Antigravity 上线 Dynamic Workflows：让 Agent 把多 Agent 编排写成 Python 脚本

要点

• Google Antigravity App v2.32.0（2026-11-13） 上线 Dynamic Workflows，同版本还带了两套 Everforest 主题、prompt 跳转快捷键与 13 项修复。官方说明是灰度推送，可能几天才到全部用户。
• 用法是 /run-workflow <任务>：Agent 读取内置的 run-workflow skill，写一段 Python 脚本来编排 agent，脚本先给你看、批准后才在后台跑。
• 脚本原语很少但够用：phase() 命名阶段、agent(prompt, schema, role, model, workspace)、parallel() 并发、pipeline() 串行、log()、trajectory() 取本次对话在 workflow 之前的步骤。
• 结构化返回来真的：每个 agent 的结果必须通过一个 finish 工具按 JSON Schema 校验，脚本拿到的是解析后的值，不是一段散文。
• 上下文隔离是它最大的工程价值：workflow 拉起的 agent 各自独立会话，读文件、搜代码、跑测试的噪声全留在子会话里，主对话只收到脚本汇总。
• 官方口径只对 Google AI Pro 与 AI Ultra 开放，App 与 CLI 都能用；老式的 Markdown workflows 已被取代，官方给了迁到 Agent skills 的迁移指引。
• 附带一个容易被忽略的安全变化：agent 控制的浏览器标签页里，跨站 iframe 现在默认以登出态加载，且不出现在 agent 的截图与页面快照里，除非显式允许。

为什么这一步值得单独说

过去一年，多 Agent 的「编排」基本是两种形态：一种是人写 YAML / JSON 工作流（Dify、n8n 那一路），一种是模型自己在对话里做规划（Claude Code 的 Agent 循环、Antigravity 自己的 Mission Control）。

前者的毛病是僵硬：真实任务的分支经常在跑起来之后才知道。后者的毛病是漂移：同一句 prompt 跑两次，规划的步骤数可能差一倍，尤其在长任务上。

Dynamic Workflows 走的是第三条路：让模型写调度代码。任务拆解仍然由模型完成，但拆解的结果被固化成一段可读、可批、可存盘的 Python。官方用词是「deterministic control flow」——确定性控制流。

一句可用的 workflow 长这样（官方文档原例）：

phase("Discover")
files = await agent(
    "List the Python files changed since main. Paths only.",
    schema={"type": "array", "items": {"type": "string"}},
)

phase("Review")
reviews = await parallel(
    files,
    lambda f: agent(
        f"Review {f} for unhandled exceptions. Reply with a one-line verdict.",
        schema={"type": "string"},
        role=f"Review {f}",
        model="flash",
    ),
)
for r in reviews:
    log(r)

看懂这三段，就明白这套东西的适用边界：任务能切成互不依赖的同类项（一个文件一次审查、一个包一次审计），或者能切成明确的前后阶段（先写失败的测试，再改代码）。它不适合需要 agent 之间来回商量的活。

六个编排入口，官方自己给了张分工表

Antigravity 现在同时有六种「把活分出去」的方式，这是整套产品里最该先搞清楚的部分：

用一句话记住区别：要它们商量，用 /swarm；要它们按剧本干，用 /run-workflow。

五个真会踩到的坑

① parallel() 是连坐的。 官方文档写明「一个失败，其余取消」。你若把 50 个文件塞进一个 parallel 批次，其中任何一个 agent 抛错，剩下 49 个一起被掐。批处理要自己控制粒度，或者改用 pipeline()。

② 审批只覆盖那一个脚本。 官方明确说「一次批准只对那个具体脚本有效，命令前缀规则无法覆盖 Python 脚本」。也就是说你选了「本对话内一直允许」，换个任务生成的新脚本仍要重新批——而且这类审批你很难像 git status 那样靠白名单沉淀。

③ agent 看不到脚本，也看不到彼此。 每个 agent 是完整 agent，但只有自己的会话。脚本必须把任务、上下文、期望的输出格式全部塞进 prompt。写 prompt 时不写清「返回什么」，schema 校验就会变成反复失败的循环。

④ macOS 上环境变量会丢。 从 Dock 启动的 App 读不到你 shell 里的 ANTIGRAVITY_PYTHON，要用自带 Python 之外的解释器，得从终端启动或在 App 内配置。

⑤ 它不省钱，只是把钱花得更可控。 官方没给单独定价（走计划内 credits），但 high-fanout 的 workflow 会拉起大量模型调用。真正能压成本的是 model 参数——批量的机械检查挂 flash_lite / flash，只有需要推理的阶段挂 pro。默认是 inherit，也就是跟着当前对话的模型走，天知道你当时选了什么。

对开发者的影响

• 「重复的可读脚本」正在成为 Agent 平台的标配能力。它把 prompt 从「一次性输入」变成「可版本化的资产」：脚本能进 git、能 code review、能复跑。接下去拼的不是模型多聪明，而是编排产物能不能被团队审。
• 上下文工程从「压缩」变成了「隔离」。一个 50 文件的审查任务，过去要么塞进一个会话（context rot 必然发生），要么人工拆多次（人成了瓶颈）。现在噪声留在子会话，主会话只过结构化结果。
• trajectory() 是个被低估的入口。它能取 workflow 启动之前这段对话的步骤，意味着「你刚才和我讨论的半小时代码」可以直接成为脚本的输入，而不必再复述一遍。做「讨论完就批量执行」类工具的人值得盯这个接口。
• 顺手补了个安全细节：agent 浏览器的跨站 iframe 改成默认登出态、且不进截图与快照。这跟同一天另一条新闻形成了有趣的对照——ChatGPT Wallet 里商家在拦 agent，Antigravity 这边在修「网站因为 UA 暴露 Electron 而封锁内置浏览器」的 bug。agent 与网站之间的攻防，已经从协议层下沉到 UA 与 iframe 这一层了。

AI 之家 观点

这件事的意义不在「Antigravity 又加了个功能」，而在它把 Agent 编排的产物从「对话」换成了「代码」。

对话是无状态的、不可 diff 的、跑完就散的东西。脚本不是：它能被审、被存、被复跑、被改进。这恰好是团队采用 Agent 的门槛——不是「模型够不够聪明」，是「出了问题能不能复盘、能不能重放」。

但别把它当银弹。parallel() 连坐、审批不沉淀、脚本必须自带全部上下文，这三点决定了它擅长「同类项批处理」，不擅长「开放式探索」。官方的分工表其实已经说得很清楚，只是没人愿意承认自己那个任务恰好属于「需要 agent 商量」的那一类。

最后一个判断：这套设计会逼着同类产品跟进「可审脚本」这个形态。Cursor 的 Rules、Claude Code 的 hooks 都停在「配置」层面，而 workflow 脚本是「程序」。一旦开发者尝到「把一次成功的编排存成 .py 明天再跑」的甜头，纯对话式的多 agent 就会显得很原始。

相关阅读

• 落地工具：Google Antigravity 工具卡 · Gemini CLI · Cursor · Claude Code
• 概念延伸：Agent 编排 · Agent 团队 · 上下文腐化 · Agent Harness
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• 对照阅读：ChatGPT Wallet：Agent 付款与商家拦截

来源

• { title: "Dynamic Workflows (/run-workflow)（Google Antigravity 官方文档，实取 markdown 原文）", url: "https://antigravity.google/docs/dynamic-workflows" }
• { title: "Antigravity Changelog：App v2.32.0，2026-11-13，Dynamic Workflows and new themes（11 项改进 / 13 项修复）", url: "https://antigravity.google/docs/changelog" }
• { title: "Models and Orchestrator（官方文档，六种编排入口的分工）", url: "https://antigravity.google/docs/models" }
• { title: "Workflows to Skills 迁移指引（官方，老式 Markdown workflows 的去向）", url: "https://antigravity.google/docs/migration/workflows-to-skills" }
• { title: "Google Antigravity rolls out Dynamic Workflows for Python agent scripts（Ashutosh AI，2026-11-13 推送时间与 App 版本核对）", url: "https://ashutoshai.com/ai-compass/2026/11/13/google-antigravity-dynamic-workflows-python" }