Google Antigravity — IDE để bạn ra lệnh, AI tự cất cánh

Google Antigravity ra mắt tháng 11/2025 cùng Gemini 3, được xây trên nền VS Code nhưng thiết kế lại để AI agent là trung tâm thay vì con người gõ từng dòng lệnh.

Khác với các trợ lý gợi ý code kiểu autocomplete, bạn chỉ cần mô tả mục tiêu bằng ngôn ngữ tự nhiên — ví dụ "tạo trang đăng nhập có kết nối cơ sở dữ liệu" — agent sẽ tự lập kế hoạch, viết toàn bộ frontend, backend, validation, mở một trình duyệt thật để kiểm thử, sau đó chụp ảnh và viết báo cáo lại cho bạn duyệt.

Hai hình thái của Antigravity

Sản phẩm hiện ở giai đoạn preview miễn phí, kèm hạn mức sử dụng Gemini 3 Pro khá rộng rãi.

Cài đặt lần đầu

Một cách hình dung đơn giản: 1 token ≈ khoảng 3/4 một từ tiếng Anh, và thường ngắn hơn với tiếng Việt có dấu do cách mã hoá ký tự. Mỗi lần agent đọc prompt của bạn, đọc code trong project, suy nghĩ (reasoning), viết code mới, viết báo cáo — tất cả đều tiêu tốn token.

Vì sao quan trọng với người dùng phổ thông?

• Hạn mức miễn phí được tính theo token (hoặc số lượt request quy đổi). Task phức tạp, project lớn → tốn nhiều token hơn → chạm giới hạn nhanh hơn.
• Cửa sổ ngữ cảnh (context window): tổng số token tối đa agent có thể "nhớ" trong một lần làm việc, bao gồm cả toàn bộ code liên quan. Project càng lớn, càng dễ đầy context.
• Mẹo tiết kiệm: chia nhỏ yêu cầu thành các task rõ ràng, cụ thể; dùng Fast Mode cho việc nhỏ; tránh để agent "đọc" toàn bộ project nếu không cần thiết.

Nguyên tắc đơn giản: IDE phù hợp khi bạn muốn "ngồi cạnh" agent và xem từng bước; Manager phù hợp khi bạn muốn "giao việc rồi quay lại kiểm tra kết quả sau".

Bạn có thể chuyển đổi qua lại giữa Gemini và Claude ngay trong Antigravity mà không cần thêm API key — vì cả hai đều được tích hợp sẵn trong gói preview.

Bước thực hiện chung

Mẫu cấu hình theo provider

Base URL  : https://api.deepseek.com/v1
API Key   : <DEEPSEEK_API_KEY>
Model name: deepseek-chat     // bản chat thường
             deepseek-reasoner // bản có suy luận (reasoning)

Base URL  : https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
API Key   : <DASHSCOPE_API_KEY>
Model name: qwen-plus / qwen-max / qwen3-coder...

Base URL  : https://api.openai.com/v1
API Key   : <OPENAI_API_KEY>
Model name: gpt-5 / gpt-5-mini...

Base URL  : https://api.anthropic.com
API Key   : <ANTHROPIC_API_KEY>
Model name: claude-sonnet-4-6 / claude-opus-4-6

Cách 1 — Cấu hình qua MCP Server (khuyên dùng)

Các skill tự động (như auto-review-loop-llm, deep-research) thường gọi API ngoài qua một MCP Server trung gian tên llm-chat. Mở (hoặc tạo mới) tệp cấu hình tại:

C:\Users\Admin\.claude\settings.json

Thêm đoạn sau vào phần mcpServers — ví dụ cho DeepSeek API:

{
  "mcpServers": {
    "llm-chat": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/Users/Admin/.claude/mcp-servers/llm-chat/server.py"],
      "env": {
        "LLM_API_KEY": "sk-your-deepseek-api-key",
        "LLM_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/v1",
        "LLM_MODEL": "deepseek-chat"
      }
    }
  }
}

Hoặc cho Claude API (Anthropic):

{
  "mcpServers": {
    "llm-chat": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/Users/Admin/.claude/mcp-servers/llm-chat/server.py"],
      "env": {
        "LLM_API_KEY": "sk-ant-your-anthropic-key",
        "LLM_BASE_URL": "https://api.anthropic.com/v1",
        "LLM_MODEL": "claude-3-5-sonnet-latest"
      }
    }
  }
}

Cách 2 — Thiết lập qua biến môi trường (Environment Variables)

Một số script hoặc tool chạy trực tiếp trong plugin (qua terminal hoặc script Python) sẽ tìm khóa API dưới dạng biến môi trường có sẵn trên hệ thống. Mở PowerShell hoặc Command Prompt và thiết lập biến tạm thời cho phiên làm việc, hoặc cấu hình vĩnh viễn trong System Environment Variables của Windows.

$env:DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxx..."

$env:ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx..."

$env:LLM_API_KEY="your-api-key"
$env:LLM_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"

Multi-agent trong Antigravity được vận hành thông qua Agent Manager — màn hình "mission control" cho phép bạn tạo (spawn), theo dõi, đặt tên, chuyển đổi qua lại và lưu trữ nhiều agent. Mỗi agent thường gắn với một workspace/thư mục dự án riêng, có ngữ cảnh và lịch sử hội thoại độc lập, nên các agent không "đụng" vào việc của nhau khi cùng sửa code.

Antigravity còn cho phép gán model khác nhau cho từng agent — ví dụ agent A dùng Gemini 3 Pro để lập kế hoạch phức tạp, agent B dùng Claude cho một module cụ thể. Bộ công cụ AgentKit mở rộng ý tưởng này thành các agent chuyên biệt theo vai trò (frontend, backend, testing, hạ tầng/DevOps…), giúp một dự án lớn được "chia việc" theo đúng chuyên môn thay vì dồn hết cho một agent tổng quát.

Vì mỗi agent vẫn liên tục tạo ra Artifact (kế hoạch, ảnh chụp, báo cáo), bạn có thể lướt qua Agent Manager để nắm tiến độ của cả nhóm mà không cần đọc log thô của từng agent.

Các kiểu sử dụng multi-agent điển hình

Khác biệt về triết lý

• Antigravity đặt trọng tâm vào trải nghiệm IDE kết hợp Manager trực quan — phù hợp khi bạn muốn "thấy" agent làm việc qua Artifact, ảnh chụp và báo cáo.
• Codex gắn liền với hệ sinh thái OpenAI/ChatGPT, nhấn mạnh việc quản lý nhiều phiên agent dài hơi và bổ sung lớp agent chuyên về phát hiện lỗ hổng bảo mật.
• OpenClaw không phải một IDE mà là một lớp điều phối/gateway mã nguồn mở chạy thường trực — nó có thể đứng "phía sau", dùng cả Codex hay các agent coding khác làm worker, nên nhiều khi được xem là công cụ bổ trợ hơn là đối thủ cạnh tranh trực tiếp.