Google Antigravity 上线 Dynamic Workflows，用 Python 脚本编排子智能体
做智能体编排的可以试试：Antigravity 现在让 agent 自己写 Python 脚本调度并行子任务，控制流确定、跑之前还能人工审一遍，比纯提示词链稳定。想取代 LangGraph 那类固定编排的团队值得动手测一下。
Google Antigravity 推出 Dynamic Workflows 功能：输入 /run-workflow 后，智能体会自动编写 Python 脚本来编排并行与串行运行的多个子智能体，并在子智能体之间做结构化交接。
其核心机制是用可审查、可复用的代码实现确定性控制流，替代纯提示词驱动的流程漂移。用户可以在脚本运行前先检查内容，运行后把脚本保存下来，随时重跑同一套流程。
官方透露团队内部大量使用该功能，让智能体自己写程序来编排 Hydrogen 和 Carbon，且无需手动调用 /run-workflow，模型可自主判断何时触发，类似 swarm 的调度方式。后续还有更多功能在路上。
Dynamic workflows are another extremely used feature internally. Very powerful to give agents the ability to write programs to orchestrate Hydrogen and Carbon. You don’t even need to /run-workflow, the model should be able to decide similar to swarms. Still more to come 👀 Google Antigravity @antigravity We're rolling out Dynamic Workflows in Google Antigravity. Use /run-workflow and the agent writes a Python script to orchestrate parallel and sequential subagents with structured handoffs, giving you deterministic control flow instead of prompt drift. Review the script before it runs, and save it to re-run the same flow anytime.
本条情报归属 AITOP「产品」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：Google Antigravity、智能体、编程助手、工作流编排，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「Varun Mohan」（@_mohansolo），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
