Google Antigravity、モデルを動的に切り替えるOrchestratorを展開

Google Antigravityは2026年11月12日、Google AI Ultraの加入者向けにモデル選択メニューのオプションとして提供を開始したOrchestratorについて、Gemini 4 CarbonとGemini 4 Hydrogenを1回のセッション内で動的に切り替えることで、Terminal-Bench 4.1でCarbonに迫るタスク成功率を達成し、平均でクォータ使用量を24％削減、完了までの時間を19％短縮したと発表しました。

新しいHydrogenモデルは、Antigravityで有料のGoogle AI ProおよびUltra加入者向けに別途提供が始まっています。一方、企業はGemini for businessを通じて両モデルを利用できます。Googleによると、今後Orchestratorで追加モデルやサブスクリプションプランにも対応する予定です。また、HydrogenはCarbonや、より深く長期的な推論を担うArgonに対し、迅速な実行を担うモデルと位置付けられています。

1回のセッション内でモデルを動的に切り替え

Orchestratorは、日常的な機能開発やデバッグを対象としている。こうした作業で、セッション全体を通じて最先端の推論モデルと複数の並列エージェントに頼ると、反復作業が遅くなり、最先端モデルのクォータも消費する可能性がある。一方、従来型の静的ルーターは、最初のプロンプトから難易度を推定し、十分だと判断した中で最も低コストのモデルにタスク全体を割り当てる。Googleによると、タスクの要求が変化するうえ、実行を始めて初めて明らかになることもあるため、この一度きりの割り当ては長時間稼働するエージェントには適していない。

タスクの進行に応じて、Orchestratorは2つのモデルをどちらの方向にも切り替えられます。Googleの例では、まずCarbonが依存関係を読み取り専用で調査し、不明点を解消したうえで、再計画を開始する条件を明示した計画を作成します。続いてHydrogenが変更を実装し、パッケージを更新してテストを実行します。Hydrogenの作業が行き詰まった場合は、Carbonが制御を引き継ぎ、現在の状態を調べて計画を修正し、実行を続けます。そのため、実装のすべての工程を同じモデルに任せることなく、計画や問題からの復旧に、より深い推論能力を活用できます。

SDKでモデルの役割を明示的に指定

自動切り替えではなく、モデルの役割を明示的に割り当てたい開発者は、Antigravity SDKを通じてHydrogenとCarbonを接続できます。これにより、マルチエージェントのワークフローで各役割をどのモデルが担うかを、プログラムから制御できます。

Googleが公開したオープンソースの課題トリアージのデモでは、Hydrogenエージェントが、寄せられる課題をトリアージしてコードを作成し、コードベースを検索し、確認の質問を行うほか、プルリクエストのコメントに基づいてユーザーインターフェースの変更を繰り返し調整する。より大規模なリファクタリング、新機能、セキュリティチェックはCarbonエージェントに割り当てられる。このデモでは迅速な実行と深い推論を大きく分担する点は同じだが、その境界はOrchestratorに任せず、開発者が定める。

Orchestratorと/Swarmの違い

Orchestratorに先立ち、2026年11月10日には、多数のファイルやテストスイートにまたがるエンジニアリング作業を対象としたGemini 4 Carbonと/swarmのプレビューが公開されました。/swarmのドキュメントによると、コーディネーターはタスクを分割し、個別のファイル、パッケージ、質問を担当する名前付きのワーカーに割り当てられます。検証担当者は差分を確認してテストを実行でき、ワーカーにはリポジトリの分離された作業用コピーを渡すこともできます。Orchestratorが扱うのは異なる構造です。独立した作業を並行して進めるチームを作るのではなく、変化し続ける1つのセッション内で使用するモデルを切り替えます。

これらの機能は、エージェントを活用する作業を2つの異なる方法で分担する。プロジェクトを分割できる場合は複数のエージェント間で分担し、1つの会話が計画、実行、修正へと移っていく場合は複数のモデル間で分担する。実務上の変化は、モデルの選択がプロンプト入力時の一度きりの判断でなくてもよくなったことだ。Orchestratorによる適応的な切り替えでも、SDKを通じた明示的な割り当てでも、モデル選択をワークフローの設計に組み込める。