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2025年底谷歌重磅推出自家AI IDE： Antigravity（反重力），由之前收购的windsurf团队打造，其中Artifact是比较亮眼的创新。
Artifact（工件），在官方文档中被定义为：“Agent 为了完成工作，或向人类用户沟通其工作和思考过程而创建的任何事物。”
Artifact 将 Agent 的工作产出从线性的对话流中抽象出来，以结构化、可视化的对象呈现，实现了 Agent 与用户的异步沟通。
在右上角可以打开Artifact
一、Artifact 的定义与定位
Artifact 是 Agent 工作状态的状态呈现（State Presentation），而非执行环境。
- • 核心功能： 异步沟通（Asynchronous Communication）。随着 Agent 运行时间越来越长、自主性越来越高，Artifact 允许 Agent 在后台持续汇报工作进度。
- • 呈现： Artifact 在 Agent 的 规划模式（Planning mode） 中生成，并集中显示在 Agent Manager（代理管理器） 视图中，同时在 Editor（编辑器） 视图中也会有相应的展现。
- • 数据： 它们是富文本（如富 Markdown 文件）、架构图、图像、浏览器录屏、代码差异对比（Code Diffs）等多种形式的交付物。
二、工作流程中的关键作用
Artifact 不仅是结果的展示，更是用户与 Agent 进行交互的正式通道。
1. 信任与审查（Review）
Agent 不会直接开始执行复杂任务，而是首先生成 中间 Artifact（Intermediate Artifacts）。根据用户设置，Agent 可能会暂停，要求用户对这些 Artifact 进行审查，以确保其思路和规划与用户意图保持一致。这允许开发者在执行前，快速介入 Agent 的高层次决策。
2. 上下文反馈（In-context Feedback）
Artifact 承载了 Agent 的思考过程，同时也作为用户提供反馈的精确目标。用户可以直接针对 Artifact 的特定内容提供反馈或修改，而无需通过模糊的自然语言。例如，可以直接在“实施计划”列表上删除或编辑步骤。这种机制将反馈的摩擦力降到最低，确保 Agent 的后续执行方向被有效引导。
三、各类 Artifact 案例详解
Antigravity 官方文档列举了多种标准的 Artifact 类型，它们对应着不同的工程阶段和信息传递需求：
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| Task List (任务清单) |
确认对任务的理解允许用户在执行前调整步骤顺序或内容。 |
| Implementation Plan (实施计划) |
高级审查，确认设计思路和技术方案是否合理，减少盲目执行。 |
| Walkthrough (操作演示) |
过程透明化，用于跟踪 Agent 的每一步操作，以供审计和回溯。 |
| Screenshots (屏幕截图) |
视觉回归测试，用于快速验证前端 UI 或组件的样式是否符合要求。 |
| Browser Recordings (浏览器录屏) |
交互验证，用于确认多步骤的用户操作（如登录流程、购物车结算）的逻辑是否正确，无需用户手动运行。 |
| Code Diffs / Rich Markdown |
交付物预览，便于最终确认代码变动和文档的完整性。 |
总结
Artifact 模块的核心贡献在于信息流的重塑。它不再要求开发者从原始数据流中提取信息，而是提供了一套高度优化的、以结果为中心的 UI 界面，用于异步审查、精确反馈和集中管理 Agent 的所有中间和最终产出。这种设计将人类开发者从持续监控 Agent 行为的角色中解放出来，专注于高层次的决策和验证。
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