden. Der Agent berücksichtigt dieses Feedback dann und iteriert entsprechend. Sie können interaktive Google-Dokumente verwenden, in denen Sie dem Autor Feedback geben und der Autor darauf reagiert.

6. Editor

Der Editor ist an VS Code angelehnt, sodass erfahrene Entwickler sich schnell zurechtfinden. Dazu gehören der Standard-Datei-Explorer, die Syntaxhervorhebung und das Erweiterungs-Ökosystem.

Sie können rechts oben im Agent Manager auf die Schaltfläche Open Editor klicken, um zum Editor zu gelangen.

Einrichtung und Erweiterungen

In einer typischen Einrichtung sind der Editor, das Terminal und der Agent sichtbar:

Ist dies nicht der Fall, können Sie die Terminal- und Agent-Bereiche so ein- und ausblenden:

Mit der Tastenkombination Ctrl + ` können Sie das Terminalfenster ein- oder ausblenden.
Verwenden Sie die Tastenkombination Cmd + L, um das Agent-Feld ein- oder auszublenden.

Außerdem kann Antigravity während der Einrichtung einige Erweiterungen installieren. Je nach verwendeter Programmiersprache müssen Sie jedoch wahrscheinlich weitere Erweiterungen installieren. Für die Python-Entwicklung könnten Sie beispielsweise die folgenden Erweiterungen installieren:

Editor

Automatische Vervollständigung

Wenn Sie Code in den Editor eingeben, wird eine intelligente automatische Vervollständigung angezeigt, die Sie mit der Tabulatortaste übernehmen können:

Mit Tabulatortaste importieren

Sie erhalten den Vorschlag Tab zum Importieren, um fehlende Abhängigkeiten hinzuzufügen:

Mit Tabulatortaste springen

Sie erhalten Tab-Taste zum Springen-Vorschläge, um den Cursor an die nächste logische Stelle im Code zu bewegen:

Befehle

Sie können Befehle mit Cmd + I im Editor oder Terminal für Inline-Vervollständigungen in natürlicher Sprache auslösen.

Im Editor können Sie nach einer Methode zum Berechnen von Fibonacci-Zahlen fragen und diese dann akzeptieren oder ablehnen:

Im Terminal können Sie sich Terminalbefehle vorschlagen lassen:

Agent-Seitenleiste

Sie haben mehrere Möglichkeiten, die Seitenleiste für den KI-Agenten im Editor ein- oder auszublenden.

Manuelles Öffnen

Sie können den Agent-Bereich rechts mit dem Tastenkürzel Cmd + L manuell ein- und ausblenden.

Sie können Fragen stellen, mit @ mehr Kontext wie Dateien, Verzeichnisse oder MCP-Server einfügen oder mit / auf einen Workflow (einen gespeicherten Prompt) verweisen:

Sie können auch zwischen zwei Konversationsmodi wählen: Fast oder Planning :

Fast eignet sich für schnelle Aufgaben, während Planning für komplexere Aufgaben empfohlen wird, bei denen der Agent einen Plan erstellt, den Sie genehmigen können.

Sie können auch verschiedene Modelle für das Gespräch auswählen:

Erklären und korrigieren

Eine weitere Möglichkeit, den Agenten auszulösen, besteht darin, den Mauszeiger auf ein Problem zu bewegen und Explain and fix auszuwählen:

Probleme an den Kundenservicemitarbeiter senden

Sie können auch zum Bereich Problems gehen und Send all to Agent auswählen, damit der Kundenservicemitarbeiter versucht, diese Probleme zu beheben:

Terminalausgabe an Agent senden

Sie können sogar einen Teil der Terminalausgabe auswählen und mit Cmd + L an den KI-Agenten senden:

Zwischen Editor und Agent Manager wechseln

Sie können jederzeit zwischen dem Editor- und dem vollständigen Agent Manager-Modus wechseln. Klicken Sie dazu im Editor-Modus rechts oben auf die Schaltfläche Open Agent Manager und im Agent Manager-Modus rechts oben auf die Schaltfläche Open Editor.

Alternativ können Sie auch die Tastenkombination Cmd + E verwenden, um zwischen den beiden Modi zu wechseln.

7. Feedback geben

Das Herzstück von Antigravity ist die Möglichkeit, in jeder Phase der Nutzung mühelos Feedback zu geben. Während der Agent eine Aufgabe bearbeitet, erstellt er verschiedene Artefakte:

Einen Implementierungsplan und eine Aufgabenliste (vor der Programmierung)
Code-Unterschiede (beim Generieren von Code)
Anleitung zum Überprüfen der Ergebnisse (nach der Programmierung)

Mit diesen Artefakten kann Antigravity seine Pläne und Fortschritte kommunizieren. Sie können dem Kundenservicemitarbeiter auch Feedback in Form von Google Docs-Kommentaren geben. Das ist sehr nützlich, um den Agenten effektiv in die gewünschte Richtung zu lenken.

Wir versuchen, eine einfache To-do-Liste zu erstellen, und sehen uns an, wie wir Antigravity Feedback geben können.

Planungsmodus

Zuerst müssen Sie dafür sorgen, dass sich Antigravity im Planning-Modus (statt im Fast-Modus) befindet. Sie können dies im Chat in der Seitenleiste des Kundenservicemitarbeiters auswählen. So wird sichergestellt, dass Antigravity einen Implementierungsplan und eine Aufgabenliste erstellt, bevor mit dem Programmieren begonnen wird. Versuchen Sie es dann mit einem Prompt wie diesem: Create a todo list web app using Python. Dadurch wird der KI-Agent angestoßen, mit der Planung zu beginnen und einen Implementierungsplan zu erstellen.

Implementierungsplan

Ein Implementierungsplan ist eine Übersicht darüber, was Antigravity vorhat, welchen Technologie-Stack das Unternehmen verwenden wird und eine allgemeine Beschreibung der vorgeschlagenen Änderungen.

Implementation Plan - Python Todo App
Goal
Create a simple, functional, and aesthetically pleasing Todo List web application using Python (Flask).

Tech Stack
Backend: Python with Flask
Frontend: HTML5, CSS3 (Vanilla), Jinja2 templates
...

Hier können Sie auch zum ersten Mal Feedback geben. In unserem Fall möchte der KI-Agent Flask als Python-Web-Framework verwenden. Wir können dem Implementierungsplan einen Kommentar hinzufügen, um FastAPI zu verwenden. Nachdem Sie den Kommentar hinzugefügt haben, senden Sie ihn entweder ab oder bitten Sie Antigravity, Proceed mit dem aktualisierten Implementierungsplan.

Aufgabenliste

Nachdem der Implementierungsplan aktualisiert wurde, erstellt Antigravity eine Aufgabenliste. Dies ist eine konkrete Liste von Schritten, die Antigravity zum Erstellen und Überprüfen der App ausführen wird.

Task Plan
 Create requirements.txt
 Create directory structure (static/css, templates)
 Create static/css/style.css
 Create templates/index.html
 Create main.py with FastAPI setup and Database logic
 Verify application

Das ist die zweite Stelle, an der Sie Feedback geben können.

In unserem Anwendungsbeispiel können Sie beispielsweise detailliertere Bestätigungsanleitungen hinzufügen, indem Sie den folgenden Kommentar einfügen: Verify application by adding, editing, and deleting a todo item and taking a screenshot.

Codeänderungen

Antigravity generiert nun Code in neuen Dateien. Sie können diese Änderungen in der Seitenleiste des Agent-Chats Accept all oder Reject all, ohne sich die Details anzusehen.

Sie können auch auf Review changes klicken, um die Details der Änderungen aufzurufen und detaillierte Kommentare zum Code hinzuzufügen. Wir können beispielsweise den folgenden Kommentar in main.py hinzufügen: Add basic comments to all methods

So können Sie Code mit Antigravity iterieren.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Wenn Antigravity mit dem Programmieren fertig ist, startet es den Server und öffnet einen Browser, um die App zu überprüfen. Es führt einige manuelle Tests durch, z. B. das Hinzufügen und Aktualisieren von Aufgaben. Das alles ist dank der Antigravity-Browsererweiterung möglich. Am Ende wird eine Walkthrough-Datei erstellt, in der zusammengefasst wird, was zur Überprüfung der App unternommen wurde. Dazu gehören ein Screenshot oder ein Bestätigungsablauf mit einer Browseraufzeichnung.

Sie können auch im Walkthrough Kommentare zum Screenshot oder zur Browseraufzeichnung hinzufügen. Wir können beispielsweise einen Kommentar Change the blue theme to orange theme hinzufügen und auf „Senden“ klicken. Nachdem der Kommentar eingereicht wurde, nimmt Antigravity die Änderungen vor, überprüft die Ergebnisse und aktualisiert die Anleitung.

Änderungen rückgängig machen

Wenn Sie nach einem Schritt mit der Änderung nicht zufrieden sind, können Sie sie im Chat rückgängig machen. Wählen Sie einfach ↩️ Undo changes up to this point im Chat aus.

8. Regeln und Workflows

Antigravity bietet einige Anpassungsoptionen: Regeln und Workflows.

Klicken Sie im Editormodus oben rechts auf ... und wählen Sie Customizations aus. Daraufhin werden Rules und Workflows angezeigt:

Regeln helfen, das Verhalten des KI-Agenten zu steuern. Das sind Richtlinien, die Sie angeben können, damit der Agent sie beim Generieren von Code und Tests berücksichtigt. Sie möchten beispielsweise, dass der Agent einen bestimmten Codestil einhält oder Methoden immer dokumentiert. Sie können diese als Regeln hinzufügen, die vom Agent berücksichtigt werden.

Workflows sind gespeicherte Prompts, die Sie bei der Interaktion mit dem Agent mit / auf Abruf auslösen können. Sie steuern auch das Verhalten des Agenten, werden aber vom Nutzer auf Anfrage ausgelöst.

Eine gute Analogie ist, dass Regeln eher Systemanweisungen sind, während Workflows eher gespeicherte Prompts sind, die Sie bei Bedarf auswählen können.

Sowohl Regeln als auch Workflows können global oder pro Arbeitsbereich angewendet und an den folgenden Speicherorten gespeichert werden:

Globale Regel: ~/.gemini/GEMINI.md
Globaler Workflow: ~/.gemini/antigravity/global_workflows/<YOUR_WORKFLOW_NAME>.md
Workspace-Regeln: your-workspace/.agents/rules/
Workspace-Workflows: your-workspace/.agents/workflows/

Fügen wir dem Arbeitsbereich einige Regeln und Workflows hinzu.

Regel hinzufügen

Fügen wir zuerst eine Regel für den Codestil hinzu. Rufen Sie Rules auf und wählen Sie die Schaltfläche +Workspace aus. Geben Sie ihr einen Namen wie code-style-guide mit den folgenden Regeln für den Codestil:

* Make sure all the code is styled with PEP 8 style guide
* Make sure all the code is properly commented

Als Nächstes fügen wir eine weitere Regel hinzu, um sicherzustellen, dass der Code modular generiert wird. Beispiele dafür finden Sie in einer code-generation-guide-Regel:

* The main method in main.py is the entry point to showcase functionality.
* Do not generate code in the main method. Instead generate distinct functionality in a new file (eg. feature_x.py)
* Then, generate example code to show the new functionality in a new method in main.py (eg. example_feature_x) and simply call that method from the main method.

Die beiden Regeln werden gespeichert und sind einsatzbereit:

Workflow hinzufügen

Definieren wir auch einen Workflow zum Generieren von Unittests. So können wir Unittests auslösen, wenn wir mit dem Code zufrieden sind, anstatt dass der KI-Agent ständig Unittests generiert.

Rufen Sie Workflows auf und wählen Sie die Schaltfläche +Workspace aus. Geben Sie ihm einen Namen wie generate-unit-tests mit dem folgenden Inhalt:

* Generate unit tests for each file and each method
* Make sure the unit tests are named similar to files but with test_ prefix

Der Workflow ist jetzt auch einsatzbereit:

Jetzt ausprobieren

Sehen wir uns nun an, wie Regeln und Arbeitsabläufe in der Praxis funktionieren. So erstellen Sie eine main.py-Skelettdatei in Ihrem Arbeitsbereich:

def main():
    pass

if __name__ == "__main__":
    main()

Gehen Sie jetzt zum Agent-Chatfenster und fragen Sie den Agent: Implement binary search and bubble sort.

Nach ein bis zwei Minuten sollten drei Dateien im Arbeitsbereich angezeigt werden: main.py, bubble_sort.py und binary_search.py. Sie werden auch feststellen, dass alle Regeln implementiert sind: Die Hauptdatei ist nicht überladen und enthält den Beispielcode, jede Funktion ist in einer eigenen Datei implementiert, der gesamte Code ist dokumentiert und hat einen guten Stil:

from binary_search import binary_search, binary_search_recursive
from bubble_sort import bubble_sort, bubble_sort_descending


def example_binary_search():
    """
    Demonstrate binary search algorithm with various test cases.
    """
    ...

def example_bubble_sort():
    """
    Demonstrate bubble sort algorithm with various test cases.
    """
    ...

def main():
    """
    Main entry point to showcase functionality.
    """
    example_binary_search()
    example_bubble_sort()
    print("\n" + "=" * 60)


if __name__ == "__main__":
    main()

Da wir mit dem Code zufrieden sind, sehen wir uns an, ob wir den Workflow zum Generieren von Unittests auslösen können.

Rufen Sie den Chat auf und geben Sie /generate ein. Antigravity kennt unseren Workflow bereits:

Wählen Sie generate-unit-tests aus und drücken Sie die Eingabetaste. Nach einigen Sekunden werden in Ihrem Arbeitsbereich die neuen Dateien test_binary_search.py und test_bubble_sort.py mit einer Reihe von bereits implementierten Tests angezeigt.

Sehr gut!

9. Kompetenzen

Die zugrunde liegenden Modelle von Antigravity (z. B. Gemini) sind zwar leistungsstarke Generalisten, kennen aber nicht den spezifischen Projektkontext oder die Teamstandards. Wenn jede einzelne Regel oder jedes einzelne Tool in das Kontextfenster des Agents geladen wird, führt das zu einer „Tool-Überlastung“, höheren Kosten, Latenz und Verwirrung.

Antigravity Skills löst dieses Problem durch die schrittweise Offenlegung. Ein Skill ist ein spezielles Wissenspaket, das inaktiv ist, bis es benötigt wird. Sie wird nur in den Kontext des Agents geladen, wenn Ihre spezifische Anfrage mit der Beschreibung des Skills übereinstimmt .

Struktur und Umfang

Skills sind verzeichnisbasierte Pakete. Je nach Bedarf können Sie sie in zwei Bereichen definieren:

Globaler Umfang (~/.gemini/antigravity/skills/): In allen Ihren Projekten verfügbar (z.B. „JSON formatieren“, „Allgemeine Codeüberprüfung“) .
Arbeitsbereichsbereich (<workspace-root>/.agents/skills/): Nur innerhalb eines bestimmten Projekts verfügbar (z.B. „In der Stagingumgebung dieser App bereitstellen“, „Boilerplate-Code für dieses bestimmte Framework generieren“) .

Aufbau eines Skills

Ein typisches Skill-Verzeichnis sieht so aus :

my-skill/
├── SKILL.md    #(Required) metadata & instructions.
├── scripts/    # (Optional) Python or Bash scripts for execution.
├── references/ # (Optional) text, documentation, or templates.
└── assets/     # (Optional) Images or logos.

Fügen wir jetzt einige Skills hinzu.

Codeüberprüfung

Dies ist ein reiner Anweisungsskill. Wir müssen also nur die Datei SKILL.md erstellen, die die Metadaten und die Skill-Anweisungen enthält. Wir erstellen einen globalen Skill, der dem Agenten Details zur Überprüfung von Codeänderungen auf Fehler, Stilprobleme und Best Practices liefert.

Erstellen Sie zuerst das Verzeichnis, das diesen globalen Skill enthalten soll.

mkdir -p ~/.gemini/antigravity/skills/code-review

Erstellen Sie im oben genannten Verzeichnis eine SKILL.md-Datei mit dem unten gezeigten Inhalt:

---
name: code-review
description: Reviews code changes for bugs, style issues, and best practices. Use when reviewing PRs or checking code quality.
---

# Code Review Skill

When reviewing code, follow these steps:

## Review checklist

1. **Correctness**: Does the code do what it's supposed to?
2. **Edge cases**: Are error conditions handled?
3. **Style**: Does it follow project conventions?
4. **Performance**: Are there obvious inefficiencies?

## How to provide feedback

- Be specific about what needs to change
- Explain why, not just what
- Suggest alternatives when possible

Beachten Sie, dass die Datei SKILL.md oben die Metadaten (Name und Beschreibung) und dann die Anweisungen enthält. Beim Laden des Agents werden nur die Metadaten für die von Ihnen konfigurierten Skills gelesen. Die Anweisungen für den Skill werden nur bei Bedarf geladen.

Jetzt ausprobieren

Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen demo_bad_code.py und folgendem Inhalt:

import time

def get_user_data(users, id):
   # Find user by ID
   for u in users:
       if u['id'] == id:
            return u
   return None

def process_payments(items):
   total = 0
   for i in items:
       # Calculate tax
       tax = i['price'] * 0.1
       total = total + i['price'] + tax
       time.sleep(0.1) # Simulate slow network call
  
   return total

def run_batch():
   users = [{'id': 1, 'name': 'Alice'}, {'id': 2, 'name': 'Bob'}]
   items = [{'price': 10}, {'price': 20}, {'price': 100}]
  
   u = get_user_data(users, 3)
   print("User found: " + u['name']) # Will crash if None
  
   print("Total: " + str(process_payments(items)))

if __name__ == "__main__":
   run_batch()

Fragen Sie den Agenten: review the @demo_bad_code.py file. Der Agent sollte den code-review-Skill identifizieren, die Details laden und dann die Aktion gemäß den Anweisungen in der Datei code-review/SKILL.md ausführen.

Ein Beispiel für die Ausgabe sehen Sie unten:

Der Skill „Code Header Template“

Manchmal muss ein Skill einen großen Block mit statischem Text verwenden, z. B. einen Lizenzheader. Es ist nicht sinnvoll, diesen Text direkt in den Prompt einzufügen. Stattdessen legen wir sie in einem resources/-Ordner ab und weisen den Agent an, sie nur bei Bedarf zu lesen .

Erstellen Sie zuerst das Verzeichnis, das diesen Workspace-Skill enthalten soll.

mkdir -p .agents/skills/license-header-adder/resources

Erstellen Sie .agents/skills/license-header-adder/resources/HEADER.txt mit Ihrem Lizenztext:

/*
 * Copyright (c) 2026 YOUR_COMPANY_NAME LLC.
 * All rights reserved.
 * This code is proprietary and confidential.
 */

Erstellen Sie eine .agents/skills/license-header-adder/SKILL.md-Datei mit folgendem Inhalt:

---
name: license-header-adder
description: Adds the standard corporate license header to new source files.
---

# License Header Adder

This skill ensures that all new source files have the correct copyright header.

## Instructions
1. **Read the Template**: Read the content of `resources/HEADER.txt`.
2. **Apply to File**: When creating a new file, prepend this exact content.
3. **Adapt Syntax**: 
   - For C-style languages (Java, TS), keep the `/* */` block.
   - For Python/Shell, convert to `#` comments.

Jetzt ausprobieren

Fragen Sie den KI-Agenten Folgendes: Create a new Python script named data_processor.py that prints 'Hello World'.

Der Agent liest die Vorlage, konvertiert die Kommentare im C-Stil in den Python-Stil und fügt sie automatisch am Anfang der neuen Datei ein.

Durch das Erstellen dieser Skills haben Sie das Generalistenmodell Gemini effektiv in einen Spezialisten für Ihr Projekt verwandelt. Sie haben Ihre Best Practices kodifiziert, z. B. durch die Einhaltung Ihrer Richtlinien für die Codeüberprüfung oder Lizenzheader. Anstatt die KI wiederholt aufzufordern, „die Lizenz hinzuzufügen“ oder „das Commit-Format zu korrigieren“, weiß der Agent jetzt instinktiv, wie er mit Ihrem Team zusammenarbeiten muss.

10. Agent sichern

Einem KI-Agenten Zugriff auf Ihr Terminal und Ihren Browser zu gewähren, ist ein zweischneidiges Schwert. Es ermöglicht autonomes Debugging und Deployment, bietet aber auch Möglichkeiten für Prompt Injection und Data Exfiltration.

Antigravity bietet hierfür ein detailliertes Berechtigungssystem, das auf Richtlinien zur automatischen Ausführung von Terminalbefehlen, Zulassungslisten und Sperrlisten basiert.

Wenn Sie Antigravity zum ersten Mal konfigurieren oder über das Einstellungsmenü, müssen Sie eine Terminal Command Auto Execution-Richtlinie auswählen. Diese Einstellung bestimmt die Autonomie des Agents in Bezug auf Shell-Befehle. Ihre aktuellen Einstellungen für diese Funktion können Sie unter Antigravity — Settings einsehen. Sie sollten den Bereich Terminal und die Richtlinie Terminal Command Auto Execution mit den folgenden Optionen sehen:

Richtlinienmodus	Beschreibung
Überprüfung beantragen	Der Agent fragt immer nach einer Bestätigung, bevor er Terminalbefehle ausführt (außer Befehle auf der Zulassungsliste).
Immer fortfahren	Der Agent fragt nie nach einer Bestätigung, bevor er Terminalbefehle ausführt (mit Ausnahme der Befehle auf der Ablehnungsliste). So kann der Agent über einen längeren Zeitraum ohne Eingriff arbeiten. Es besteht jedoch auch das höchste Risiko, dass der Agent einen unsicheren Terminalbefehl ausführt.

Zulassungsliste konfigurieren

Die Zulassungsliste wird hauptsächlich für die Richtlinie Überprüfung anfordern verwendet. Es handelt sich um ein positives Sicherheitsmodell, d. h., alles ist verboten, sofern es nicht ausdrücklich erlaubt ist. Dies ist die sicherste Konfiguration.

Schrittweise Konfiguration

Stellen Sie die Einstellung Automatische Ausführung von Terminalbefehlen auf Überprüfung anfordern ein.
Fügen Sie den folgenden Befehl in Terminalbefehle auf der Zulassungsliste ein, indem Sie daneben auf den Button Hinzufügen klicken : ls -al . Sie können auch andere Terminalbefehle hinzufügen.

Zulassungsliste testen

Fragen Sie den Agenten: List the files in this directory.
Der KI-Agent wird automatisch ls ausgeführt.
Fragen Sie den KI-Agenten: Delete the <some file>
Der Agent versucht, rm <filepath> auszuführen, aber Antigravity blockiert den Vorgang und erzwingt eine Nutzerüberprüfung, da rm nicht auf der Zulassungsliste steht. Antigravity sollte Sie um Erlaubnis bitten, bevor der Befehl ausgeführt wird.

Sperrliste konfigurieren

Die Ablehnungsliste ist die Sicherheitsmaßnahme für die Richtlinie Immer fortfahren. Es handelt sich um ein negatives Sicherheitsmodell, d. h., alles ist erlaubt, sofern es nicht ausdrücklich verboten ist. Dabei muss der Entwickler jede mögliche Gefahr vorhersehen. Das ist riskant, bietet aber maximale Geschwindigkeit.

Schrittweise Konfiguration

Stellen Sie die Einstellung Terminal Command Auto Execution auf Always Proceed ein.
Fügen Sie die folgenden Befehle in Deny List Terminal Commands (Terminalbefehle auf der Sperrliste) ein, indem Sie daneben auf den Button Add (Hinzufügen) klicken.
rm
sudo
curl
wget

Sperrliste testen

Fragen Sie den Agenten: Check the version of python.
Der KI-Agent wird automatisch python --version ausgeführt.
Fragen Sie den Agenten: Download www.google.com home page.
Der Agent versucht, curl. Antigravity erkennt curl in der Sperrliste und blockiert die Ausführung. Sie werden aufgefordert, die Ausführung manuell zu genehmigen.

Browsersicherheit

Die Möglichkeit von Antigravity, im Web zu surfen, ist eine Superkraft, aber auch eine Schwachstelle. Ein Agent, der eine kompromittierte Dokumentationswebsite besucht, könnte auf einen Prompt-Injection-Angriff stoßen. Um dies zu verhindern, können Sie eine Zulassungsliste für Browser-URLs für den Browser-Agent implementieren.

Ihre aktuellen Einstellungen für diese Funktion finden Sie unter Antigravity — Settings → Browser. Sie sollten den Bereich Browser URL Allowlist sehen, in dem Sie weitere URLs hinzufügen können:

11. Fazit und nächste Schritte

Glückwunsch! Sie haben Antigravity jetzt erfolgreich installiert, Ihre Umgebung konfiguriert und gelernt, wie Sie Ihre Agents steuern.

Wie geht es weiter? In den folgenden Codelabs sehen Sie, wie mit Antigravity reale Anwendungen erstellt werden:

Building with Google Antigravity: In diesem Codelab wird gezeigt, wie Sie mehrere Anwendungen erstellen, darunter eine dynamische Konferenzwebsite und eine Produktivitäts-App.
Entwicklung und Bereitstellung in Google Cloud mit Antigravity: In diesem Codelab wird gezeigt, wie Sie eine serverlose Anwendung für Google Cloud entwerfen, entwickeln und bereitstellen.

Referenzdokumente

Offizielle Website : https://antigravity.google/
Dokumentation: https://antigravity.google/docs
Anwendungsfälle : https://antigravity.google/use-cases
Download : https://antigravity.google/download
YouTube-Kanal für Google Antigravity : https://www.youtube.com/@googleantigravity