Antigravity 的 AI 在開發過程中，會根據任務規模和複雜度調整其互動模式。在開發者進行手動編碼時，Antigravity 能夠作為一個整合開發環境（IDE），提供程式碼建議、錯誤檢查等輔助功能，類似於傳統的程式碼編輯器。然而，當面對大型專案時，Antigravity 的 AI 會轉變為更主動的角色，切換到管理者介面，讓開發者監控多個 AI 代理並行處理任務。
在處理大型專案時，Antigravity AI 的核心目標是實現「全代理開發」。這意味著 AI 能夠獨立規劃並執行複雜的開發任務，開發者則扮演監控和指導的角色。AI 會提交任務清單、計畫和測試截圖，以證據呈現其工作內容，增加開發者對 AI 的信任。此外，當 AI 出現錯誤時，開發者可以直接圈選或部分批改，AI 便能理解並修正，簡化驗證和修改流程。
Antigravity AI 的另一個重要特點是具備自我改進能力。專案結束後，AI 會儲存最佳解決方案和程式碼片段，以便在下次遇到類似問題時能更有效地解決。這種自我學習的機制使得 AI 在處理大型專案時能夠不斷優化其策略和程式碼品質。與此相對，Cursor 等人機協作工具更強調開發者在每個決策中的參與，而 Antigravity 則試圖建立一個 AI 能夠自主規劃、執行測試並提交驗證結果的「指揮中心」。Antigravity 追求的是 AI 的獨立自主，從而提高大型專案的開發效率和品質。
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