1. 当 IDE 开始「自己动手」Agent-First 到底改变了什么Google Antigravity 是一个把 Agent 放在第一位的开发平台它和传统「AI 补全插件」最大的区别在于Agent 能直接操作编辑器、终端和浏览器自己拆任务、写代码、跑验证。它适合谁适合那些已经习惯用 Gemini 或 Claude 写代码、但想让 AI 从「给建议」升级到「替执行」的工程师。过去我们用 IDE是我们敲一行、AI 补一行现在在 Antigravity 里你描述一个高层意图Agent 会自己规划步骤、打开文件、执行命令、生成成果物Artifacts你更多是在旁边看它做了什么、判断对不对。这个转变听起来很爽但落地时会撞上几个很现实的问题。第一Agent 要调用模型模型通道怎么统一如果你同时用 Gemini 3 Pro、Claude Sonnet 4.5 和开源模型每个都配一套 Key 和 endpoint配置会散落在各处。第二Agent 执行任务时会频繁发起请求Key 的管理和额度控制如果没做好很容易在调试阶段就把配额烧完。第三Antigravity 的 settings.json 里模型接入部分如果写错Agent 面板会一直转圈或者直接报鉴权失败而报错信息往往不告诉你到底是哪一层出了问题。我试过把模型通道统一到一个入口之后Antigravity 的 Agent 协作才真正跑顺。下面这篇就按「先解决通道、再配 IDE、最后跑一次 Agent 任务验证」的顺序来写你可以跟着一步步操作。核心思路是用 TaoToken 作为统一的 Key 和 API 通道Antigravity 的 settings.json 里只指向这一个入口Agent 需要切换模型时改模型名就行不用动鉴权配置。2. 前置准备TaoToken 统一 Key 与 API 通道在动 Antigravity 的配置文件之前先把模型通道这件事解决掉。TaoToken 在这里扮演的角色是「统一入口」你拿到一个 Key通过一个 API 地址就能访问多种模型Antigravity 的 Agent 在需要调用 Gemini 或 Claude 时走的是同一个通道。这样做的直接好处是settings.json 里不需要为每个模型写一套 base_url 和 api_keyAgent 切换模型时只改 model 字段。你需要先拿到 API Key。打开 TaoToken 的控制台进入 API Keys 页面创建一个新的 Key复制出来备用。这个 Key 就是后面 settings.json 里要填的凭证。注意创建时如果让你选权限范围调试阶段给最小必要权限就行等 Agent 跑通了再按需放开。拿到 Key 之后记下两个地址官网是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 基地址是 https://taotoken.net/api 。Antigravity 里配置模型接入时base_url 填 API 基地址不要带多余的路径后缀具体路径由 Antigravity 的 provider 配置去拼。如果你用的是 OpenAI 兼容格式的接入方式base_url 通常写到 /api 这一层就够了。这里有个容易踩的坑很多人会把控制台地址和 API 地址搞混把网页地址填进 base_url结果 Agent 请求直接 404。记住 API 地址是 https://taotoken.net/api 控制台是拿 Key 和看用量用的两者不要混。另外 Key 不要直接硬编码在会提交到 Git 的文件里调试阶段可以先放本地环境变量等稳定了再考虑更规范的管理方式。3. 可复制配置Antigravity 的 settings.json 骨架Antigravity 的配置入口在 settings.jsonAgent 的模型接入、工具权限、Artifacts 输出都在这里控制。下面给一份可以直接改的骨架重点看 models 和 agent 两段。这份配置假设你已经拿到了 TaoToken 的 Key并且想同时保留 Gemini 和 Claude 两个模型供 Agent 切换。{ antigravity.agent.enabled: true, antigravity.agent.mode: manager, antigravity.models: [ { id: gemini-3-pro, provider: openai-compatible, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: ${env:TAOTOKEN_API_KEY}, model: gemini-3-pro, maxTokens: 8192, temperature: 0.2 }, { id: claude-sonnet-4-5, provider: openai-compatible, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: ${env:TAOTOKEN_API_KEY}, model: claude-sonnet-4-5, maxTokens: 8192, temperature: 0.3 } ], antigravity.agent.defaultModel: gemini-3-pro, antigravity.agent.tools: { editor: true, terminal: true, browser: true }, antigravity.agent.artifacts: { taskList: true, implementationPlan: true, screenshots: true, testRecording: false }, antigravity.agent.maxConcurrentTasks: 2 }几个参数说明一下。provider 填 openai-compatible 是因为 TaoToken 的 API 走的是兼容格式Antigravity 能直接识别。baseUrl 统一填 https://taotoken.net/api 两个模型共用同一个通道区别只在 model 字段。apiKey 用 ${env:TAOTOKEN_API_KEY} 引用环境变量这样配置文件可以安全地放进版本库。maxConcurrentTasks 建议先设 2Agent 并行任务太多时调试会乱等跑顺了再往上加。环境变量在启动 Antigravity 之前设好。macOS 或 Linux 下可以在 shell 里执行export TAOTOKEN_API_KEY你的KeyWindows 下用 PowerShell$env:TAOTOKEN_API_KEY你的Key设完之后重启 Antigravity让配置生效。如果你是在 IDE 内置终端里设的注意 IDE 本身可能不会继承这个变量最好在系统层面设或者用 Antigravity 支持的 .env 文件加载方式。这一步没做对的话Agent 面板会报鉴权失败但错误信息可能只显示「unauthorized」不会告诉你 Key 没读到。4. 验证请求下发一次 Agent 任务并检查结果配置写完之后不要急着上复杂任务先用一个最小任务验证通道和 Agent 协作是否正常。打开 Antigravity切到 Manager View在任务输入框里描述一个明确的小任务比如「在当前工作区创建一个 hello_agent.py打印当前时间然后运行它并把输出贴到任务结果里。」Agent 接到任务后会做几件事先拆出任务清单Artifacts 里的 taskList然后打开编辑器创建文件接着调用终端执行 python hello_agent.py最后把执行结果回填。你要观察的是这几个动作有没有按顺序发生以及终端里有没有出现鉴权相关的报错。如果 Agent 卡在「planning」阶段不动大概率是模型通道没通回到 settings.json 检查 baseUrl 和 apiKey。验证通道是否真的走通了可以单独发一个纯对话请求。在 Agent 面板里输入「用一句话说明你现在用的是哪个模型」如果返回的内容里提到了 gemini-3-pro 或对应模型名说明请求已经通过 TaoToken 通道到达模型并正常返回。这一步能快速区分是「配置问题」还是「Agent 逻辑问题」。成功的结果长这样任务清单里列出 3 到 4 个步骤编辑器里出现了 hello_agent.py终端输出里有具体时间Artifacts 面板里能看到任务清单和实现方案。如果浏览器工具也开着Agent 可能会额外生成一张界面截图。这时候你可以把 defaultModel 改成 claude-sonnet-4-5再发一次同样的任务对比两个模型在任务拆分和代码风格上的差异。实测下来Gemini 在任务规划上更细Claude 在代码注释和边界处理上更稳你可以按任务类型切换。如果你更想先单独验证模型对话是否正常可以走模型对话入口快速测一次确认 Key 和通道没问题之后再回到 Antigravity 里配 Agent。长期做编码和 Agent 协作的话Coding Plan 更适合把额度固定下来避免调试阶段频繁触发限额。5. 本篇常见错排查Agent 面板一直转圈或提示鉴权失败。先确认环境变量 TAOTOKEN_API_KEY 在当前启动 Antigravity 的进程里能读到。可以在 Antigravity 内置终端里执行 echo $TAOTOKEN_API_KEYWindows 用 echo %TAOTOKEN_API_KEY%如果为空说明变量没继承需要在系统层面设置后重启 IDE。baseUrl 填错导致 404。检查 settings.json 里 baseUrl 是不是 https://taotoken.net/api 不要写成控制台地址也不要在末尾多加 /v1 之类的路径除非 Antigravity 的 provider 文档明确要求。路径拼接由 provider 负责你只填到 /api 这一层。模型名不匹配导致 400。model 字段要和 TaoToken 支持的模型标识一致不要自己造名字。如果你不确定某个模型的确切标识先在模型对话里试一次确认能返回结果再写进 settings.json。Agent 任务执行到一半卡住。把 maxConcurrentTasks 降到 1排除并行任务互相干扰。同时检查 Artifacts 里的 taskList看 Agent 是不是在某个步骤上反复重试。如果是终端命令执行失败Agent 有时会卡在等待输入这时候手动在终端里跑一遍同样的命令看是不是命令本身有问题。Key 额度用尽但没提示。Agent 请求返回 429 或类似限额错误时去控制台看用量。调试阶段建议把 maxTokens 调小一点比如 4096减少单次请求消耗。等任务稳定了再放开。6. 把 Agent 接进日常开发流Antigravity 的 Agent-First 模式真正有价值的地方不是让它替你写一个函数而是让它承担「拆任务、执行、验证」这一整段流程你负责定义意图和审核结果。配置层面最关键的一步就是把模型通道统一settings.json 里只维护一个 baseUrl 和一个 Key 来源模型切换只改 model 字段。这样 Agent 在 Gemini 和 Claude 之间切换时不会因为鉴权配置不同而中断。接下来你可以试一个更贴近日常的任务让 Agent 在当前项目里新增一个 React Native 模块要求包含分页加载、下拉刷新、空状态和错误处理并输出 Android 原生桥接代码。观察它怎么拆任务、怎么在编辑器和终端之间切换、Artifacts 里生成了哪些可追踪的成果物。跑完这一轮你对 Agent 协作的边界和可控性会有更具体的判断。