Làm quen giao diện Antigravity: Editor và Agent Manager

TL;DR: Antigravity có hai "mặt tiền": Editor — IDE quen thuộc kiểu VS Code với agent panel bên cạnh, và Agent Manager — bảng điều khiển kiểu mission control để giao việc, điều phối và quan sát nhiều agent chạy song song. Nắm thêm bốn khái niệm Project, Conversation, Auxiliary Pane và Settings per-project là bạn đọc hiểu mọi thứ trên màn hình.

Sau khi cài đặt Google Antigravity xong, cảm giác đầu tiên của nhiều người là hơi ngợp: giao diện không giống hẳn một IDE truyền thống, cũng không phải một chatbot đơn thuần. Lý do là Antigravity được thiết kế quanh agent chứ không phải quanh file code — và Agent Manager của Antigravity chính là thứ thể hiện triết lý đó rõ nhất. Bài này mình đi qua từng khu vực màn hình để bạn biết mình đang đứng ở đâu, cái gì bấm được và bấm xong chuyện gì xảy ra.

Vì sao Antigravity có tới hai surface?

Các IDE có AI trước đây (Copilot trong VS Code, Cursor…) đều đi theo một mô hình: bạn là người code chính, AI gợi ý bên cạnh. Google gọi cách tiếp cận của Antigravity là agent-first: agent làm việc chính, bạn giám sát và ra quyết định. Theo tài liệu công bố, agent của Antigravity thao tác được trên cả ba môi trường — editor, terminal và trình duyệt — nên nó cần một giao diện quan sát rộng hơn một khung chat.

Kết quả là hai surface song song:

	Editor	Agent Manager
Vai trò	Bạn code, AI hỗ trợ tại chỗ	Agent làm, bạn điều phối
Hình dáng	IDE kiểu VS Code + agent panel	Mission control: danh sách agent, task, tiến độ
Hợp với	Sửa nhanh, viết code có kiểm soát từng dòng	Task trọn gói, việc nền dài hơi, chạy nhiều việc song song
Số việc cùng lúc	Một mạch làm việc chính	Nhiều agent, nhiều workspace song song

Hiểu ranh giới này rồi thì phần còn lại của giao diện tự nhiên dễ đọc hẳn.

Editor: phần quen thuộc nhất với dân VS Code

Mở Open IDE từ màn hình chính, bạn vào Editor — và nếu từng dùng VS Code thì gần như không phải học lại: cây thư mục bên trái, tab file ở giữa, terminal tích hợp bên dưới, autocomplete khi gõ. Điểm khác nằm ở agent panel gắn ngay trong IDE: một khung hội thoại để bạn nhờ agent sửa hàm, giải thích đoạn code, viết test… mà không phải rời khỏi file đang mở.

Trải nghiệm này gần với các công cụ vibe coding mình từng viết trong bài so sánh Codex, Claude và Gemini — nhưng ăn điểm ở chỗ nó chỉ là một nửa câu chuyện. Nửa còn lại, và cũng là nửa đáng tiền hơn, nằm ở Agent Manager.

Agent Manager Antigravity: mission control cho agent

Agent Manager của Antigravity là màn hình bạn sẽ dùng nhiều nhất khi đã quen nền tảng. Theo trang chủ Antigravity, Google mô tả surface này như mission control — nơi spawn, điều phối và quan sát agent. Nó hoạt động như đài kiểm soát không lưu:

• Tạo (spawn) agent mới cho từng task — mỗi agent nhận một nhiệm vụ riêng.
• Điều phối nhiều agent song song trên nhiều workspace — ví dụ một agent refactor module thanh toán, một agent khác viết test cho module người dùng, chạy cùng lúc.
• Quan sát tiến độ từng agent: đang lập kế hoạch, đang viết code, đang chạy test hay đang chờ bạn duyệt.

Cách dùng điển hình theo tài liệu công bố: giao các việc bảo trì dài hơi (nâng cấp dependency, fix loạt bug nhỏ, bổ sung test) cho agent chạy nền trong Agent Manager, còn bạn tập trung việc chính ở Editor. Đây là điểm khác biệt lớn nhất so với thế hệ AI coding cũ — bạn không còn phải "ngồi canh" AI từng bước.

Mỗi dòng trong Agent Manager là một agent kèm trạng thái. Bấm vào là thấy toàn bộ hội thoại, kế hoạch và sản phẩm của agent đó — những thứ gọi là artifacts mà mình sẽ dành riêng bài 5 để mổ xẻ.

Project và Conversation: cách Antigravity tổ chức ngữ cảnh

Hai khái niệm này quyết định agent "nhìn thấy" gì, nên đáng hiểu cho kỹ.

Project là tổ hợp các folder xác định môi trường và phạm vi của agent. Tạo project nghĩa là bạn khoanh vùng: agent chỉ được đọc, sửa file trong các folder này. Mỗi project có security preset riêng — mặc định hoặc tuỳ chỉnh — quy định agent được tự làm gì và việc gì phải xin phép. Ngữ cảnh giữa các project cô lập với nhau, nên code dự án A không bao giờ "rò" sang gợi ý ở dự án B.

Conversation là các luồng hội thoại bên trong một project. Một project mở được nhiều conversation, mỗi cái đặt tên riêng: "Làm trang landing", "Fix bug đăng nhập", "Viết test API"… Kinh nghiệm của mình từ các công cụ tương tự: tách mỗi mạch việc một conversation giúp agent bám ngữ cảnh tốt hơn hẳn so với dồn tất cả vào một luồng dài lê thê.

Sơ đồ tổ chức tóm gọn:

Project (folders + security preset)
 ├── Conversation "Tính năng A"  → agent + artifacts riêng
 ├── Conversation "Fix bug B"    → agent + artifacts riêng
 └── Settings (permissions, MCP servers)

Auxiliary Pane, Settings và slash commands

Ba mảnh ghép còn lại của giao diện:

Auxiliary Pane — bật ở góc trên bên phải màn hình hội thoại. Đây là nơi xem mọi thứ agent tạo ra: artifacts (kế hoạch, task list, walkthrough), file nguồn liên quan và chi tiết triển khai. Thói quen nên tập từ đầu: agent báo xong việc thì mở Auxiliary Pane xem trước, thay vì tin ngay.

Settings gear per-project — icon bánh răng ở từng project, chứa thiết lập bảo mật, quyền hạn của agent và cấu hình MCP server. Người mới chưa cần chỉnh gì ở đây; khi nào cần nối agent với công cụ ngoài thì quay lại (mình hướng dẫn trong bài 9 về MCP và Knowledge Base).

Slash commands — gõ / trong khung chat để gọi nhanh tính năng chuyên biệt. Hai lệnh đáng nhớ nhất:

• /browser — sinh một browser sub-agent thao tác web trực tiếp (cần Chrome làm trình duyệt mặc định).
• /schedule — tạo task tự động chạy theo lịch, một lần hoặc lặp lại.

Chọn surface nào cho việc nào?

Quy tắc mình tự đúc kết cho người mới, theo hướng dẫn từ trải nghiệm làm quen ban đầu:

• Sửa vài dòng, muốn kiểm soát chặt → Editor. Bạn thấy từng thay đổi ngay khi nó xảy ra.
• Task trọn gói, mô tả được bằng một đoạn văn ("thêm trang liên hệ", "viết test cho module X") → Agent Manager. Giao việc rồi làm chuyện khác.
• Nhiều việc độc lập cùng lúc → Agent Manager, mỗi việc một agent, mỗi mạch một conversation.
• Chưa chắc muốn gì → bắt đầu ở Editor để vừa vọc vừa học, dần dần chuyển các việc lặp lại sang Manager.

Cái bẫy phổ biến là dùng Antigravity như một chatbot dán code — tức chỉ xài khung chat trong Editor. Làm vậy bạn bỏ phí đúng phần Google đầu tư nhiều nhất: khả năng điều phối nhiều agent làm việc thật trên repo, terminal và trình duyệt. Còn nếu muốn xem bức tranh mô hình AI phía dưới các agent này, mình có bài về Google DeepMind giải thích nơi các model Gemini ra đời.

Mẹo làm quen giao diện trong tuần đầu

Vài thói quen nhỏ giúp bạn đọc giao diện nhanh hơn hẳn, đúc kết từ giai đoạn mình vọc các công cụ agent-first:

• Ngày 1–2: chỉ dùng Editor. Mở một repo cũ, nhờ agent panel giải thích code, sửa vài hàm nhỏ. Mục tiêu là quen cách agent phản hồi và cách diff hiển thị, chưa cần đụng Manager.
• Ngày 3–4: tạo project chuẩn chỉnh. Đặt tên rõ ràng, chọn đúng folder, xem qua security preset mặc định. Tập mở 2–3 conversation theo từng mạch việc thay vì dồn một luồng.
• Ngày 5 trở đi: chuyển việc lặp lại sang Agent Manager. Chọn task nhỏ, rủi ro thấp — viết README, thêm comment, bổ sung test — giao cho agent chạy nền rồi so kết quả với kỳ vọng.
• Luôn kết thúc bằng Auxiliary Pane. Xem artifacts trước khi chấp nhận thay đổi, kể cả khi agent báo thành công. Thói quen này về sau thành phản xạ kiểm chứng rất đáng giá.

Một mẹo phụ: đừng vội tắt các thông báo trạng thái của agent trong tuần đầu. Nhìn agent chuyển trạng thái — lập kế hoạch, viết code, chạy test, chờ duyệt — chính là cách nhanh nhất để hiểu vòng đời một task trong Antigravity vận hành ra sao.

Sẵn sàng giao task đầu tiên

Tới đây bạn đã đọc được toàn bộ màn hình Antigravity: Editor cho việc code trực tiếp, Agent Manager cho việc điều phối agent, Project và Conversation tổ chức ngữ cảnh, Auxiliary Pane để kiểm tra sản phẩm, Settings và slash commands cho thiết lập nâng cao. Giao diện agent manager antigravity nhìn phức tạp lúc đầu nhưng thực chất chỉ xoay quanh một câu hỏi: bạn muốn tự tay làm, hay muốn giao cho agent?

👉 Bài tiếp theo: Tạo task đầu tiên với agent trong Antigravity — thực hành trọn một vòng: viết prompt, duyệt kế hoạch, xem agent chạy và nhận kết quả. Trong lúc chờ, bạn có thể dạo chuyên mục Công nghệ để đọc các bài AI coding khác.