在氛围编程过程中，像 Gemini、Claude 这样样的智能体开始承担越来越复杂的任务，一个新问题出现了。智能体到底在做什么？进展到哪一步了？我们又该如何介入和引导它们？
Antigravity 推出的 Artifacts，正是为了解决这些问题。
简单说，Artifacts 是智能体在执行任务过程中不断生成的 “中间成果”。它不是日志，也不只是结果，而是一种用来展示智能体意图、计划和执行状态的可视化载体。比如，一开始你可能会看到一份实现方案，智能体会在写代码之前，先把自己打算怎么做说清楚。任务执行过程中，它会生成一个可执行的任务列表，并随着进展实时更新。等所有步骤完成后，还会给出一份执行报告，记录做了什么、怎么做的，必要时甚至附上浏览器截图或录屏作为佐证。
这些内容的意义，并不只是 “让人看懂”。Artifacts 更重要的一点，是把反馈真正嵌入到智能体的工作流程里。你可以直接在实现方案上评论，在执行报告里指出问题，甚至精确到某一行代码，或者在截图上框出你关心的区域。智能体会基于这些反馈继续调整，而不是从头再来。这种方式让人和智能体之间形成了一个清晰的反馈闭环。
从更大的视角看，借助 Artifacts，Antigravity 把传统的编程 IDE 扩展成 “以任务为中心” 的工作方式。开发者不再只是在编辑器里写代码，而是通过管理多个智能体，让它们在编辑器、终端和浏览器之间协同工作，自主规划并完成端到端的任务。而 Artifacts 就是开发者和这些智能体之间共享信息的中枢，让复杂的自动化过程能够被理解和干预。
可以说，随着模型能力不断提升，问题已经不只是 “能不能做”，而是 “怎么让它做得可控、可协作”。Artifacts 提供了一种比较务实的答案。把智能体的思考和行动摊开来，让人随时能看、能改、能引导。这可能是未来智能体工具走向成熟的一条必经之路。
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