谷歌 Antigravity 和 Kiro的区别是什么？一文介绍

AI 编程领域正在经历从“辅助插件”向“原生代理平台”的范式转移。传统的 IDE 正在被重新定义，Google 推出的 Antigravity 和由开发者社区关注的 Kiro 正是这一浪潮中的代表作。虽然两者都标榜“代理优先（Agent-first）”，但它们在设计哲学、工作流构建以及对开发者意图的理解上有着本质的区别。

Google Antigravity 的多端协同与任务导向

Google Antigravity 是伴随 Gemini 3 模型发布的代理开发平台。它的核心逻辑是将 IDE 进化为一个代理中心（Mission Control），让开发者从繁琐的代码编写中抽离出来，转而扮演架构师的角色。Antigravity 的独特之处在于其“跨表面（Cross-surface）”的控制能力。这意味着它的 AI 代理不仅在编辑器里写代码，还能同步控制终端和浏览器。    

在实际开发中，Antigravity 强调任务的高级抽象。它不再仅仅展示代码补全，而是通过一个任务视图来监控代理的活动。系统会自动呈现关键产出物（Artifacts）和验证结果，这种设计是为了建立开发者与 AI 之间的信任。当代理在执行复杂任务时，开发者可以直观地看到它在浏览器里测试 UI 的过程，或者在终端执行部署脚本的结果。

这种平台非常依赖 Gemini 3 Pro 的推理能力。Gemini 3 在处理长上下文（Long Context）和工具调用（Tool Calling）方面表现突出，这使得 Antigravity 能够处理跨越整个代码库的长期任务。对于那些习惯于“Vibe Coding（氛围编程）”的开发者，Antigravity 提供了极高的自由度，允许用户通过自然语言指令直接驱动复杂的多步骤流程。

Kiro 的规格驱动与严谨工程

与 Antigravity 追求的无缝协同不同，Kiro 走的是一条“规格驱动开发（Spec-driven Development）”的路径。Kiro 认为，纯粹的自然语言提示（Prompting）在复杂项目中容易导致语境丢失或误解。因此，它在工作流中强制引入了结构化的需求分析阶段。Kiro 会将模糊的自然语言转化为符合 EARS 符号系统的需求和验收标准。

在 Kiro 中，开发被拆分为需求、设计和任务三个阶段。代理首先分析代码库，提出符合最佳实践的架构设计，然后再生成离散的、具有依赖关系的实现任务。这种方式将“氛围编程”转化为了“可行代码（Viable Code）”。开发者在 Kiro 中拥有更强的控制权，特别是在处理大型企业级代码库时，通过规范文件（Specs）和引导文件（Steering files）可以明确约束代理的行为。

Kiro 还引入了代理钩子（Agent Hooks）的概念。这是一种自动化生产力的体现，开发者可以配置在特定事件发生时——例如保存文件或创建新目录——自动触发代理任务。比如，当开发者完成一个 React 组件并保存时，挂载的钩子可以自动生成对应的单元测试或更新文档。这种高度可定制的自动化机制是 Kiro 区别于通用 IDE 的核心竞争力。

核心能力对比分析

为了更直观地理解这两个平台的差异，我们可以从模型支持、核心机制和适用场景等维度进行对比。

环境配置与工具接入

在部署和使用层面，两个工具都提供了极简的接入方式，但侧重点不同。Google Antigravity 目前提供了 Windows、MacOS 和 Linux 的公开预览版下载，安装后即可直接连接 Google 的 AI 生态。它更像是一个开箱即用的闭环环境，强调与 Gemini API 的深度绑定。

Kiro 则表现出更强的开放性和命令行亲和力。除了提供基于 Code OSS 的 IDE 客户端，Kiro 的 CLI 工具是其一大亮点。开发者可以通过以下命令在终端快速安装：

curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | bash

安装完成后，在项目根目录下运行 kiro . 即可启动。Kiro 对 Model Context Protocol (MCP) 的原生支持，使得开发者可以轻松连接外部数据库、API 或文档库。例如，通过编辑配置文件，可以轻松接入 Brave Search 等外部工具：

{
  "mcpServers": {
    "web-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-brave-search"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "your-api-key-here"
      },
      "disabled": false
    }
  }
}

这种配置能力使得 Kiro 在处理需要外部实时信息的开发任务时更具优势，而 Antigravity 则更倾向于利用其强大的长上下文能力来理解项目内部的逻辑。

任务执行与反馈机制的差异

Antigravity 的任务执行过程更像是一个“任务管理器”。它将复杂的逻辑拆分为可见的步骤，并在每一个步骤完成后提供验证。开发者可以实时反馈，指导代理进行迭代。这种模式非常适合快速原型的开发，尤其是在前端 UI 迭代时，代理可以利用“浏览器在环（Browser-in-the-loop）”的特性自动修复样式问题。

Kiro 则通过任务文件 tasks.md 来追踪进度。每一个任务都是基于之前的设计规格生成的，确保了实现过程不会偏离架构初衷。Kiro 的“自动驾驶（Autopilot）”模式允许代理在无需每一步确认的情况下自主执行一系列关联任务，而开发者只需在最后通过 Diff 视图查看并一键合并代码变更。这种严谨的代码审查流，对于追求代码质量和可维护性的团队来说更有吸引力。

对于开发者而言，选择 Antigravity 意味着拥抱 Google 强大的模型能力和全栈协同体验，适合那些希望快速实现创意、频繁进行跨端操作的场景。而选择 Kiro 则意味着选择了更具纪律性的工程方法，适合在复杂业务逻辑和大规模代码库中保持清晰的开发意图。

开发必备：API 全流程管理神器 Apifox

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注册成功后可以先看看官方提供的示例项目，这些案例都是经过精心设计的，能帮助你快速了解 Apifox 的主要功能。

 
使用 Apifox 的一大优势是它完全兼容 Postman 和 Swagger 数据格式，如果你之前使用过这些工具，数据导入会非常方便。而且它的界面设计非常友好，即使是第一次接触的新手也能很快上手，快去试试吧！