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面向开发人员的 DataRobot — 与 Google Antigravity CLI 集成
Antigravity CLI 是 Google 最新的代理编码 CLI，取代了现已弃用的 Gemini CLI。它继承了使 Antigravity 脱颖而出的异步子代理模型，与 Antigravity Desktop 双向同步，并针对 Gemini 3.5 Flash 上的速度进行了优化。 DataRobot 直接从同一平台提供了 Antigravity CLI 的完整插件...面向开发人员的 DataRobot 帖子 — 与 Google Antigravity CLI 集成首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客Antigravity CLI 是 Google 最新的代理编码 CLI，取代了现已弃用的 Gemini CLI。它继承了使 Antigravity 脱颖而出的异步子代理模型，与 Antigravity Desktop 双向同步，并针对 Gemini 3.5 Flash 上的速度进行了优化。
DataRobot 直接从为我们的 Cursor、Claude Code 和 Gemini CLI 集成提供支持的同一开源存储库中提供了 Antigravity CLI 的完整插件。一次安装即可为您提供 Antigravity 代理和斜杠命令界面中的完整 DataRobot 技能集。
掌握反重力 CLI 的技能
使用单个命令安装 DataRobot 插件：
agy 插件安装 https://github.com/datarobot-oss/datarobot-agent-skills.git
如果您仍在使用 Gemini CLI，同样的存储库也会安装在那里：
Gemini 扩展安装 https://github.com/datarobot-oss/datarobot-agent-skills.git
已经在 Gemini CLI 中使用 DataRobot 扩展并切换到 Antigravity？直接迁移：
agy 插件导入 Gemini
安装后，即可使用完整的 DataRobot 技能集，包括 datarobot-setup 和 datarobot-agent-assist，并且可以使用 /datarobot-skills:datarobot-agent-assist 等斜线命令调用
将 DataRobot 跟踪添加到本地代理
调试代理很困难。即使出现问题，LLM 调用也会返回听起来合理的输出，工具调用会默默失败，并且延迟问题在最终响应中是不可见的。如果没有结构化跟踪数据，唯一的选择就是日志搜索和猜测。
为了展示 DataRobot 跟踪技能在实践中如何发挥作用，这里有一个具体示例：单个 main.py 文件中的 LangGraph 代理用于管理自行车锻炼。它有多种工具，产生不一致的答案，并且仅从对话输出来看根本原因并不明显。
向此代理添加生产级跟踪需要一次技能调用：/datarobot-skills:datarobot-external-agent-monitoring。
相反，代理以通用指导进行响应：