Google Antigravity Nền tảng phát triển phần mềm

Google Antigravity
Nền tảng phát triển phần mềm

Sự phát triển của công nghệ Generative AI đang không chỉ làm biến đổi hoạt động tổng thể của doanh nghiệp, mà còn thay đổi sâu sắc phương thức làm việc của đội ngũ kỹ thuật. Với sự ra mắt của mô hình Gemini 3, Google đã tạo ra một bước tiến vượt bậc cho khả năng lập trình dựa trên tác tử (agentic coding), đồng thời đặt ra yêu cầu doanh nghiệp phải xem xét lại vai trò và chức năng của Môi trường Phát triển Tích hợp (IDE). Để đáp ứng nhu cầu này, Google chính thức công bố giải pháp Google Antigravity – nền tảng phát triển agentic. Tuy vẫn duy trì trải nghiệm IDE quen thuộc, được tối ưu hóa bằng các mô hình AI tiên tiến nhất của Google, Antigravity đang định hình IDE hướng tới tương lai agent-first thông qua các khả năng điều khiển trình duyệt, mô hình tương tác bất đồng bộ, và yếu tố hình thức sản phẩm được thiết kế tối ưu cho agent. Những yếu tố cho phép các agents tự chủ lên kế hoạch và thực thi các tác vụ phần mềm phức tạp. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu nhé

Antigravity được định vị trở thành nền tảng cốt lõi cho hoạt động phát triển phần mềm trong kỷ nguyên của các AI Agents. Google Antigravity chính thức ra mắt phiên bản Public Preview hoàn toàn miễn phí, cùng với hạn mức sử dụng tối ưu cho mô hình Gemini 3 Pro.

Với sự xuất hiện của các thế hệ mô hình như Gemini 3, tagentic intelligence đang đạt đến ngưỡng năng lực vận hành tự chủ trong thời gian dài trên đa nền tảng mà không cần sự can thiệp từ bên ngoài. Trong bối cảnh này, giao diện kết nối giữa AI Agents và users đòi hỏi sự đổi mới toàn diện về trải nghiệm và hình thức – và Antigravity chính là giải pháp được phát triển để đáp ứng yêu cầu này.

Trust

Đa số sản phẩm hiện nay hoặc hiển thị quá nhiều chi tiết kỹ thuật, hoặc chỉ trả về kết quả cuối cùng mà giấu đi quy trình, khiến người dùng khó lòng tin tưởng. Google Antigravity giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp bối cảnh của công việc các tác nhân ở mức độ "nhiệm vụ" tự nhiên và dễ hiểu hơn. Thay vì chỉ thực thi lệnh, AI Agent tập trung sâu vào việc tự xác minh kết quả công việc của mình.

Khi tương tác trên Antigravity, các thao tác kỹ thuật được gom gọn lại theo từng nhiệm vụ. Trong quá trình làm việc, AI Agent sẽ tạo ra các "Artifacts" trực quan như kế hoạch triển khai, ảnh chụp màn hình hay video ghi lại quá trình. Những tài liệu này giúp người dùng dễ dàng kiểm chứng, đồng thời khẳng định rằng AI Agent thực sự hiểu rõ và làm việc một cách cẩn trọng.

Autonomy

Hiện nay, cách làm việc phổ biến nhất là tương tác trực tiếp với AI ngay trong trình soạn thảo. Vì thế, giao diện "Editor" của Antigravity mang đến trải nghiệm IDE hiện đại, tích hợp đầy đủ các công cụ hỗ trợ code và một AI Agent ngay bên cạnh.

Tuy nhiên, với các mô hình mạnh mẽ như Gemini 3, chúng ta đang bước vào kỷ nguyên mà AI Agent có thể tự chủ hoạt động trên nhiều nền tảng cùng lúc. Để tối ưu hóa năng lực Agentic này, bên cạnh Editor, Google giới thiệu thêm giao diện "Manager".

Giao diện này đảo ngược mô hình cũ: thay vì AI Agent nằm trong công cụ, giờ đây các công cụ được tích hợp vào bên trong AI Agent. Người dùng có thể coi Manager như một "trung tâm chỉ huy", nơi điều phối và giám sát nhiều AI Agent xử lý song song nhiều dự án mà không cần can thiệp liên tục. Antigravity không gom hai trải nghiệm này vào một chỗ, mà tách biệt để tối ưu hóa và cho phép chuyển đổi tức thì giữa Editor và Manager, giúp quy trình phát triển phần mềm ngày càng thông minh hơn.

Feedback

Agentic intelligence đã được cải thiện đáng kể nhưng chưa hoàn hảo. Một agent có thể hoàn thành 80% công việc sẽ hữu ích, nhưng nếungười dùng không thể dễ dàng góp ý sửa chữa 20% còn lại, thì công cụ đó sẽ trở thành gánh nặng thay vì trợ giúp. Antigravity giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép người dùng phản hồi trực quan trên mọi kết quả — ví dụ như để lại bình luận kiểu Google Docs trên văn bản, hay khoanh vùng ghi chú trực tiếp trên ảnh chụp màn hình của các Artifacts. Phản hồi này sẽ được tự động tích hợp vào quá trình thực thi của các agent mà không yêu cầu dừng quy trình.

Self-improvement

Antigravity coi khả năng tự học là yếu tố nền tảng. Mọi hành động của agent không chỉ khai thác dữ liệu mà còn liên tục bổ sung cho cơ sở tri thức chung. Nhờ cơ chế này, các AI Agent có khả năng rút kinh nghiệm từ quá khứ: từ những dữ liệu cụ thể như đoạn code mẫu, kiến trúc hệ thống, cho đến những quy trình trừu tượng để giải quyết thành công một nhiệm vụ.

Cloud Ace

Google Cloud Managed Service Provider