Antigravity vs Claude Cowork: Agent-First IDE vs AI Knowledge Worker
Google 以開發者為本的 agentic IDE 與 Anthropic 通用桌面協作助手——深度比較

Google Antigravity 和 Claude Cowork 在相隔數月內先後推出,兩者都被描述為「agentic」平台——但它們對 AI 驅動工作的實際樣貌,押注方向根本不同。Antigravity 是一個面向開發者的 IDE,agents 可在編輯器、終端機和瀏覽器之間協調複雜軟件任務。Claude Cowork 則是面向知識工作者的桌面協作助手,由人類監督的 assistant 規劃並執行以資料夾為中心的業務工作流程。
在兩者之間作選擇,重點不在於誰「更好」,而在於你實際需要完成的是哪一類工作。以下比較會拆解所有主要面向,讓你能清晰作出判斷。
什麼是 Google Antigravity?
Google Antigravity 是一個 agent-first IDE,於 2025 年 11 月與 Gemini 3 一同推出。它是基於 VS Code(Electron/Chromium)分支打造,專為軟件開發而設計,並以一組自主 agents 取代傳統「AI 建議」模式,讓 agents 可在真實開發介面上規劃、執行及驗證程式任務。[1][2]
主要功能:
- Manager View — 一個任務控制面板(於 2026 年 3 月隨 AgentKit 2.0 推出),可跨 frontend、backend、testing 和 DevOps 類別協調 16 個以上的專門 agents,並可在多個工作區並行運行[2][3]
- Editor View — 標準 IDE 介面,附有 agent 側邊欄提供行內程式協助,體驗類似 Cursor 或 Copilot,但由 Gemini 驅動[1]
- 內建瀏覽器整合 — 原生 Chromium 環境,使用 Chrome DevTools Protocol(CDP)直接從 IDE 進行瀏覽器自動化[4]
- 多模型 agent 分配 — 同一個 session 內的不同 agents 可使用不同模型:Gemini 3 Pro/Flash、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6 或 GPT 變體[5]
- MCP 工具支援 — 原生支援 Model Context Protocol,方便連接外部工具[1]
.agent/資料夾與GEMINI.md— 專案級設定,可定義規則、技能及工作流程(相當於 Claude Code 的CLAUDE.md)[1]- VS Code 擴充功能生態系 — 可從 Open VSX registry 安裝,使用現有數以千計的擴充功能[1]
- 平台 — Windows、macOS、Linux(x86_64 及 aarch64)[1]
Antigravity 的定價綁定 Google AI/One 訂閱方案,採配額制(Prompt Credits 和 Flow Credits)。速率限制是社群已知的痛點,甚至有第三方工具專門用來追蹤和管理配額使用量。[6]
這個平台的目標用戶是軟件開發者。其 agents 設計的每一個面向——跨 frontend、backend、testing 和 DevOps 的 16 個專門 agents——都圍繞程式交付工作流程而設。[2][3]
什麼是 Claude Cowork?
Claude Cowork 是 Anthropic 的桌面 AI 協作助手,於 2026 年 1 月以 macOS 和 Windows 的研究預覽版推出。它不是取代開發者的 IDE,而是疊加在桌面和檔案系統之上——你只需給它一個資料夾和一個目標,它便會在該工作區內規劃並執行多步驟任務,同時在每個階段都讓你參與審查。[7][8]
主要功能:
- 以 human-in-the-loop 為核心設計 — Cowork 會先提出計劃,只有在用戶批准後才會執行;「執行前審查」是其預設設計原則[7][9]
- VM 級 sandbox 隔離 — bash 指令會在隔離的 Linux VM 內運行(Windows 使用 WSL2,macOS 使用 Lima),以保障安全[9]
- Skills 與 plugins 生態系 — 可透過基於 Markdown 的 skills(無需撰寫程式碼)及按角色劃分的 plugin 套件擴展;Anthropic 提供 sales、marketing、legal、finance、product management 等官方 plugins[10][11]
- 50+ MCP connectors — 原生整合 Slack、Notion、HubSpot、Jira、Figma、Snowflake、Databricks、Linear、Asana、Google Drive、Microsoft 365 等多種工具[11]
- Sub-agent 協調 — plugins 會在相關任務出現時自動觸發 sub-agents,亦可透過 slash commands 明確呼叫[7][10]
- GUI 與瀏覽器自動化 — computer use 可與桌面 GUI 應用程式互動;透過 MCP connectors 與 Claude-in-Chrome 進行瀏覽器整合[8][9]
- 平台 — 官方支援 macOS 和 Windows;Linux 透過社群 fork 提供[12]
Claude Cowork 的定價綁定 Anthropic 訂閱層級:Pro($17–20/月)、Max($100–200/月)、Team Standard($20/seat/月)及 Team Premium($100/seat/月)。免費用戶無法使用 Cowork。使用量每 5 小時重設一次,Pro 用戶通常每個週期可獲得 1–1.5 小時的高強度使用時間。[13]
這個平台的目標用戶是知識工作者——營運、銷售、marketing、法律、finance、客戶支援。官方文件涵蓋 28 種以上業務工作流程,包括發票生成、潛在客戶研究、競爭對手分析及會議準備。[9]
Antigravity vs Claude Cowork:功能逐項比較
| 功能 | Google Antigravity | Claude Cowork |
|---|---|---|
| 主要範式 | 以 agents 為核心的開發者 IDE | 面向知識工作的桌面 AI 協作助手 |
| 推出日期 | 2025 年 11 月 | 2026 年 1 月(研究預覽版) |
| 目標用戶 | 軟件開發者 | 知識工作者、商業團隊 |
| 主要模型 | Gemini 3 Pro / Flash | Claude(Opus / Sonnet / Haiku) |
| 多模型支援 | 有 — 每個 agent 可用 Gemini、Claude、GPT | 沒有 — 只支援 Claude 模型 |
| 多代理 UI | 具視覺化 Manager View,支援平行 agents | 由 plugin/skill 觸發 sub-agents |
| 瀏覽器整合 | 透過 CDP 內建 Chromium | computer use + MCP connectors |
| 終端機存取 | 完整 IDE 終端機,可由 agents 執行 | 透過隔離的 WSL2/Lima VM 運行 bash |
| 檔案系統存取 | 完整 IDE 檔案系統 | 以資料夾為範圍,需用戶授權 |
| 擴充系統 | VS Code 擴充功能(Open VSX) | 基於 Markdown 的 skills 和 plugins |
| MCP 工具支援 | 有 | 有 — 50+ 官方 connectors |
| 人類審批模式 | 可選(可用 auto-accept 模式) | 預設必需(review-before-execute) |
| 平台 | Windows、macOS、Linux | Windows、macOS(Linux 非官方) |
| sandbox 隔離 | 內建沒有 | 預設使用 WSL2/Lima VM |
| 開源 | 否 | 否 |
| 定價模式 | Google AI/One 訂閱(按配額計) | Anthropic 訂閱($17–200/月) |
架構:兩種截然不同的 agentic 工作願景
這是 Antigravity 與 Claude Cowork 最重要的差異,也會影響其他所有比較項目。
Antigravity:IDE 變成協調層
Antigravity 的架構出發點是:程式編輯器是開發者的主要工作介面,因此 agents 應該直接存在於其中。與其要求開發者切換到另一個 dashboard,Antigravity 乾脆把 IDE 本身變成任務控制中心。
Manager View 會提供一個視覺化面板,讓你可建立、觀察及指揮多達 16 個並行運作的專門 agents——例如一個 frontend agent 負責搭建元件、一個 testing agent 撰寫測試套件、一個 backend agent 實作 API 邏輯,以及一個 DevOps agent 更新 CI 設定,全部同時進行。[2][3]
多模型分配讓這種模式更靈活:你可以把 Gemini 3 Pro 指派給最複雜的規劃 agent,把 Gemini Flash 用於成本較低的輔助任務,並在 Anthropic 推理能力更強的地方,把 Claude Opus 4.6 指派給相應 agents——全部都可以在同一個 session 內完成。[5]
內建 Chromium 環境意味著瀏覽器自動化是第一級功能,而不是事後補上的功能。Agents 可開啟瀏覽器、前往 staging 環境、與 UI 元件互動、擷取截圖,並將視覺產物直接回傳到 IDE——而且與它們剛剛撰寫的程式直接整合。[4]
Claude Cowork:桌面多了一個協作助手
Claude Cowork 的架構則從另一個前提出發:大多數商業工作不是寫程式,而大多數工作者也不是開發者。Cowork 不是 IDE,而是桌面覆蓋層——你把一個資料夾和一個目標交給它,它就會在那個工作區內運作。
Sub-agent 模式以 plugin 驅動,而非以視覺化方式協調。Skills(無需撰寫程式碼的 Markdown 檔案)和 plugin 套件會根據任務上下文觸發 sub-agents——例如內容插件會依次啟動研究 agent、文案 agent 和 SEO agent,而不是透過視覺化 dashboard 操作。[10][11]
其安全模型設計上更保守。每個計劃都會先呈現給你審查,然後才會執行。指令在隔離的 VM 中運行(Windows 使用 WSL2,macOS 使用 Lima),因此即使 agent 出錯,損害也會被限制在 sandbox 內,而不是你的實際系統。[9]
50 多個 MCP connectors 讓 Cowork 能廣泛連接商業工具——Slack、Jira、Notion、HubSpot、Figma、Snowflake 等——但這些整合是疊加在桌面助手之上的,並不像 Antigravity 的瀏覽器整合那樣屬於內建工作介面。[11]
部署:兩者皆為封閉式,預設值不同
Antigravity 和 Claude Cowork 都不是開源,也都不支援完整自我託管。兩者都會透過各自供應商的基礎設施處理資料——Antigravity 經 Google,Cowork 經 Anthropic。
| 維度 | Google Antigravity | Claude Cowork |
|---|---|---|
| 開源 | 否 | 否 |
| 自我託管 | 不支援 | 不支援 |
| 資料路由 | 經由 Google 基礎設施 | 經由 Anthropic 基礎設施 |
| sandbox 隔離 | 沒有(agent 在 IDE 上下文中運行) | 預設使用 WSL2/Lima VM |
| 離線運作 | 否(需要 Google API) | 否(需要 Anthropic API) |
這裡真正重要的差異是安全預設。Antigravity agents 可在 auto-accept 模式下運行——無需逐步批准即可執行動作——這能加快開發工作流程,但也會增加錯誤的影響範圍。Claude Cowork 則要求先審查計劃再執行,速度較慢,但對於作出不可逆業務決策的知識工作者來說更合適(例如發送電郵、更新 CRM 記錄、提交文件)。[7][9]
對於需要真正內部部署、並具備完整資料主權的團隊,兩個平台都無法滿足。專為這類用途而設的開源替代方案是 Eigent,本文末會介紹。
模型支援:多模型彈性 vs Claude 優先設計
對於想在模型能力與成本之間作資源調配的開發者來說,這是 Antigravity 的明顯優勢。
Antigravity 讓你在同一個 session 內,把不同模型分配給不同 agents。實際上,團隊會用 Gemini 3 Flash 處理快速且便宜的輔助 agents,並把 Gemini 3 Pro 或 Claude Opus 4.6 保留給最需要品質的規劃和架構 agents。[5] 當團隊有足夠多任務平行進行時,這種按 agent 的模型路由是一個真正的生產力槓桿。
Claude Cowork 則只支援 Claude。這部分既是限制,也是刻意的設計選擇——Anthropic 對 Claude 的底層有深入存取,因此能以更適合的方式優化 Cowork 的 sub-agent 提示、computer use 整合及 skill 執行,這些在任意模型切換下會更難做到。對於已經標準化採用 Claude 的團隊來說,這種整合深度確實是一項優勢。[7][8]
使用場景:各自的優勢領域
Antigravity 最擅長
- 全端功能開發 — 多個 agents 並行搭建 frontend、backend 和測試
- 大型 codebase 重構 — 協調多個 agents 系統性地更新數百個檔案中的模式
- 整合瀏覽器的 QA — agents 撰寫程式、啟動預覽版、在內建瀏覽器中導覽,並把視覺回歸問題回報到 IDE
- CI/DevOps 自動化 — 專門的 DevOps agents 在同一工作流程中更新 build 設定、Dockerfiles 和部署腳本
- 開發者研究與文件 — code agents + MCP 工具從內部知識庫提取上下文並生成準確技術文件
Claude Cowork 最擅長
- 業務文件工作流程 — 擬定合約、整理報告格式、從 PDF 擷取資料、把研究內容整理成交付成果
- CRM 與銷售營運 — 潛在客戶研究、外聯文案撰寫、HubSpot 更新、透過 MCP connectors 管理銷售漏斗
- marketing 製作 — brief → copywriting → SEO 審核,透過 plugins 串成一個協調流程
- finance 和法律工作 — 發票生成、支出追蹤、文件審查,並讓非技術團隊成員參與其中
- 跨工具知識工作 — 從 Slack、Notion、Jira 和 Google Drive 提取上下文,整合成單一輸出
定價
Google Antigravity 的定價採配額制,並與 Google AI/One 訂閱方案掛鈎。配額系統使用 Prompt Credits(輸入處理)和 Flow Credits(agent 執行)。像 antigravity-panel 這類社群監控工具,正是為了追蹤配額消耗而建立——這顯示速率限制在實際使用中是明顯約束,尤其是在同時運行多個並行 agents 時。[6][13]
Claude Cowork 透過 Anthropic 的訂閱方案提供分層固定收費:
| 方案 | 價格 | Cowork 存取權 |
|---|---|---|
| Free | $0 | 不包括 |
| Pro | $17–20/月 | 包括 |
| Max 5x | $100/月 | 包括(相對 Pro 為 5 倍使用量) |
| Max 20x | $200/月 | 包括(相對 Pro 為 20 倍使用量) |
| Team Standard | $20/seat/月 | 包括 |
| Team Premium | $100/seat/月 | 包括(5 倍使用量) |
使用量每 5 小時重設一次。Pro 用戶通常每個週期可獲得 1–1.5 小時的高強度 Cowork 使用時間,之後便會觸及限制——對預期持續自主 agent 運行的團隊而言,這是一個實質限制。[13]
對於在任一平台上運行高吞吐、持續性的 agentic 工作負載的團隊來說,訂閱限制很快就會成為上限,若不轉向自我託管、模型無關的平台,便很難繞過。
何時選擇 Antigravity
- 你是軟件開發者或工程團隊,程式是主要交付成果
- 你想要即時 IDE 整合,讓 agents 直接存在於編輯器中,而不是另一個 dashboard
- 你需要多模型彈性,根據成本與能力為不同 agents 指派不同 LLM
- 你希望瀏覽器自動化成為與程式工作流程緊密結合的一級功能
- 你需要在視覺化管理介面中,跨專門 agents(frontend、backend、testing、DevOps)進行平行執行
- 你的團隊已經在 Google/Gemini 生態系內
何時選擇 Claude Cowork
- 你的工作主要以知識為本——文件、研究、業務營運、marketing、法律、finance——而不是以程式為中心
- 你重視保守的、先審查後執行的安全模型,適合業務流程
- 你需要透過 MCP connectors 與 Slack、HubSpot、Notion、Jira 或 Google Drive 等商業工具深度整合
- 你的團隊偏非技術,需要不依賴 IDE 或終端機知識的 AI 協助
- 你已經全面採用 Anthropic 的 Claude 生態系,並希望獲得最緊密的整合
- 需要 VM 級 sandbox 隔離來安全執行 agents
為何要將 Eigent 視為你的開源替代方案
如果你被 Antigravity 的多代理能力吸引,但又受限於其 Gemini 綁定;或者你看重 Cowork 的 MCP 生態系,但被其純雲端架構所限制,Eigent 就是把兩組能力帶到你自己的基礎設施上的開源平台。
Eigent 相對兩者的優勢:
- 多代理工作團隊架構 — 視覺化協調器加上專門的 Developer、Browser、Document 及自訂 agents 並行運作,以開源形式對應 Antigravity 的 Manager View[14][15]
- 200+ MCP 工具 — 具備 Cowork 連接器生態系的廣度,並可加入你自己的 MCP servers 及建立私有 skills[14][16]
- 模型無關 — 可使用 Gemini、Claude、GPT 或透過 Ollama 的完全本地模型;不受任何供應商限制選擇[15]
- 100% 開源(Apache 2.0) — 完整程式碼庫在 GitHub 上,可 fork、可審核、可自我託管[14]
- 本地優先部署 — 所有資料與推理都保留在你的機器或私有基礎設施上;不會經由 Google 或 Anthropic 伺服器傳輸[14][15]
- 企業治理 — 提供 SSO、RBAC 和稽核記錄,而且沒有供應商鎖定[15]
對於需要在敏感資料上使用 Antigravity 風格 agent 協調,或在 air-gapped 環境中實現 Cowork 風格知識工作自動化的團隊,Eigent 兩者都能覆蓋。
-> 立即開始使用 Eigent — 兩者的開源替代方案 ->
常見問題
Antigravity 能處理像 Claude Cowork 那樣的非編碼任務嗎? Antigravity 的 16 個專門 agents 都以程式為導向(frontend、backend、testing、DevOps)。它可以透過 MCP 工具產生文件和進行研究,但它並非為 Claude Cowork 所針對的那種廣泛業務工作流程而設。若是工程以外的知識工作自動化,Cowork 更適合。
Claude Cowork 能像 Antigravity 那樣撰寫和執行程式嗎? Claude Cowork 可以寫程式、在其 VM sandbox 內執行 bash 指令,並使用 computer use 與桌面應用程式互動。它欠缺的是 Antigravity 的 IDE 整合、平行編碼 agents,以及透過 CDP 實現的內建瀏覽器自動化。若是完整軟件開發工作流程,Antigravity 是為這種情境而生。
Antigravity 可否使用 Claude 模型? 可以。Antigravity 的多模型 agent 分配支援 Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6,亦同時支援 Gemini 模型,讓團隊可在 Anthropic 推理能力更合適的 agents 上使用 Claude。[5]
哪個平台的 MCP 工具支援更好? 兩者都支援 MCP,但生態系取向不同。Antigravity 的 MCP 整合偏向開發工具。Claude Cowork 的 50 多個官方 MCP connectors 則集中於業務工具(Slack、Notion、HubSpot、Jira、Figma、Snowflake 等),因此更適合跨工具業務工作流程。[11]
哪個更適合企業使用? Claude Cowork 的 VM sandbox 隔離和預設的 review-before-execute,使它成為更保守的選擇——適合涉及敏感客戶資料或不可逆操作的業務流程。Antigravity 的 auto-accept 模式則是為開發者速度而設,風險範圍較大。
有沒有結合兩者的開源替代方案? 有。Eigent 是一個開源、Apache 2.0 的多代理協作桌面,結合了 Antigravity 式的平行 agent 協調與 Cowork 式的 MCP connector 廣度——可在你自己的基礎設施上本地運行,沒有供應商鎖定。
結論:Antigravity vs Claude Cowork
如果你在開發軟件,就選 Antigravity。 它是目前對開發者最強大的 agent-first IDE——多模型、平行 agents、整合瀏覽器,並直接存在於你現有的編輯器工作流程中。
如果你的工作以知識為本,就選 Claude Cowork。 它是商業團隊最易上手、預設最安全的 AI 協作助手——與業務工具深度連接,為非技術用戶而設,並在每一步都注重人類監督。
這兩個平台其實更像互補,而非競爭。軟件團隊可以用 Antigravity 處理工程工作流程,用 Claude Cowork 處理 marketing、法律和營運團隊——各自用在最適合的場景。
對於想要一個平台同時覆蓋兩者、並且擁有完整資料控制與無訂閱上限的團隊來說,Eigent 就是開源答案。
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Sources
[1] Google Antigravity — 概覽與文件
[2] Awesome Antigravity — 社群資源中心
[3] AgentKit 2.0 多代理推出 — Factory Engineering
[4] Antigravity 瀏覽器/CDP 整合 — antigravity-link-extension
[5] Antigravity 的多模型支援 — opencode-antigravity-auth
[6] Antigravity 配額追蹤 — antigravity-panel
[7] Claude Cowork 指南 — 全面工作流程文件
[8] Anthropic 的 Claude Cowork 是一個真正好用的 AI agent — Wired
[11] Anthropic Skills 系統 — 官方倉庫
[12] Claude Cowork Linux — 社群 Fork
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