Google Antigravity Harness 进驻 Gemini Managed Agents 架构解构

发布全景：一次 harness 级别的换代

2026 年 9 月 17 日，Google 在 AI Studio 与 Gemini Interactions API 中上线了新的托管智能体运行时 antigravity-preview-09-2026。官方对其定位非常明确：把 Antigravity 编码智能体的工具集与行为模式，整体搬进 Gemini API 的托管智能体体系。默认底层模型为 Gemini 3.8 Flash，且支持按次交互配置切换模型。

这次更新包含三件事：

• 新 harness：antigravity-preview-09-2026 取代此前的 antigravity-preview-05-2026，后者将于 2026 年 10 月 5 日弃用，届时请求自动重定向；
• Files API：解决数据进出沙盒的问题——上传输入、列出产出、下载成果；
• Credentials API：解决智能体调用外部服务时的密钥安全问题——令牌在服务端托管，通过出站代理按需注入，模型上下文从头到尾不接触明文凭据。

运行时解剖：计划-行动-观察循环与托管沙盒

一次 ai.interactions.create() 调用即可在 Gemini API 托管的隔离 Linux 沙盒中拉起一个智能体：它接收目标，规划步骤，执行动作，观察结果，循环往复直至任务完成或触及上下文与 token 上限。官方示例展示了完整链路——克隆开源仓库、定位全部弃用参数、批量迁移、跑通测试套件、写变更日志。

开箱能力清单

能力	说明
代码执行	code_execution 在沙盒内运行 bash，Python、Node、git 及终端可用的工具链均可调用
文件系统工具	需配合 environment 使用：读、写、编辑、搜索、列目录
联网能力	google_search 与 url_context 两类内置工具
自定义函数工具	接入开发者自有系统的回调工具
远程 MCP 服务器	mcp_server 类型工具直连既有 MCP 服务
自动上下文压缩	约 135K tokens 处自动压缩，长会话不中断

两层配置模型

harness 的配置分两层：agent_config 可在单次调用内联指定（模型选择、max_total_tokens 花费上限、工具白名单）；也可以通过 agents.create() 把配置固化为可复用的托管智能体，之后按 ID 调用。官方给出的范例是一个只读检索智能体：限定 google_search 与 url_context 两种工具、总 token 预算 50 万、模型换成更便宜的 Flash Lite 变体——权限最小化与成本封顶被做成了原生字段，而不是事后补丁。

沙盒环境通过 environment_id 在多轮交互间持久：二次交互引用同一环境 ID 与前次交互 ID，即可在上一轮产出的文件与已安装依赖之上继续工作。按第三方对官方文档的整理，仓库挂载上限约 500MB，Cloud Storage 挂载约 2GB，内联文件每个 1MB、合计 2MB（文档口径，具体以官方为准）。

Files API：把沙盒变成可寻址的数据面

在新 harness 之前，取出智能体产物的方式要么是从模型文本回复里解析，要么自建围绕沙盒的上传下载管道。Files API 把这两类脏活收编为标准接口：

接口	职责	典型用途
files.upload()	把数据送入运行中的沙盒	首轮上传原始数据表；中途追加补充材料
files.list()	列出智能体产出的文件与目录大小	盘点产出物
files.download()	取回指定文件或目录	下载报告、仪表盘、CSV、改好的仓库

官方给的场景很直白：丢进一份原始销售数据表，让智能体产出一份可直接使用的交互式仪表盘，再把成品文件取回。数据面与应用面的分离，让「智能体工作区」从一次性代码执行调用，升级为可续作的状态载体——上传三季度数据、基于上轮已建好的仪表盘扩展四季度视图，是文档明确支持的用法。

Credentials API：密钥永不进模型的安全设计

这是本次更新中安全权重最高的部分。此前要让 Gemini 智能体访问内部 MCP 服务器或 OAuth 保护的第三方 API，开发者要么把凭据写进提示词（一次提示注入就可能外泄），要么自建代理层。Credentials API 的方案是三段式：

1. 凭据注册：三类凭据——bearer_token（适配带 Authorization 头的 MCP 服务器与 API）、oauth2（Google 会在过期前自动刷新轮换）、environment_variable（给沙盒一个占位符，供 curl 或 SDK 调用，并受 trusted_domains 白名单约束）；
2. 出站代理：沙盒的外发请求经由托管代理，仅放行显式批准的目的地，并在连接点注入认证头；
3. 上下文隔离：官方声明明文密钥不会进入模型上下文、标准输出或智能体记忆。

性能账本：官方自报数字的正确读法

官方随发布给出了三组自报数据，全部来自内部评测而非公开基准：

指标	官方口径	说明
文件编辑输出 token	−40%	新 harness 以统一 diff 方式产出编辑，替代整文件重写；对多文件连续小改动的编码任务收益按次数复利
缓存命中率	多轮编码/研究 +9%，长问答 +22%	系统指令稳定化带来更确定的缓存前缀；缓存读取按远低于新输入的价格计费
任务成本	推理任务 −17%，多轮编码 −30%	由缓存收益传导；非普适保证，随负载结构浮动
任务完成率	多轮软件工程/研究 +约 8%	内部评测口径，官方文档未独立复现路径

如何读这份账本：这些数字是厂商自报的工作负载相关结果，不是可以外推的通用基准。第三方观察者也指出，官方文档证实了新模型、托管智能体能力与两个新 API 的存在，但未对 40% 这类数字提供独立验证路径。稳妥的做法是把它们当作「值得重测成本基线的信号」，而非默认收益。10 月 5 日旧版弃用前重跑一次自己的成本基线，是本次发布给存量用户的直接行动项。

迁移与兼容：10 月 5 日切换窗口

官方承诺 antigravity-preview-05-2026 上的既有请求在新版「原样可用」，定价不变。但有一处破坏性变更必须处理：step 事件中的工具名称变了——文件工具现在上报为 view_file、write_to_file、replace_file_content 等新名。任何按旧工具名过滤 step 事件的下游代码，都需要在切换前更新。

迁移项	状态	行动建议
既有请求兼容	官方声明无需改动	回归测试验证即可
step 事件工具名	破坏性变更	排查事件过滤与监控解析逻辑
旧版弃用	2026-10-05 起自动重定向	在截止前完成验证，避免重定向掩盖问题
定价	不变	据第三方报道，Flash 系列定价 2027 年 1 月 1 日起调整，长期成本模型需另行测算（转述口径，以官方定价页为准）

三家对比：harness 托管化的路线分野

把时间线拉齐看，2026 年三大厂商先后把智能体执行底座收进托管服务：

维度	Google（本次）	OpenAI Agents API	Anthropic Managed Agents
时间	2026-09-17	2026-09-10 公测	2026 年 4 月随 Claude Cowork GA
执行环境	自家托管 Linux 沙盒	官方沙盒或九家伙伴（Blaxel、Cloudflare、Daytona、E2B、Modal 等）	随 Claude 企业体系的托管执行
密钥治理	Credentials API + 出站代理	harness 与 compute 隔离，凭据不进模型环境	策略层治理（Managed Agents 定位）
状态复用	environment_id + Files API	durable Session + 快照重水合	会话与技能（Skills）体系
路线取向	纵深集成：治理内建	开放生态：沙盒可插拔	企业策略层：治理优先

两周之内 OpenAI 与 Google 先后动作，并非巧合：当模型底座能力差距收窄，「把执行底座标准化」就成为平台锁定的新抓手。对开发者而言，选择哪家托管 harness，实质是在选一套治理模型与迁移成本的组合——这与选择框架时代的「选生态」是同一类决策，只是决策对象从代码库变成了基础设施。

局限与争议

• 自报数据无独立验证：40% token 节省、8% 完成率提升等均为内部评测，第三方无法从官方文档复现验证路径
• 预览版标签：名称中保留 preview，代表 API 面仍可能变动；此前版本 5 个月即被换代，长周期项目需评估跟进成本
• 锁定效应：Files/Credentials API 深度绑定 Gemini 生态，跨厂商迁移成本随使用加深而上升
• 资源上限待实测：挂载大小、token 上限等限制的官方口径散落在文档不同位置，生产级工作负载的边界需自行压测
• 定价变量：定价暂不变，但第三方报道的 2027 年调价预期意味着当前成本测算有保质期；该部署的长期 TCO 构成，目前官方及行业暂未披露更多细节，后续将持续跟进迭代动态