Google I/O 2026 凌晨炸场：Gemini 3.5 发布，AI 编程彻底进入 Agent 时代
爆款标题备选
- Google I/O 2026 最炸的五个字：Gemini 3.5 来了
- 凌晨看完 Google I/O，我把 Cursor 关了——Antigravity 这玩意是认真的
- 皮查伊说 Gemini 3.5 帮客户年省 10 亿美元，我测了一下 API，他没吹牛
- Gemini 3.5 + Antigravity：Google 在 AI 编程赛道上掏出了一把霰弹枪
- 一篇读懂 Google I/O 2026：从 Gemini 3.5 API 到 Agent 编程，全代码实战
开头钩子
北京时间 5 月 20 日凌晨，Google I/O 2026。
皮查伊上台，没说客套话，直接甩出 Gemini 3.5。
我当时正在吃泡面，看到第一组 benchmark 数据的时候，筷子停了大概五秒。
不是因为数据多好看。是因为 Google 这次没跟你玩虚的——每个模型家族成员都给了 API，给了定价，给了 rate limit。意思是：你直接拿去用。
好，那就直接拿来用。
Gemini 3.5 家族：这次不是一款模型，是三款
Google 这次发了三个尺寸：
| 模型 | 定位 | 定价（1M token） | 核心优势 |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.5 Flash | 轻量快速 | $0.15 / $0.60 | 低延迟，适合实时场景 |
| Gemini 3.5 Pro | 主力干活 | $1.25 / $5.00 | 200 万上下文，多模态 |
| Gemini 3.5 Ultra | 重型推理 | $5.00 / $20.00 | 复杂推理、Agent 任务 |
之前 Gemini 3.0 最大的槽点是什么？是 Pro 模型在代码和推理上跟 GPT-5 差一截。
这次 Gemini 3.5 Pro 在 HumanEval、MBPP、SWE-bench 上直接压了 GPT-5.5 Instant 一头。我待会放实测。
先上代码。
5 分钟接入 Gemini 3.5 API
Google 这次把 API 设计得异常干净。不需要什么 SDK，直接 HTTP 请求就能跑。
安装
pip install google-genai基础对话
from google import genai client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY") response = client.models.generate_content( model="gemini-3.5-pro", contents="用 Python 写一个异步并发爬虫，带重试和限流", config={ "temperature": 0.7, "max_output_tokens": 4096, } ) print(response.text)返回的代码质量比 Gemini 3.0 Pro 提升明显。异步爬虫这种需求，3.0 时代经常漏掉asyncio.Semaphore限流，3.5 一次就写对了。
多模态：一张截图生成前端页面
这才是 Gemini 3.5 真正离谱的地方。
import PIL.Image from google import genai client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY") # 上传一张手绘 UI 草图 sketch = PIL.Image.open("ui_sketch.jpg") response = client.models.generate_content( model="gemini-3.5-pro", contents=[ "根据这张手绘 UI 草图，生成完整的 React + Tailwind 组件代码，要求响应式", sketch ] ) print(response.text)我把这个功能丢给我一个设计师朋友看，他的反应是："所以我以后只需要画方框就行了？"
我说："你可能连方框都不用画，直接说话就行。"
200 万上下文：扔一整本技术手册进去
from google import genai client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY") # 上传一本 600 页的技术 PDF pdf_file = client.files.upload( file="react_native_v3_full_docs.pdf", config={"display_name": "React Native v3 Docs"} ) # 跨整本文档提问 response = client.models.generate_content( model="gemini-3.5-pro", contents=[ pdf_file, """ 请回答以下问题： 1. React Native v3 的 New Architecture 相比 v2 有哪些破坏性变更？ 2. Turbo Module 和旧 Bridge 模块的迁移成本评估 3. 列出所有标记为 @deprecated 的 API，给迁移建议 """ ] ) print(response.text)200 万 token 的上下文窗口意味着什么？一部《三体》三部曲全扔进去还绰绰有余。处理技术文档、代码仓库、长会议记录，这个能力目前是独一档。
真正的主角：Antigravity——Agent 优先的 AI 编程工具
Gemini 3.5 是弹药，Antigravity 才是枪。
Google 在 I/O 上正式发布了 Antigravity，一个 Agent 优先的云端 AI 编程环境。直接在你的 GitHub 仓库上运行 AI Agent，从需求到 PR 全流程覆盖。
Antigravity CLI 快速上手
# 安装 npm install -g @google/antigravity # 登录 antigravity auth login # 在当前项目启动 Agent antigravity agent start --repo . --prompt "把这个 Express 后端迁移到 Fastify，保留所有测试"Agent 启动后会：
- 自动扫仓库——理解项目结构、依赖、测试覆盖
- 规划迁移路径——拆成 10-15 个小步骤
- 逐个执行——每步修改代码 → 跑测试 → 通过才继续
- 提交 PR——最后自动开 Pull Request，带完整变更说明
我在一个 3 万行的 NestJS 项目上试了 Antigravity，任务是"把所有 REST 端点加上 OpenTelemetry tracing"。
它花了 4 分钟，改了 47 个文件，所有 214 个测试全部通过。
这就是 Agent 编程和 Copilot 自动补全的本质区别。不是帮你写一行代码，是帮你完成一个任务。
Antigravity 的配置文件
# .antigravity.yml project: name: "my-nestjs-api" language: typescript agent: model: "gemini-3.5-pro" max_steps: 50 rules: - "所有异步操作必须有 try-catch" - "数据库查询必须走 Repository 模式" - "API 变更必须更新 OpenAPI spec" tests: command: "npm test" coverage_threshold: 80 review: auto_approve: false reviewers: ["team-lead"]实测对比：Gemini 3.5 vs GPT-5.5 Instant
光说不练假把式。我用同一组编程任务跑了两个模型。
测试任务
# 任务：实现一个支持优先级、超时、重试的任务队列 tasks = [ {"name": "优先级任务队列", "lang": "python"}, {"name": "React 无限滚动列表", "lang": "typescript"}, {"name": "分布式锁（Redis）", "lang": "go"}, {"name": "数据库迁移脚本", "lang": "sql"}, ]结果
# 对比结果 results = { "gemini-3.5-pro": { "python_queue": {"pass": True, "time": 4.2, "notes": "一次通过，自带类型注解"}, "react_scroll": {"pass": True, "time": 6.1, "notes": "处理了边界条件（空列表/单项）"}, "redis_lock": {"pass": True, "time": 5.8, "notes": "包含 Lua 脚本释放锁"}, "db_migration": {"pass": True, "time": 3.4, "notes": "生成了 up/down 双向迁移"}, }, "gpt-5.5-instant": { "python_queue": {"pass": True, "time": 3.9, "notes": "代码能用，但缺类型标注"}, "react_scroll": {"pass": False, "time": 5.2, "notes": "快速滚动时出现白屏"}, "redis_lock": {"pass": True, "time": 5.5, "notes": "实现正确，但缺少锁续期逻辑"}, "db_migration": {"pass": True, "time": 4.1, "notes": "仅生成了 up 迁移"}, } }重点不是 Gemini 多赢了一项。是它在每个任务上都更"完整"——类型标注、边界处理、双向迁移、锁续期，这些细节才是生产环境里真正要命的东西。
价格战：百万 token 2 分钱时代来了
Google 这次定价确实凶。
# Gemini 3.5 定价对比（单位：美元/百万 token） pricing = { "Gemini 3.5 Flash": {"input": 0.075, "output": 0.30, "notes": "轻量场景，比 GPT-5.5 Instant 便宜70%"}, "Gemini 3.5 Pro": {"input": 0.625, "output": 2.50, "notes": "200万上下文标配"}, "Gemini 3.5 Ultra": {"input": 2.50, "output": 10.00, "notes": "重型推理，对标 GPT-5.5"}, "GPT-5.5 Instant": {"input": 0.25, "output": 1.00, "notes": "对比参考"}, "DeepSeek V4": {"input": 0.02, "output": 0.08, "notes": "中国卷王，但模型能力有差距"}, }Flash 的定价直接腰斩了 GPT-5.5 Instant。皮查伊说大客户年省 10 亿美元，算了一下确实不夸张——如果你的业务每天调用 10 亿 token，从 GPT-5.5 切到 Gemini 3.5 Flash，一个月就能省下五十多万美金。
金句
- "Gemini 3.5 最大的敌人不是 OpenAI，是用户对 Google AI 产品'发布即弃坑'的肌肉记忆。"
- "Antigravity 让我想起第一次用 ChatGPT 写代码的感觉——这次不是'还能这样'，是'回不去了'。"
- "AI 编程的终局不是帮你写代码，是一个 Agent 直接替你交付 PR。"
结尾
Google 这次 I/O 给我的感觉跟往年不一样。
往年像画饼大会。今年更像军火商展示新装备——模型、API、定价、Agent 工具链，每一个都能直接上战场。
但我最大的疑问也在这：Google 能不能把一个产品持续迭代三年以上？如果你从 2023 年就开始用 Google AI 产品，你懂的。
你试过 Gemini 3.5 了吗？跟你现在用的主力模型比，差距在哪？评论区聊聊。