Google Antigravity CLI ट्यूटोरियल: समांतर AI एजेंट्स का संयोजन

एजेंटिक AI में नए हैं? हमारा AI Agent Fundamentals स्किल ट्रैक आपको शुरू करने से पहले एक ठोस आधार देगा।

Google Antigravity 2.0 में क्या नया है?

Google I/O 2026 ने Antigravity प्लेटफ़ॉर्म का बड़ा विस्तार चिह्नित किया। यह अब सिर्फ एक टूल नहीं; यह पूरा इकोसिस्टम है। यहाँ क्या लॉन्च हुआ:

Antigravity 2.0 डेस्कटॉप ऐप

मूल Antigravity IDE (जो डेवलपर्स के लिए उपलब्ध है) के विपरीत, Antigravity 2.0 को शुरू से ही एजेंट-प्रथम दृष्टिकोण से बनाया गया है। यह एजेंट्स के साथ इंटरैक्ट करने, प्रोजेक्ट्स मैनेज करने और आर्टिफ़ैक्ट्स रीव्यू करने के लिए एक स्वच्छ इंटरफ़ेस है। यह macOS, Linux और Windows पर उपलब्ध है।

मुख्य नई क्षमताएँ:

• डायनेमिक सबएजेंट्स: मुख्य एजेंट चलते-फिरते विशिष्ट उप-कार्यों के लिए विशेषीकृत सबएजेंट्स परिभाषित कर सकता है और समानांतर में स्पॉन कर सकता है, बिना अपने ही कॉन्टेक्स्ट विंडो को प्रदूषित किए।

• असिंक्रोनस टास्क मैनेजमेंट: लंबे समय तक चलने वाले ऑपरेशंस बैकग्राउंड में चलते हैं, इसलिए न तो मुख्य एजेंट और न ही UI ब्लॉक होता है।

• प्रोजेक्ट्स: एजेंट्स अब "प्रोजेक्ट" के आधार पर संगठित होते हैं, न कि रिपोजिटरी के। एक प्रोजेक्ट कई लोकल फ़ोल्डरों तक फैला हो सकता है, अपनी अनुमति सीमाओं के साथ।

• शेड्यूल्ड टास्क्स: उपयोगकर्ता क्रॉन-स्टाइल शेड्यूल निर्धारित कर सकते हैं जो एजेंट्स को स्वचालित रूप से ट्रिगर करते हैं, जैसे दैनिक डाइजेस्ट, प्रति घंटे हेल्थ चेक, और मासिक रिपोर्ट  — बिना मैन्युअल इन्वोकेशन के।

• JSON hooks: ये सरल JSON कॉन्फ़िग फ़ाइलों का उपयोग करके लाइफ़साइकल चरणों पर (टूल कॉल से पहले, मॉडल कॉल के बाद, लूप स्टॉप कंडीशंस पर) एजेंट व्यवहार को इंटरसेप्ट और कस्टमाइज़ करते हैं।

• लाइव वॉइस ट्रांसक्रिप्शन: अब माइक इनपुट Gemini Audio मॉडलों का उपयोग करके रियल टाइम में ट्रांसक्राइब होता है, बिखरी हुई स्पीच को साफ़, भेजने-लायक प्रॉम्प्ट में बदल देता है।

• स्लैश कमांड्स: 

• /goal: अपने आप चलता है और पूरा होने पर रुकेगा

•  /grill-me: एजेंट पहले स्पष्टता के लिए प्रश्न पूछता है

• /schedule: एक बार या आवर्ती इन्वोकेशन

• /browser: ब्राउज़र उपयोग के लिए स्पष्ट ऑप्ट-इन

Antigravity CLI

टर्मिनल-नेटिव डेवलपर्स और ऑटोमेशन वर्कफ़्लोस के लिए, Antigravity CLI (agy के रूप में इन्वोक) वही एजेंट हार्नेस एक हल्के, स्क्रिप्टेबल इंटरफ़ेस में प्रदान करता है। 

यह Gemini CLI का उत्तराधिकारी है, और इसी का हम इस ट्यूटोरियल में प्रयोग करेंगे। आप इसे अपने डेटा पर पॉइंट करते हैं, अपना लक्ष्य साधारण अंग्रेज़ी में बताते हैं, और आगे का सारा काम यह संभालता है, जिसमें कार्य को सबएजेंट्स में कैसे तोड़ा जाए, यह निर्णय भी शामिल है। न कोई ऑर्केस्ट्रेशन स्क्रिप्ट, न कॉन्फ़िग फ़ाइलें, न मैन्युअल सबएजेंट परिभाषाएँ।

Antigravity SDK

Antigravity SDK वही एजेंट हार्नेस के लिए प्रोग्रामेटिक एक्सेस देता है जो Google के अपने उत्पादों को संचालित करता है। यह Gemini मॉडलों के लिए ऑप्टिमाइज़्ड है और आपको कस्टम एजेंट व्यवहार परिभाषित करने और उन्हें अपने इन्फ्रास्ट्रक्चर पर होस्ट करने देता है।

Gemini API में Managed Agents

Gemini API में डेवलपर-फ्रेंडली सबसे बड़ा जोड़ है Managed Agents। अब एक ही API कॉल से आप ऐसा एजेंट स्पिन-अप कर सकते हैं जो तर्क करता है, टूल्स का उपयोग करता है, और एक स्थायी, आइसोलेटेड Linux वातावरण में कोड निष्पादित करता है। 

हर इंटरैक्शन को फ़ॉलो-अप कॉल्स में उसी फ़ाइलों और स्टेट के साथ फिर से शुरू किया जा सकता है। ये Antigravity एजेंट हार्नेस द्वारा संचालित हैं और नए Gemini 3.5 Flash पर निर्मित हैं, जो अन्य फ्रंटियर मॉडलों की तुलना में 4× तेज़ चलता है जबकि लगभग सभी बेंचमार्क्स पर Gemini 3.1 Pro से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Google AI Studio इंटीग्रेशंस

विस्तृत इकोसिस्टम में नया Google AI Studio मोबाइल ऐप, एजेंट्स के लिए नेटिव Google Workspace API इंटीग्रेशन, AI Studio प्रोजेक्ट्स से वन-क्लिक Export to Antigravity, और डायरेक्ट Google Play Console पब्लिशिंग के साथ नेटिव Android ऐप बिल्डिंग सपोर्ट भी शामिल है।

मिलकर, यह इकोसिस्टम सिंगल-टर्न प्रॉम्प्टिंग से ऑलवेज-ऑन एजेंट्स की ओर एक बदलाव को दर्शाता है, और Antigravity 2.0 के केंद्र में मौजूद सबएजेंट आर्किटेक्चर इसे संभव बनाने का तंत्र है।

Antigravity 2.0 में डायनेमिक सबएजेंट्स को समझना

सिंगल-एजेंट सेटअप में, एक एजेंट सब कुछ क्रमवार संभालता है। हम डेटा की सफ़ाई से शुरू करते हैं, फिर विश्लेषण, और अंत में विज़ुअलाइज़ेशन। इसमें दो समस्याएँ हैं। पहली, यह धीमा है, और हर चरण पिछले वाले के ख़त्म होने का इंतज़ार करता है। दूसरी, एजेंट की कॉन्टेक्स्ट विंडो हर चरण के पूरे इतिहास से भर जाती है, जो बाद के कार्यों पर तर्क गुणवत्ता को घटा सकती है।

सबएजेंट्स दोनों समस्याएँ हल करते हैं। ऑर्केस्ट्रेटर एजेंट आपका उच्च-स्तरीय लक्ष्य प्राप्त करता है और उसे उप-कार्यों में तोड़ने का निर्णय करता है। फिर वह सबएजेंट्स परिभाषित कर उन्हें स्पॉन करता है, जिनमें से प्रत्येक एक ही कार्य पर केंद्रित होता है, अपनी आइसोलेटेड कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ, और उन्हें समानांतर में चलाता है। पूरा होने पर, ऑर्केस्ट्रेटर अंतिम आउटपुट का संश्लेषण करता है।

इस अवधारणा को समझने के लिए एक मानसिक मॉडल यहाँ है:

Your prompt → Orchestrator Agent
                ├── reads & profiles the dataset
                ├── defines subagent roles autonomously
                ├── spawns data_cleaner           ──┐
                ├── spawns data_analyzer          ──┤ (parallel, once clean data is ready)
                └── spawns data_visualizer        ──┘
                         ↓ (all finish)
                Orchestrator: assembles → sales_report.html

महत्वपूर्ण बात यह है कि आप स्वयं सबएजेंट्स परिभाषित नहीं करते। CLI का ऑर्केस्ट्रेटर कार्य के बारे में तर्क करता है और डीकंपोज़िशन का निर्णय करता है। आप सिर्फ डेटा और लक्ष्य प्रदान करते हैं।

Antigravity 2.0 डेमो: एक सिंगल CLI प्रॉम्प्ट से ऑटोमेटेड सेल्स डैशबोर्ड

इस सेक्शन में, हम मासिक बिक्री (डमी) डेटा के एक रॉ CSV से, बिना कोई कोड लिखे या कोई सबएजेंट निर्देश परिभाषित किए, एक पूरा इंटरएक्टिव HTML डैशबोर्ड तैयार करेंगे।

स्टेप 1: Antigravity CLI इंस्टॉल करें

bash कमांड चलाकर Antigravity CLI इंस्टॉल करना शुरू करें। Antigravity CLI कई OS के लिए उपलब्ध है, जिनमें शामिल हैं:

macOS और Linux

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

Windows PowerShell

irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex

Windows CMD

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

स्टेप 2: Google खाता या GCP प्रोजेक्ट से ऑथेंटिकेट करें

इंस्टॉल होने के बाद, अपने टर्मिनल में निम्न कमांड से antigravity चलाएँ:

agy

फिर, किसी Google खाते या GCP प्रोजेक्ट से ऑथेंटिकेट करें। यह आपको एक सीक्रेट की देगा, जिसे आप antigravity चला रहे टर्मिनल में जोड़ते हैं, और ऑथेंटिकेशन पूरा हो जाएगा।

इसके बाद अपना टर्मिनल थीम सेट करें और आवश्यक फ़ाइलों तक पहुँच की अनुमति दें, और सब सेट है।

CLI स्वयं को Antigravity CLI 1.0.0 के रूप में पहचानता है और डिफ़ॉल्ट रूप से Gemini 3.5 Flash (High) से कनेक्ट होता है।

स्टेप 3: अपना प्रोजेक्ट फ़ोल्डर तैयार करें

आप यह चरण स्वयं कर सकते हैं या बस Antigravity CLI से इसे आपके लिए करने के लिए कह सकते हैं:

mkdir AntigravityDemo
cd AntigravityDemo

यही आपका पूरा प्रोजेक्ट सेटअप है। न कोई सबडायरेक्टरी, न कॉन्फ़िग फ़ाइलें, न एजेंट परिभाषाएँ आवश्यक।

स्टेप 4: डेटासेट जोड़ें

निम्न डमी डेटा को सीधे अपने AntigravityDemo फ़ोल्डर में sales_raw.csv के रूप में सेव करें, या अपनी पसंद का डेटा उपयोग करें। इसमें जानबूझकर यथार्थपरक डेटा क्वालिटी समस्याएँ शामिल हैं, जैसे मिसिंग वैल्यूज़ और $999,999 आउटलेयर प्लेसहोल्डर, ताकि सबएजेंट्स के पास काम करने के लिए सार्थक चीज़ें हों।

month,product,region,revenue,units_sold
2024-01,Laptop Pro,North,45200,38
2024-01,Wireless Earbuds,South,12300,205
2024-01,Mechanical Keyboard,East,8900,89
2024-02,Laptop Pro,North,47800,40
2024-02,Wireless Earbuds,South,,198
2024-02,Mechanical Keyboard,East,9100,91
2024-03,Laptop Pro,North,51200,43
2024-03,Wireless Earbuds,South,13100,218
2024-03,Mechanical Keyboard,East,,
2024-04,Laptop Pro,North,999999,42
2024-04,Wireless Earbuds,South,13800,230
2024-04,Mechanical Keyboard,East,9600,96
2024-05,Laptop Pro,North,55100,46
2024-05,Wireless Earbuds,South,14200,237
2024-05,Mechanical Keyboard,East,10100,101
2024-06,Laptop Pro,North,57300,48
2024-06,Wireless Earbuds,South,14900,248
2024-06,Mechanical Keyboard,East,10500,105

यह CSV फ़ाइल वर्किंग डायरेक्टरी में जोड़ते ही, हम CLI के भीतर काम शुरू कर सकते हैं।

स्टेप 5: /goal कमांड के साथ CLI चलाएँ

वर्किंग डायरेक्टरी तैयार होने और sales_raw.csv डेटासेट मौजूद होने के बाद, आप एंड-टू-एंड एनालिटिकल वर्कफ़्लो मैनेज करने के लिए Antigravity CLI ऑर्केस्ट्रेटर को इन्वोक करने के लिए तैयार हैं। टर्मिनल खोलें और निम्न कमांड चलाएँ: 

agy

अब Gemini से हमारा डेटा साफ़ करने, विश्लेषित करने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए कहें:

/goal I have a sales dataset at /Users/yourname/Desktop/AntigravityDemo/sales_raw.csv.
Spin up multiple subagents to clean, analyze, and visualize it.
Produce a final HTML report and save all outputs in this folder.

यहाँ /goal प्रीफ़िक्स महत्त्वपूर्ण है, क्योंकि यह CLI को बिना प्लान अप्रूवल या मध्यवर्ती कन्फ़र्मेशन के, पूरा कार्य समाप्ति तक चलने के लिए कहता है। इसके बिना, एजेंट हर बड़े चरण से पहले रुककर पूछेगा, "क्या आप आगे बढ़ना चाहते हैं?" 

ऑर्केस्ट्रेटर द्वारा स्वायत्त वर्कफ़्लो तुरंत शुरू कर दिया जाता है। यहाँ प्रोफ़ाइलिंग से लेकर असेंबली तक के 5 चरणों का विस्तृत ब्रेकडाउन है:

चरण 1: वातावरण प्रोफ़ाइलिंग

ऑर्केस्ट्रेटर ने एक भी पंक्ति कोड लिखने से पहले अपने वातावरण को समझना शुरू किया:

ListPermissions  (confirmed read and write access to the workspace)
ListDir          (/Users/aashidutt/Desktop/AntigravityDemo)
Read             (sales_raw.csv)
Thought for 3s, 1.5k tokens — Analyzing Data Quality Issues
Bash             (python3 --version)
Bash             (python3 -c "import pandas, matplotlib, seaborn...")
Thought for 4s, 463 tokens — Initiating Implementation Planning

इसने अनुमतियाँ सूचीबद्ध कीं, डायरेक्टरी पढ़ी, CSV लोड की, Python की उपलब्धता जाँची, और आवश्यक लाइब्रेरीज़ वेरिफ़ाई कीं, वह भी कुछ भी प्लान करने से पहले। यह अग्रिम प्रोफ़ाइलिंग ऑर्केस्ट्रेटर को सबएजेंट भूमिकाओं पर सूचित निर्णय लेने देती है, बजाय ब्लाइंड्ली प्लान करने के।

परमिशन प्रॉम्प्ट पर नोट: /goal के बावजूद, CLI ने कोई भी bash कमांड चलाने से पहले एक बार की अनुमति माँगी। यह Antigravity का ह्यूमन-इन-द-लूप सेफ़्टी मॉडल है। आप एक ऑपरेशन की श्रेणी के लिए एक बार अप्रूव करते हैं, और फिर यह दोबारा नहीं पूछता। यह जानबूझकर किया गया डिज़ाइन है जो ऑटोमेशन को ब्लैक बॉक्स जैसा महसूस होने से रोकता है, और प्रोडक्शन संदर्भों में विशेष रूप से उपयोगी है।

चरण 2: प्लानिंग और सबएजेंट परिभाषा

इसके बाद ऑर्केस्ट्रेटर ने एक आंतरिक इम्प्लीमेंटेशन प्लान बनाया और तीन सबएजेंट्स परिभाषित किए:

Create          (implementation_plan.md → written to ~/.gemini/ant.../  scratch folder)
DefineSubagent  ("data_cleaner" defined successfully)
DefineSubagent  ("data_analyzer" defined successfully)
DefineSubagent  ("data_visualizer" defined successfully)

फ़ाइल implementation_plan.md आंतरिक .gemini स्क्रैच डायरेक्टरी में लिखी जाती है, न कि आपके प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में। यह CLI का अपना प्लानिंग आर्टिफ़ैक्ट है, इसलिए आपको इसे पढ़ने या मैनेज करने की ज़रूरत नहीं। जब आप /goal इस्तेमाल करते हैं, तो यह स्वतः-अप्रूव हो जाता है, और एक्ज़िक्यूशन तुरंत जारी रहता है।

तीन सबएजेंट नाम data_cleaner, data_analyzer और data_visualizer पूरी तरह CLI ने आपके लक्ष्य विवरण से निकाले।

चरण 3: data_cleaner रन

पहला सबएजेंट डेटा क्वालिटी समस्याएँ ठीक करने के लिए भेजा गया, जिसने दो मिसिंग revenue वैल्यूज़ और मिसिंग units_sold को product मीडियन्स का उपयोग करके इम्प्यूट किया, फिर $999,999 की अप्रैल Laptop Pro एंट्री को सिस्टम प्लेसहोल्डर (अपेक्षित) के रूप में पहचाना, और उसे $50,106 (मीडियन यूनिट प्राइस $1,193 × 42 यूनिट्स) से बदल दिया, ताकि क्लीन डेटा डाउनस्ट्रीम भेजने से पहले सांख्यिकीय सटीकता बहाल हो सके।

चरण 4: data_analyzer और data_visualizer समानांतर में चलना

जैसे ही sales_clean.csv फ़ाइनलाइज़ हुआ, ऑर्केस्ट्रेटर ने तुरंत बची हुई दोनों सबएजेंट्स को एक साथ डिस्पैच कर दिया। analyzer ने MoM ग्रोथ रेट, प्रोडक्ट ब्रेकडाउन और रीजनल समरीज़ की गणना कर analysis_summary.json में सेव किया, जबकि visualizer ने तीन चार्ट PNGs एक साथ जेनरेट किए। ऑर्केस्ट्रेटर ने दोनों की स्थिति रियल टाइम में मॉनिटर कर रिपोर्ट की।

नोट: जब आपसे इम्प्लीमेंटेशन प्लान या किसी आर्टिफ़ैक्ट की समीक्षा के लिए कहा जाए, तो आप /artifact कमांड का उपयोग करके आर्टिफ़ैक्ट फ़ोल्डर खोलकर सामग्री की समीक्षा कर सकते हैं, या आप मॉडल पर भरोसा करके इसे डिफ़ॉल्ट रूप से चला सकते हैं।

चरण 5: अंतिम असेंबली

सभी सबएजेंट्स के पूर्ण होने पर, ऑर्केस्ट्रेटर ने 12 सेकंड का विवेकपूर्ण तर्क किया ताकि सभी फ़ाइलें मौजूद हों, फिर अंतिम डैशबोर्ड असेंबल किया। परिणाम एक पूर्णतः स्व-निहित HTML फ़ाइल था, जिसे किसी बाहरी निर्भरता की आवश्यकता नहीं।

जेनरेट किया गया डैशबोर्ड स्थिर पेज नहीं है; यह प्रोडक्शन-ग्रेड इंटरएक्टिव UI है। इसकी प्रमुख विशेषताएँ:

• ब्लू एक्सेंट और क्लीन टाइपोग्राफ़ी के साथ डार्क ग्लासमॉर्फिक थीम
• चार KPI कार्ड्स: Total Revenue ($444,389), Total Units Sold (2,168), Top Product (Laptop Pro, 69.0% शेयर), और Top Region (North)
• तीन स्विचेबल टैब्स:
• ओवरव्यू और ट्रेंड्स: मासिक रेवेन्यू लाइन चार्ट और रंग-कोडेड ग्रोथ रेट (हरा सकारात्मक, लाल नकारात्मक) के साथ MoM परफ़ॉर्मेंस टेबल
• प्रोडक्ट और रीजन इनसाइट्स: रीजनल डोनट चार्ट के साथ विस्तृत प्रोडक्ट/रीजन समरी टेबल जिसमें यूनिट प्राइस और रेवेन्यू शेयर शामिल हैं
• क्लीन किया गया डेटासेट: एक टैब में पूरा क्लीन डेटा टेबल शामिल है जिसमें लाइव सर्च, कॉलम फ़िल्टरिंग और सॉर्टेबल हेडर्स हैं
• टॉप-राइट में क्लीन CSV और एनालिसिस JSON के लिए डाउनलोड बटन
• नीचे डेटा क्वालिटी और बिज़नेस ऑडिट नोट्स सेक्शन, जो बताता है कि क्या-क्या क्लीन किया गया।

अंतिम विचार

इस ट्यूटोरियल में, हमने पाँच मिनट से कम समय में Antigravity CLI का उपयोग करके एक पूर्ण मल्टी-एजेंट डेटा पाइपलाइन चलाई। ऑर्केस्ट्रेटर ने रॉ CSV की प्रोफ़ाइलिंग की, स्वायत्त रूप से तीन सबएजेंट्स परिभाषित किए, क्लीन डेटा तैयार होते ही उनमें से दो को समानांतर में चलाया, और टैब्ड नेविगेशन, KPI कार्ड्स और सॉर्टेबल डेटा टेबल्स के साथ एक पूर्णतः स्व-निहित HTML रिपोर्ट असेंबल की।

सबएजेंट आर्किटेक्चर केवल परफ़ॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन नहीं है; यह एक डिज़ाइन पैटर्न है जो स्वाभाविक रूप से दर्शाता है कि जटिल विश्लेषणात्मक कार्य कैसे किए जाते हैं। यह समानांतर में काम करने वाले विशेष एजेंट्स को स्पिन-अप करता है, जिनमें से प्रत्येक अपने सर्वश्रेष्ठ कार्य पर केंद्रित होता है, और ऑर्केस्ट्रेटर अंतिम परिणाम का संश्लेषण करता है। यही पैटर्न डेटा विश्लेषण से आगे डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग, कोड रिव्यू पाइपलाइंस, रिसर्च एग्रीगेशन, आदि तक फैला हुआ है।

इसे आगे बढ़ाने के लिए कुछ विचार:

• Antigravity 2.0 डेस्कटॉप ऐप में अपने प्रॉम्प्ट में /schedule कमांड जोड़कर शेड्यूल्ड टास्क्स के साथ ऑटोमेट करें, और हर बार आपके शेड्यूल के अनुसार रिफ़्रेश्ड CSV पर पाइपलाइन स्वतः पुन: चलती है।
• यदि आप चाहते हैं कि CLI शुरू करने से पहले स्पष्टता वाले प्रश्न पूछे, तो अधिक नियंत्रण के लिए /grill-me का उपयोग करें, और अपने प्रॉम्प्ट में /goal की जगह /grill-me प्रीपेंड करें।
• Managed Agents API के माध्यम से एम्बेड करें: यदि आप इस पाइपलाइन को किसी वेब एप्लिकेशन के अंदर चाहते हैं, तो Gemini API में Managed Agents API एक ही API कॉल से आपको यही सबएजेंट क्षमताएँ देता है। हर एजेंट के एक स्थायी, आइसोलेटेड Linux वातावरण में चलने के साथ, आप सत्रों के पार फिर से शुरू कर सकते हैं।
• Antigravity के Workspace इंटीग्रेशन के साथ, आपका ऑर्केस्ट्रेटर अंतिम रिपोर्ट सीधे Google Docs में लिख सकता है या Gmail के माध्यम से वितरित कर सकता है — बस इसे लक्ष्य प्रॉम्प्ट में जोड़ें, और एजेंट API कॉल्स संभाल लेगा।