Google Antigravity Claude 5.5 使用指南：Opus 5.5、Sonnet 5.5、Gemini 4、Subagent 与跨模型代码审查

一、Google Antigravity 开始支持 Claude 5.5 系列

2026 年 10 月 20 日，Google Cloud 宣布 Claude Opus 5.5 与 Claude Sonnet 5.5 已正式加入 Google Antigravity 支持的模型阵容。

这项更新涉及 Antigravity 2.0、Antigravity CLI，以及面向多个集成开发环境的扩展。

对于开发者而言，这意味着使用 Antigravity 执行 AI 编程任务时，可以在受支持的 Gemini 与 Claude 模型之间选择。

例如，复杂软件架构任务可以评估 Claude Opus 5.5。

需要平衡速度和费用的工作流可以评估 Claude Sonnet 5.5。

对于高频搜索和日志分类，也可以根据工具能力使用轻量模型或专门的子 Agent。

不过，Google 并没有宣布所有个人 Antigravity 用户都自动免费获得 Claude 模型使用权限。

此次支持需要符合 Google Cloud 的产品和管理条件，并可能产生按量计费费用。

因此，开发者应该同时关注模型能力、账户权限和实际结算方式。

二、Antigravity 是什么？

Google Antigravity 是面向软件工程任务的 AI 编程与 Agent 工具生态。

它不仅提供对话式代码辅助，也强调在开发环境中执行多步骤任务。

例如，Agent 可以阅读代码文件、规划修改方案、调用工具并检查结果。

开发者可以通过桌面应用、命令行或支持的 IDE 扩展开展工作。

此次 Google 官方公告确认，相关 Claude 模型可用于：

Antigravity 2.0。

Antigravity CLI。

VS Code 扩展。

JetBrains IntelliJ 扩展。

Visual Studio 扩展。

不同入口的交互界面可能不同，但都能够结合相应的 Agent 工作流选择模型。

三、Claude Opus 5.5 与 Sonnet 5.5 如何定位？

Google Cloud 将 Opus 5.5 介绍为面向复杂任务的模型。

Sonnet 5.5 则偏向更快、成本更低的补充选项。

这与实际软件工程中的任务分级思路一致。

例如，设计跨多个服务的数据库迁移方案，可能需要较强的上下文理解和规划能力。

但快速解释一条测试失败信息，则未必需要最高成本的模型。

这里的应用场景属于基于模型定位的选型建议。

不同模型在真实项目中的表现仍需要独立测试。

四、为什么多模型编程越来越重要？

过去，开发者经常只使用一种模型完成全部任务。

例如，同一模型负责编写代码、检查代码和解释测试失败。

这种方式配置简单，却可能出现模型自身的盲点。

一个模型在生成代码时犯下某种逻辑错误，随后让它审查自己的修改，也可能继续忽略同一个问题。

Google 此次推荐一种跨模型验证方法。

先由模型 A 设计和实现代码。

再由模型 B 审查变更与测试结果。

因为两个模型来自不同训练和实现体系，所以有机会发现不同类型的问题。

不过，跨模型审查并不等于严格意义上的独立安全审计。

如果两个模型都没有获得关键业务上下文，它们仍然可能同时漏掉错误。

因此，跨模型验证应与自动化测试和人工审核结合。

五、什么是 LLM-as-a-Judge？

LLM-as-a-Judge 指使用一个语言模型对另一个模型的输出进行评价。

在 AI 编程场景中，它可以用于检查：

代码是否满足任务要求。

是否遗漏异常处理。

是否存在明显的边界条件错误。

是否需要补充测试。

是否引入不必要的依赖。

但模型评审也存在自身偏差。

例如，模型可能更喜欢较长的解释，或者受到候选答案顺序影响。

因此，Google 推荐跨模型验证时，仍应结合客观测试结果。

对于能够运行单元测试的项目，测试通过与否通常比模型给出的主观分数更容易验证。

六、如何在 Antigravity 中选择 Claude 模型？

Google 官方说明，管理员启用相关合作伙伴模型后，开发者可以在模型选择器中找到 Claude Opus 5.5 和 Sonnet 5.5。

对于 Antigravity CLI，还可以使用：

/model

选择当前会话使用的模型。

这种切换可以发生在同一个对话线程中的不同回合。

Google 表示，切换时能够保留工作区状态、已打开的项目资料和终端上下文。

但这不意味着不同模型的内部推理状态完全连续。

因此，在跨模型移交任务时，最好明确提供修改目标、当前代码差异和需要验证的测试条件。

不要假设另一个模型能够自动理解所有未公开的内部推理过程。

七、Google Cloud 管理员如何开启第三方模型？

对于使用 Gemini 商业产品体系的企业，Google 官方给出了管理员配置方向。

进入 Google Cloud Console 中的 Gemini Enterprise 管理界面。

随后查找 Settings 与 AI developer tools 相关设置。

配置合作伙伴模型授权、支出限制和超额使用计费。

对于通过 Gemini 平台 API 使用 Antigravity 的客户，还需要在 Model Garden 中启用 Claude 模型，并完成相应 Anthropic 条款确认。

具体菜单名称和权限会受到当前产品版本影响。

因此，企业应按照 Google 最新配置文档操作。

如果管理人员没有授权 Claude 合作伙伴模型，普通开发者可能无法直接从模型选择器中启用。

八、Claude 模型费用如何结算？

Google 官方特别说明，第三方合作伙伴模型的费用不从 Gemini Enterprise Standard 和 Plus 版的共享月度 Token 配额中扣除。

相应使用量通过 Google Cloud Billing 按量结算。

因此，企业需要根据要求启用超额计费。

这也是此次更新最容易产生账单误解的地方。

开发者可能认为自己已经购买 Gemini 订阅，因此使用所有模型都不会产生额外费用。

但实际上，Claude 等第三方模型拥有独立的计费路径。

此外，Google 还提到，即使主要会话选择了 Claude，Antigravity 后台仍可能使用轻量 Gemini 模型处理摘要和上下文协调。

这些后台任务同样可能产生第一方模型的 Token 用量。

因此，企业应该分别观察 Claude 调用和 Gemini 后台请求的费用。

九、为什么子 Agent 可以降低成本？

复杂软件工程任务通常包含不同类型的工作。

例如：

分析整体架构。

搜索相关文件。

读取测试日志。

修改代码。

检查编译错误。

最终审核变更。

这些步骤并不需要同样强大的模型。

如果所有简单文件检索都使用旗舰模型，可能增加不必要的成本。

Antigravity 支持自定义子 Agent，让开发者根据任务分配不同的执行档位。

例如，主 Agent 负责复杂决策。

轻量子 Agent 负责日志分类或文件搜索。

这种分工有助于减少高成本模型在简单任务上的投入。

但过度拆分也会增加调度和上下文传递成本。

因此，真正的性能收益应按完整任务计算。

十、.agents/agents/*.md 如何配置？

Google 官方介绍，Antigravity 的子 Agent 文件可以放在：

.agents/agents/*.md

并通过前置元数据定义 Agent。

支持的模型档位包括：

inherit

flash

pro

其中，inherit 表示继承当前主会话使用的模型。

flash 用于高频、相对简单的任务。

pro 用于需要更高推理能力的任务。

以下是一个基于 Google 官方结构整理的示例。

---
name: test-triager
description: 分析单元测试失败原因
model: flash
tools:
  - read
  - edit
---

请读取用户指定的测试结果，
将失败归类为编译错误、断言失败或超时。

只输出相关结论和必要证据。
不得修改未经授权的文件。

这段示例用于说明配置结构，没有在实际 Antigravity 环境中执行。

正式使用时，需要根据所安装版本确认可用工具名称和权限规则。

十一、如何设计跨模型代码审查子 Agent？

可以在 Antigravity 中创建专门的审查 Agent。

它不直接负责实现代码，而是检查当前差异。

例如：

---
name: code-reviewer
description: 检查代码变更的正确性与边界条件
model: pro
tools:
  - read
---

审查当前代码差异。

重点检查：
1. 是否满足用户原始要求。
2. 是否破坏已有接口。
3. 是否存在权限控制遗漏。
4. 是否缺少关键边界测试。
5. 是否产生不必要的行为变化。

请列出对应文件和具体证据。
不得自行提交或覆盖代码。

这种结构可以帮助团队把实现和审查职责分离。

但需要注意，pro 属于 Antigravity 的子 Agent 模型档位，并不等于可以自动精确指定任意型号的 Claude 或 Gemini。

具体模型路由行为应以当前 Antigravity 实现为准。

十二、跨模型开发的推荐执行流程

建议采用以下步骤。

第一步，由主 Agent 分析需求并提出方案。

第二步，开发者确认关键约束。

第三步，使用合适模型修改代码。

第四步，运行单元测试和静态检查。

第五步，切换到另一模型或调用审查子 Agent。

第六步，检查审查意见是否有代码证据支持。

第七步，修复真实问题。

第八步，重新运行测试。

最后，由开发者审核并决定是否提交。

对于涉及数据库迁移、支付和权限变更的任务，必须明确回滚条件。

不要把模型评审通过直接当作可以上线的唯一依据。

十三、为什么不能只关注模型单价？

AI 编程工具的实际费用并不完全等于主模型 Token 费用。

例如，Agent 可能需要多轮规划。

还要调用文件工具、运行测试，并使用其他模型分析结果。

如果一次任务需要大量重试，即使某款模型的单次价格较低，最终成本也可能更高。

因此，建议以成功完成一次开发任务的实际费用作为评价标准。

可以记录主模型费用、子 Agent 费用、执行次数和完整耗时。

还应考虑人工修复工作量。

如果跨模型审查能够提前发现重要错误，就可能减少后期维护成本。

但这种收益必须通过真实项目数据验证。

十四、Antigravity 与 Claude Code 如何选择？

Claude Code 是 Anthropic 自身的编程工具。

Antigravity 则提供 Google 的多模型 Agent 开发环境。

两者可以使用部分相同的模型，但工具实现和企业管理体系不同。

因此，模型相同不代表执行结果一定相同。

例如，文件搜索方式、上下文管理、子 Agent 调度和工具权限可能存在差异。

对于已经深度使用 Google Cloud 的企业，Antigravity 的统一权限与账单体系值得评估。

对于需要使用 Claude Code 特定功能的团队，则应根据实际工程需求选择工具。

不建议只根据某款模型在两个工具中都可以使用，就假设完全兼容。

十五、企业数据安全应关注什么？

Antigravity 会接触真实代码和开发环境。

因此，企业需要明确哪些仓库允许 Agent 读取，以及哪些命令可以执行。

使用第三方模型时，还应审查相应的数据处理条款。

Google 官方强调统一的企业账单与安全边界，但具体保障需要结合已启用的产品配置和服务条款理解。

对于含有密钥的项目，应避免让 Agent 把完整凭据输出到普通日志。

对于可能破坏生产环境的工具命令，建议设置明确权限与确认机制。

多模型使用并不会自动消除 Prompt Injection 和工具滥用风险。

因此，安全治理仍然是 Agent 开发的重要组成部分。

十六、哪些开发者适合此次升级？

对于普通独立开发者，如果尚未使用 Google Cloud 企业配置，需要先确认是否具备启用条件。

对于团队开发者，重点可以放在跨模型审查和子 Agent 分工。

对于大型企业，值得关注合作伙伴模型授权、统一账单和审计。

对于 AI 编程平台开发者，可以参考 Antigravity 将模型选择与工具执行环境分离的设计思路。

但无论是哪类用户，都应该先选择小型项目进行验证，而不是立即把所有重要工作流切换到新模型。

十七、常见问题 FAQ

Claude Opus 5.5 已经能在 Antigravity 使用了吗？

Google 于 2026 年 10 月 20 日宣布，符合条件的 Google Cloud Antigravity 客户已可以使用。

是否支持 Claude Sonnet 5.5？

是的，两款模型同时被纳入此次公告。

支持哪些开发环境？

Antigravity 2.0、CLI，以及 VS Code、JetBrains IntelliJ 和 Visual Studio 扩展。

如何在 CLI 中切换模型？

可以使用 /model，前提是当前账户已被授予相应模型访问权限。

Claude 模型费用包含在 Gemini Enterprise 月度额度里吗？

Google 表示，第三方合作伙伴模型按量计费，不消耗相关共享月度 Token 额度。

是否支持子 Agent？

支持，并可通过 .agents/agents/*.md 配置模型档位。

两个模型交叉审查就一定能发现所有漏洞吗？

不能。仍需结合自动化测试、静态分析和人工审核。

十八、结语：AI 编程正在从单模型助手转向多模型工程系统

Google Antigravity 引入 Claude Opus 5.5 与 Sonnet 5.5，说明 AI 编程平台正在更加重视模型选择自由。

对于复杂任务，开发者可以评估不同模型的能力。

对于大量简单操作，则可以通过子 Agent 分工控制费用和延迟。

跨模型代码审查，也提供了减少单一模型盲点的新方法。

但多模型并不等于自动提高软件质量。

真正可靠的工程系统仍需要正确的权限、测试、审查和费用管理。

对于开发团队而言，最值得关注的不是如何在同一个工具里开启更多模型，而是如何让不同模型承担最适合的工作，并让最终软件经过可验证的验收。

官方参考资料

1. Google Cloud — Claude Opus 5.5 and Claude Sonnet 5.5 available in Antigravity https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/claude-opus-55-and-claude-sonnet-55-available-in-antigravity/

2. Google Antigravity https://antigravity.google/

3. Google Cloud Model Garden https://cloud.google.com/model-garden

4. Anthropic Claude https://www.anthropic.com/