關於使用 Antigravity 進行開發與自動化協作的各項練習與實踐紀錄。 在這裡記錄了兩階段 AI 協作、工作流實踐以及各類 Sandbox 實驗。

📋 實踐腳本與實驗室 (Labs & Scripts)#

以下為本主題下的練習與實作 Python 腳本，連結均已採用相對路徑，本地編輯器 (如 Obsidian) 與 GitHub 能直接跳轉，且 Hugo 編譯後會自動導向 GitHub 原始碼頁面：

• Lab 1: 思考流模擬
  • Lab1_thoughts_stream.py — 模擬 AI 代理人的思維鏈（CoT）推理過程。
• Lab 2: 人機協作沙盒
  • Lab2_hitl_sandbox.py — 實作 Human-in-the-Loop（HITL）攔截與授權機制。
• Lab 3: 多代理人協作
  • Lab3_multi_agent_collab.py — 建立與協調多個子代理人（Sub-agents）並行運作。
• Lab 4: 自訂工具綁定
  • Lab4_custom_tool_binding.py — 為 AI 代理人註冊並綁定本地的自訂工具。
• Lab 5: 工具調用策略
  • Lab5_tool_policies.py — 設定與約束代理人的工具使用權限與安全策略。
• Lab 6: 自我修正循環
  • Lab6_self_correction_loop.py — 實現具有反思與自動錯誤修正能力的執行閉環。
• Lab 7: 資料庫合規與約束
  • Lab7_data_compliance.py — 實作資料庫約束與簡繁轉換合規政策，解決 SQLite 多執行緒跨執行緒調用限制。
  • 👉 技術學習導引
• Lab 8: 長週期認知接力
  • Lab8_cognitive_handover.py — 利用 save_dir 與對話 ID 實現記憶中斷與全新接力。
  • 👉 技術學習導引
• Lab 9: 紅藍軍對抗規格自審
  • Lab9_adversarial_loop.py — 藍軍、紅軍與裁判官三 Agent 沙盒對抗，引入 $\Delta$-Guard 強校驗封堵重放漏洞。
  • 👉 技術學習導引
• Lab 21: MCP 整合與結構化輸出
  • Lab21_mcp_leads_sync.py — 串接本地 Mock Stdio MCP 服務並以 Pydantic Constraint 強制 JSON 輸出。
  • 👉 技術學習導引
• Lab 22: 動態安全網與沙盒審查
  • Lab22_security_sandbox.py — 以 PreToolCallDecideHook 攔截高風險工具並執行提權審核。
  • 👉 技術學習導引
• Lab 23: 聲明式 Skill 與 Rules 治理
  • Lab23_declarative_skills.py — 聲明式載入 music-ops 技能檔，並動態改寫專案級 AGENTS.md 行為規則。
  • 👉 技術學習導引
• Lab 24: 推理軌跡可觀測性評估
  • Lab24_observability_eval.py — 使用 resolve() 解析 flat list 軌跡 JSON 並以 Judge 診斷死迴圈重試。
  • 👉 技術學習導引
• Lab 25: 即時人機對話詢問與回填
  • Lab25_human_in_the_loop.py — 實現衝堂時 Suspend 推理，詢問決策回填後 Resume 完成預約。
  • 👉 技術學習導引
• Lab 26: 心智基因碼突變與黃金軌跡回測
  • Lab26_genetic_agentops.py — Generator Agent Prompt 突變與黃金場景軌跡回測。
  • 👉 技術學習導引
• Lab 27: 對抗式 Jailbreak 盲測與動態防護政策攔截
  • Lab27_adversarial_defense.py — PreToolCallDecideHook 安全阻斷與錯誤反思自癒降級。
  • 👉 技術學習導引
• Lab 28: 心智手風琴壓縮與長週期記憶接力
  • Lab28_cognitive_accordion.py — 軌跡 resolve 記憶快照壓縮，全新 Agent 載入快照無縫接力。
  • 👉 技術學習導引
• Lab 29: 代理人共識與 RAFT 衝突調度機制
  • Lab29_agent_consensus.py — 模擬多代理人（教務、財務、總監）立場衝突辯論與總監 RAFT 共識仲裁。
  • 👉 技術學習導引
• 📖 Antigravity SDK 與 Agentic 2.0 觀念自測題庫
  • 👉 sdk_quiz.md — 整理了 30 題涵蓋基礎 SDK 原理、工具與安全 Hook 治理、快照 Session 持久化，以及 Agentic 2.0 軟體架構設計（如限流自癒、資訊屏障、專家分權路由等）的折疊式離線問答集。
• 其他基礎測試
  • factorial.py — 階乘計算的基礎單元測試。