Google Antigravity 推出 Orchestrator，实现模型动态交接

Google Antigravity 于2026年11月12日表示，面向 Google AI Ultra 订阅用户逐步推出的模型下拉菜单选项 Orchestrator，在 Terminal-Bench 4.1 上的任务成功表现接近 Carbon；通过在单次会话中动态切换 Gemini 4 Carbon 和 Gemini 4 Hydrogen，平均可减少 24% 的配额用量，并将任务完成速度提高 19%。

全新的 Hydrogen 模型也将单独在 Antigravity 中逐步向付费 Google AI Pro 和 Ultra 订阅用户开放；企业则可通过 Gemini for business 使用这两款模型。Google 表示，未来 Orchestrator 还将支持更多模型和订阅方案，并将 Hydrogen 描述为 Carbon 和 Argon 的补充：后两者擅长更深入、面向长期目标的推理，而 Hydrogen 则负责快速执行。

在单次会话中动态交接模型

Orchestrator 面向常规功能开发和调试场景。在这些场景中，如果整个会话始终依赖前沿推理模型和多个并行智能体，迭代可能会变慢，还会消耗前沿模型配额。传统的静态路由器则会根据最初的提示估算任务难度，随后将整个任务交给它认为足以胜任的成本最低的模型。Google 表示，这种一次性的分配方式并不适合长时间运行的智能体，因为任务需求可能发生变化，而且往往只有在执行过程中才会明朗。

随着任务推进，Orchestrator 可以在两款模型之间双向切换。Google 举例说明，Carbon 会先以只读方式调查依赖项、消除歧义，并制定计划，其中包含会触发重新规划的明确条件。随后，Hydrogen负责实施修改、更新软件包并运行测试。如果 Hydrogen 遇到阻碍，Carbon 会重新接手，检查当前状态、修正计划并继续执行。因此，在规划或恢复阶段，会话可以调用推理能力更强的模型，而不必让同一模型负责每一步实施工作。

通过 SDK 明确分配模型角色

希望明确指定模型，而不是自动切换的开发者，可以通过 Antigravity SDK 将 Hydrogen 和 Carbon接入工作流。这样一来，他们就能以编程方式控制多智能体工作流中的各项任务分别由哪个模型处理。

在 Google 展示的开源问题分类演示中，Hydrogen 智能体负责处理不断涌入的问题：对问题进行分类并编写代码、搜索代码库、提出澄清问题，以及根据拉取请求评论反复调整用户界面。Carbon 智能体则负责规模较大的重构、新功能和安全检查。该演示采用了相同的大致分工，即快速执行与深入推理各司其职；不过，工作边界由开发者设定，而不是交由 Orchestrator 决定。

Orchestrator 与 /Swarm 有何不同

Orchestrator 的推出晚于 2026 年 11 月 10 日对 Gemini 4 Carbon 和 /swarm 的预览；后者旨在处理分散于多个文件和测试套件中的工程任务。根据 /swarm 文档，协调器可以将任务分配给具名工作者，分别处理不同的文件、软件包或问题；验证者则负责审查差异并运行测试。工作者还可以获得彼此隔离的代码库副本。Orchestrator 面向的是另一种工作模式：它会在不断演进的单次会话中切换所用模型，而不是组建团队并行处理彼此独立的任务。

这两项功能以两种不同方式拆分智能体工作：当项目可以划分时，将工作分配给多个智能体；当单次对话在规划、执行和修复之间推进时，则在不同模型之间切换。实际变化在于，模型选择不再必须是在输入提示时一次性做出的决定，而可以成为工作流架构的一部分：既可以由 Orchestrator 自适应地切换，也可以通过 SDK 明确指定。