什麼是「Agentic AI」？如果把寫程式比喻成做菜，如附圖。
(A) 生成式 AI（Generative AI）如 ChatGPT/Gemini Chat 像是一本「食譜大全」。你問它怎麼做紅燒肉，它給你完美的步驟（說一口好菜），但你得自己去買菜、切肉、開火、試味道。
(B) 代理型 AI（Agentic AI）像這裡的 Antigravity 是一個「約聘廚師」。你跟他說「我想吃紅燒肉」，它會：
1.檢查冰箱（讀取你的專案）。
2.發現沒醬油，自己去買（安裝依賴的套件）。
3.做菜過程中嚐一口發現太鹹，自己加水稀釋（自動除錯）。
4.最後把做好的菜端到你桌上（交付可執行的程式碼）。
這裡分享使用 Google 的代理型 AI 工具：Antigravity 在軟體開發和移植的經驗。它讓人覺得 Gemini Pro 更「聰明」了，因為它把這些「髒活、累活」和「除錯的過程」都在背景自動處理掉，你只要用說的就可以開發程式了。當然，AI 也會出錯（事前跟它說清楚），有時會卡住（打斷它別傻傻地等），一般工程也是那樣子！
GitHub Copilot 是這場革命的先驅，而 Google Antigravity（2025 年 11 月發表）則是 Google 針對「Agentic AI」時代推出的重量級回應。相較於 GitHub Copilot，Antigravity 引入了幾個突破性的特性：
- 瀏覽器閉環驗證 (Agentic Browser)： Antigravity 的 AI 代理可以真的打開一個內建的 Chrome 瀏覽器，像真人一樣點擊按鈕、檢查 CSS 樣式，確保它寫出來的網頁能跑。如果出錯，它會自己看 Console log 並回頭修復。
- 任務透明化 (Artifacts)： 為解決「不信任 AI」的問題，它會產生 Task Lists（計畫書）和 Walkthroughs（執行紀錄）。你可以看到 AI 每一步在想什麼，甚至能看到它操作過程的螢幕截圖或錄影。
- 多代理並行 (Multi-Agent Orchestration)： 你可以在 Antigravity 中同時啟動三個 Agent：一個負責重構後端 API，一個負責寫單元測試，另一個負責更新文檔。這在 GitHub Copilot 的標準插件中較難實現。
- 實踐 Vibe Coding：你有一個點子，想讓 AI 幫你把前後端、資料庫與測試全部搞定。Google Antigravity 試圖讓你「不用寫程式」，轉而進入「審核與指揮」的軟體開發模式。
最近剛推出的「設計雲」曲線文字功能，從前端的線上設計編輯功能，到後端的 PDF 產生功能，以及將原來整個後端系統，從 Tomcat Java/JSP 完全以新的 Node.js 移植/改寫，都是透過 Google Antigravity 裡面的 Gemini Pro 來幫忙處理。除了說出系統需求、修正偏誤功能之外，工程師主要的工作就是系統測試了。
整合 Visual Studio Code 和 Gemini Pro 的 Google Antigravity AI 工具，就像是「帶著 IDE 和編譯器的資深工程師」，而網頁版的 Gemini 就像是「只有白板的資深架構師」。這是「對話框（Chat）」與「整合開發環境（IDE Agent）」的差別。
- 直接使用 Gemini (Chat 介面)：
- 本質： 這是一次性的問答。
- 限制： 你必須手動複製貼上程式碼、手動執行、手動把錯誤訊息貼回給它。它沒有「眼睛」看到你的檔案結構，也沒有「手」去執行終端機指令。它的記憶僅限於當前的對話視窗。
上述的曲線文字功能，在使用 Antigravity 工具之前，花費兩周的時間，不斷地上傳發生錯誤的截圖，還是無法解決問題，有點像在空轉。 - 角色： 它像是一個坐在旁邊、只能動嘴不能動手的顧問。
- 使用 Google Antigravity：
- 本質： 這是一個 「代理人優先（Agent-first）」 的開發平台（基於 VS Code 改造）。
- 能力： Antigravity 賦予了 Gemini 「手腳」。它不僅能寫程式，還能讀取整個專案檔案、操作終端機 (Terminal)、甚至開啟瀏覽器預覽。因為 Antigravity 讓這個大腦（Gemini 模型）進入了一個 「自我修正的迴圈」，自動除錯 (Auto-Fix)。
以上述的案例，它只花費半天的時間就開發完成，工程師再統測試兩天，就進到測試主機接受公開測試。 - 角色： 它像是一個坐在你電腦前、擁有管理員權限的工程師。
要深入理解 Agentic Workflow（代理型工作流），我們可以把它想像成從「單純的問答機器」進化到「會辦事的實習生」。傳統的生成式 AI (Generative AI) 像是「口頭指令型」，你問它答，結束。 Agentic AI 則是「目標導向型」，你給目標，它自己想辦法達成，中間會經過多次嘗試與修正。
備註：2026年元月 Antigravity 官方正式宣布支援 Agent Skills，本質上就是讓你直接給 Agent 寫一本專屬的「標準作業程序書 (SOP)」。不需要給程式碼邏輯，只要你會寫 Markdown ，就能把你的開發規範直接封裝成技能(Skills)，讓 Agent AI 聽命行事。