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Antigravity 2.0 now features a dedicated planning mode, just like the Antigravity CLI. Type /plan and the agent steps back to think through the task, and conduct extensive research, before generating an implementation plan for your review. The agent will ask for your approval before it begins executing on the task. You can also ask for a plan naturally in your prompt, for a lighter version of a plan.

Google 开源了 "Agent 工作负载的 Kubernetes"「AX」 AX 是为 Agent 设计的声明式编排运行时，你用 YAML 声明一个 Agent 任务，AX 负责在集群中沙箱化、配置环境、管控网络并大规模运行它。 开源地址： 它解决什么问题 项目的立论很清晰：Agent 是一种既有的编排体系都不匹配的新型工作负载。 · 它不像微服务(无状态、常驻)，Agent 会持续积累状态(对话记忆、工作区文件、工具会话); · 它不像批处理作业(跑完即弃)，Agent 大部分时间在等待，等模型响应、等工具返回、等人类审批，期间沙箱空转烧钱; · 它运行的是不可信代码，需要严格隔离；它还调用外部模型 API 和 MCP 工具服务器，需要网络与凭据管控。 架构：四个二进制 + Redis 四个二进制分工：ax(开发者 CLI)、ax-server(无状态 gRPC API)、ax-controller(调和循环)、ax-task-runner(每个任务容器内的 PID 1)。 核心原语：Task / Workspace / Model (+ Gateway) Task 是最小执行单元：带 CPU/内存限制的隔离沙箱。AX 刻意把它做得细粒度、可自由组合：一个任务可以是全部工作,也可以是任务树的根节点。生命周期用 status.phase + Conditions 表达,支持挂起(检查点保存状态)与恢复。 Workspace 是最有产品想象力的一层。它把“环境准备”声明化:列出需要的 Git 仓库、MCP 服务器、技能包,runner 在命令启动前物化好。更激进的是 generative workspace:你可以只写一句自然语言目标("搭一个 Python 3 开发环境"),首次启动时 runner 会派一个引导 Agent(Antigravity,需 GEMINI_API_KEY,默认限时 10 分钟)去实际安装工具链并验证依赖。声明一次,任意任务复用。 Model 把“用哪个模型、什么参数、密钥在哪”抽成命名资源,密钥引用 K8s Secret。轮换密钥、锁版本、调温度只需一次 ax apply。 沙箱与运行时细节 每个任务容器以 ax-task-runner 为 PID 1：启动元数据服务(端口 80,HTTP/1.1+h2c,暴露 /healthz、/readyz 和任务/工作区自省端点——Agent 不需要 SDK 就能读到自己的配置)、按绑定顺序初始化工作区、然后 fork 出 spec.command 并持续监管。命令退出后 runner 仍驻留,所以 ax ssh 和元数据服务在命令结束后依然可用。停机采用 SIGTERM + 10 秒宽限 + 强杀的两级策略。 安全模型有几处值得注意的门控：guest 服务(任意进程执行与文件读写,ax ssh 的底层)默认关闭,只在 debug: true 时开启——ax ssh 连不上未开启的任务是刻意的安全设计,不是故障;Gateway 用显式 allowlist 管控出站流量,并可向入站请求注入凭据,避免把 API key 直接塞进 Agent 环境。 路线图透露的方向 五大方向：Actor 架构深化、空闲检测自动挂起、有状态任务 fork、任务级 SPIFFE 身份做零信任 mTLS、runner 层自动采集 OpenTelemetry 遥测与结构化 Agent 轨迹。

剪映可以退出历史舞台了！ AI 剪辑已经达到专业剪辑师水平，几乎零成本 AI 剪辑方案，Antigravity ➕ chatcut 完美配合，不用担心 Token 不够用。 chatcut 接入 Antigravity ，使用 Gemini 3.8 flash 模型是又快又稳！

Gemini 3.7 Flash Developer Guide 🧑‍💻 Here are a few tips to get the most out of the model: 💭 - Toggle thinking level based on the task 🖼️ - Give screenshots or connect design tools 🤖 - Use Antigravity subagents with model: flash Read the full details 👇

One prompt → your next landing page. We hooked up Gemini 3.7 Flash with Nano Banana and Omni in @Antigravity to build an interactive landing page from scratch, generating the copy, images, and video in a single shot.

Gemini 3.7 Flash 到底怎么样？在推上看了半天感觉有点两级分化，想试用一下又不想下那些 Antigravity 之类的，看价格还可以，想了解一下真实的使用体验。

With upgraded design adherence and web dev capabilities, your prompts now have more room to play with Gemini 3.7 Flash. Our team used 3.7 Flash to one-shot this playable game in Google @Antigravity 👾

Watch Gemini 3.7 Flash handle autonomous website optimization in Google Antigravity. Leveraging MCP servers, multimodal understanding, and long-horizon execution, the agent sets out to achieve a 100 across all Lighthouse metrics and modernize the site to the latest web standards.

Gemini 3.7 Flash is here 🔥 It’s 50% cheaper than 3.6 Flash for the year, has made significant improvements in design adherence, web dev, and making games! Available on AI Studio, Antigravity, and the Gemini API. Here are some one shot demos below!

Gemini 3.7 Flash is live! - Low latency and lower token costs by 50% while advancing reasoning for coding and agentic loops. - Software Engineering Performance (DeepSWE v1.1): 37.0% ➔ 65.3% - Enterprise Automation (AutomationBench): 13.4% ➔ 30.4% Available now via our APIs, @GoogleAIStudio and @antigravity!