מוצר חדש

Claude Opus 5.5 ו-Claude Sonnet 5.5 זמינים כעת ב-Google Antigravity

Google Cloud הודיעה על שילוב מודלי Claude Opus 5.5 ו-Sonnet 5.5 לצד מודלי Gemini בסביבת הפיתוח Antigravity

4 דקות קריאה
EN
Claude Opus 5.5 ו-Claude Sonnet 5.5 זמינים כעת ב-Google Antigravity
מבוסס על כתבה שלGoogle Cloud AI ↗תרגום וסיכום באמצעות מערכת חדשות בליווי AIאיך אנחנו עובדים

תקציר מנהלים

מה חשוב לדעת

  1. המודלים Claude Opus 5.5 ו-Claude Sonnet 5.5 זמינים כעת ב-Google Antigravity עבור לקוחות Google Cloud.

  2. המודלים נתמכים ב-Antigravity 2.0, ב-Antigravity CLI ובהרחבות ה-IDE עבור VS Code, JetBrains IntelliJ ו-Visual Studio.

  3. שילוב המודלים מאפשר תבניות הנדסיות כמו אימות צולב בין מודלים (LLM-as-a-Judge) וצימוד מודלי הסקה לתתי-סוכנים מבוססי Flash.

  4. השימוש במודלי צד שלישי אינו נגרע ממכסת הטוקנים החודשית המשותפת של מהדורות Gemini Enterprise Standard ו-Plus ומחויב במודל pay-as-you-go בחשבון ה-Cloud Billing.

לפי פוסט שפרסמה Google Cloud, המודלים Claude Opus 5.5 ו-Claude Sonnet 5.5 זמינים כעת ב-Google Antigravity עבור לקוחות Google Cloud. המהלך מבוצע בהתאם למחויבות של Google Cloud למערכת אקולוגית פתוחה וכדי לספק למפתחים את המודל המתאים לכל משימה, החל בתיקון באגים מהיר ועד לתכנון מיגרציה מורכבת. המודל Claude Opus 5.5 נבנה עבור עבודה מורכבת, בעוד ש-Claude Sonnet 5.5 מהווה מודל משלים מהיר יותר ובעלות נמוכה יותר.

זמינות המודלים של Claude ותמיכה בסביבות הפיתוח

לאחר שמנהל מערכת מאפשר זאת, מפתחים יכולים לבחור את המודלים Claude Opus 5.5 ו-Claude Sonnet 5.5 ישירות מתוך בורר המודלים (model picker). במקביל, מנהלי מערכת יכולים לבחור גם במודלי Gemini של Google, כולל Gemini 3.8 Flash ו-Gemini 4 Argon.

המודלים חלים לרוחב Antigravity 2.0, ממשק שורת הפקודה Antigravity CLI, וההרחבות לסביבות הפיתוח (IDE extensions) ששוחררו לאחרונה עבור VS Code, JetBrains IntelliJ ו-Visual Studio. תמיכה זו מאפשרת לבחור את המודל המתאים למשימה תחת מסגרת אבטחה וחיוב ארגוניים מאוחדים. לפי הפוסט, זמינות של מספר משפחות מודלים בתוך אותה רתמת סוכנים (agent harness) מאפשרת תהליכי עבודה מעשיים מרובי-מודלים, אשר משפרים את איכות הקוד תוך שליטה בזמני ההמתנה (latency) ובגובה העלויות.

תבנית ראשונה: אימות צולב בין מודלים בתהליכי עבודה של לולאות וגרפים

התבנית ההנדסית הראשונה שמוצגת בפוסט היא אימות צולב בין מודלים ("LLM-as-a-Judge") בלולאות סוכנים (agentic loops) או בתהליכי עבודה מרובי-שלבים מבוססי גרף. בעת בניית תהליכים אלה, שימוש באותו מודל הן לכתיבת הקוד והן לבדיקת הפלט של עצמו עלול לחזק נקודות עיוורות הספציפיות למודל מסוים. שילוב של שתי משפחות מודלים שונות – אחת כגורם המיישם (implementer) והשנייה כגורם המאמת (judge) – מספק אימות עצמאי לפני מעבר לשלב הבא בתהליך העבודה.

ב-Antigravity ניתן להפעיל תבנית זו באופן אינטראקטיבי או באמצעות תתי-סוכנים אוטומטיים:

  1. תכנון ויישום באמצעות מודל א': תחילת העבודה במצב תכנון (planning mode) באמצעות Claude Opus 5.5 או Gemini 4 Argon במטרה לתכנן וליישם שינוי החל על מספר קבצים.
  2. אימות באמצעות מודל ב': לפני ביצוע commit או קידום הלולאה לשלב הבא, המפתח מחליף מודל, או מפעיל בדיקה חד-פעמית באמצעות הפקודה /model ב-CLI, כדי לאפשר למשפחת מודלים שונה לבקר את היישום אל מול מערך הבדיקות והדרישות.

תבנית שנייה: שילוב מודלי הסקה עם תתי-סוכנים מבוססי Flash

התבנית ההנדסית השנייה מתמקדת בהתמודדות עם משימות הנדסיות מורכבות, אשר משלבות לעיתים קרובות מספר החלטות הדורשות יכולת הסקה גבוהה לצד עשרות בדיקות וחיפושים טכניים בנפח גבוה. בדיקות אלו כוללות חיפוש קבצים, סריקת לוגים באמצעות grep, בדיקת פלט של כלי lint או סיווג כשלים בבדיקות. הרצת כל פעולת חיפוש ובדיקה כזו על גבי מודל קצה מוביל (frontier model) עלולה להעלות הן את זמני ההמתנה והן את ההוצאות הכספיות.

מערכת ההתאמה האישית של תתי-סוכנים ב-Antigravity (המוגדרת בקבצים תחת הנתיב .agents/agents/*.md) מאפשרת להקצות שכבות מודל ספציפיות (tiers) לתתי-סוכנים ייעודיים:

  • שכבת inherit: תתי-סוכנים המוגדרים עם מודל זה משתמשים במודל הפעיל בשיחה הראשית עבור משימות משנה הדורשות הסקה מעמיקה.
  • שכבת flash: תתי-סוכנים המוגדרים עם מודל זה מעבירים משימות חיפוש מהירות, סיווג ומיון ראשוני (triage) למודלי Gemini Flash.

הפוסט מציג שתי דוגמאות לקובצי תצורה של תתי-סוכנים: הקובץ הראשון, test-triager.md, מגדיר תת-סוכן בשם test-triager הפועל בשכבת flash וכולל את הכלים read ו-edit. תפקידו להריץ בדיקות יחידה, לסווג כשלים לפי סיבת השורש (שגיאת הידור, כשל בטענה או timeout) ולהחזיר סיכום מובנה ותמציתי של הכשלים לסוכן הראשי. הקובץ השני, gemini-judge.md, מגדיר סוכן אימות עצמאי בשם cross-model-judge הפועל בשכבת pro באמצעות Gemini Pro וכולל את הכלי read. תפקידו לבדוק את שינויי הקוד (diff) בסביבת העבודה אל מול דרישות המשתמש, לבחון רגרסיות, היעדר בדיקות למקרי קצה ובעיות אבטחה, ולהחזיר הכרעת pass/fail עם הפניות מדויקות לשורות הקוד הרלוונטיות. באמצעות הגדרה זו ניתן להאציל לולאות בדיקה וסיווג מהירות ל-test-triager ולהפעיל את cross-model-judge לאימות השינוי הסופי, ובכך לשלב את יתרונות כל מודל בתהליך עבודה יחיד.

הנחיות התחלה, ניהול חשבון וחיוב ארגוני

המודלים Claude Opus 5.5 ו-Claude Sonnet 5.5 זמינים כעת ללקוחות Google Cloud המשתמשים ב-Antigravity, והשימוש בהם כולל מספר הנחיות לפי תפקיד:

עבור מנהלי מערכת בסביבת Gemini for business: מודלים של שותפי צד שלישי אינם נגרעים ממכסת הטוקנים החודשית המשותפת של מהדורות Gemini Enterprise Standard ו-Gemini Enterprise Plus. במקום זאת, השימוש בהם מחוייב לפי שימוש בפועל (pay-as-you-go) דרך חשבון ה-Google Cloud Billing הקיים של הארגון, ולכן יש לוודא שחיוב על חריגות (overages) מופעל. כדי להגדיר חיוב חריגות, מגבלות הוצאה ולאשר מודלים של שותפים עבור הארגון, יש לנווט במסוף Google Cloud אל "Gemini Enterprise" ולאחר מכן אל "Settings" ואל "AI developer tools".

עבור מנהלי מערכת בסביבת Gemini platform: מנהלים יכולים להפעיל מודלים של שותפים גם אם השימוש ב-Antigravity מתבצע דרך ה-API ב-Gemini platform. לשם כך יש להפעיל את מודלי Claude ב-Model Garden ולהשלים את תנאי השימוש הסטנדרטיים של Anthropic.

עבור מפתחים: יש לעדכן לגרסה האחרונה של Antigravity 2.0, של Antigravity CLI או של ההרחבות לסביבות הפיתוח, ולפתוח את בורר המודלים (או להריץ את הפקודה /model) כדי לבחור את המודל הרצוי למשימה. מפתחים יכולים להחליף את המודל הפעיל בין פניות שונות באותו שרשור שיחה, תוך שמירה על מצב סביבת העבודה (workspace state), רכיבים פתוחים (artifacts) והקשר שורת הפקודה (terminal context).

הערה נוספת בפוסט מדגישה כי מודלי Gemini קלי-משקל מתוצרת Google ממשיכים לפעול ברקע כדי לטפל בתיאום תדיר בצד הלקוח, כגון ניהול הקשר (context) והפקת סיכומים. מודלים אלו צורכים טוקנים של צד ראשון ועשויים לגרור חיובים כספיים.

האם זה היה שימושי לעסק שלכם?

שאלות ותשובות

שאלות נפוצות

הכתבה הוכנה באמצעות מערכת בליווי בינה מלאכותית לתרגום, סיכום ובקרות איכות אוטומטיות מתוך פרסום מקורי של Google Cloud AI. קראו על תהליך העריכה שלנו. קישור למקור המקורי.

קבלו עדכוני AI שימושיים למייל

תקציר ממוקד ממערכת החדשות שלנו.

עוד מ־Google Cloud AI

כל הכתבות מ־Google Cloud AI
סוכן Gemini עבור סטארטאפים: גוגל חושפת סוכני צוות בענן
מוצר חדש
4 דקות
מ־Google Cloud AI

סוכן Gemini עבור סטארטאפים: גוגל חושפת סוכני צוות בענן

בפרסום של Google for Startups הציגה גוגל את סוכן Gemini (Gemini agent) ואת מודל החזית Gemini 4 Argon. הסוכן תוכנן לפעול הן כעוזר אישי והן כחבר צוות קבוע בעל חשבון Workspace משלו. הוא מציע פעולה מאוחדת לטיפול בידע, קוד וניתוח נתונים, זיכרון רציף על פני ארבעה ממדים ויכולת להפעיל סוכני משנה. בנוסף, המערכת מאפשרת ניתוב גמיש למודלים חיצוניים כמו Claude או Gemma, חיבור למערכות כמו Git ו-BigQuery, אבטחה הכוללת זהות קריפטוגרפית והגבלת הוצאות בזמן אמת ב-Cloud Billing Console. היכולות החדשות טרם נפתחו לציבור הרחב.

קרא עוד
גוגל משיקה שרת MCP מרוחק עבור Google Cloud CLI בתצוגה מקדימה
מוצר חדש
4 דקות
מ־Google Cloud AI

גוגל משיקה שרת MCP מרוחק עבור Google Cloud CLI בתצוגה מקדימה

גוגל הכריזה על השקת שרת MCP מרוחק עבור Google Cloud CLI בגרסת Preview. השרת החדש מאפשר לסוכני AI גישה ישירה להרצת פקודות gcloud ו-bq (BigQuery) בסנדבוקס ביצוע מבודד ומאובטח על גבי תשתית הענן של גוגל, ללא צורך בהתקנה או בתחזוקה של סביבות ריצה מקומיות. השרת כולל מנגנוני אבטחה ארגוניים המבוססים על אימות IAM ו-OAuth 2.0, מניעת אישורים סביבתיים (zero ambient credentials), הגנה מפני הזרקת פרומפטים באמצעות Model Armor, ותיעוד פעילות ביומני ביקורת בענן. השרת חושף שני כלים מרכזיים, run_gcloud_command ו-run_bq_command, ומאפשר אוטומציה של ניהול תשתיות ושאילתות BigQuery ללא עלות נוספת על שרת ה-MCP עצמו.

קרא עוד
חידושים בתשתיות ותזמור בינה מלאכותית ב-Google Cloud
חדשות
4 דקות
מ־Google Cloud AI

חידושים בתשתיות ותזמור בינה מלאכותית ב-Google Cloud

גוגל קלאוד (Google Cloud) פרסמה סקירה מקיפה של עדכוני תשתיות ותזמור AI לחודשים מאי עד אוגוסט 2026. בין החידושים: שכבת אחסון חדשה ל-Filestore המבוססת על מערכת Colossus לתמיכה בקבוצות סוכני AI, סביבות gVisor בתוך אשכולות Ray מבוזרים על גבי GKE, מופעי Cloud Run ייעודיים לסוכנים בעלות של 5.70 דולר ל-30 יום, והפיכת ליבת פרוטוקול MCP לחסרת מצב (stateless). כמו כן הוצגו זמינות כללית ל-Managed Lustre ולמכונות C4N, כלי אבטחה בקוד פתוח בשם k8s-aibom, שדרוגי ביצועים ב-GKE Inference Gateway, ותוצאות סקר שבו 83% מהארגונים ציינו צורך בשדרוג תשתיות עבור יישומי Agentic AI.

קרא עוד

עוד כתבות שיעניינו אותך

לכל הכתבות
סוכן Gemini עבור סטארטאפים: גוגל חושפת סוכני צוות בענן
מוצר חדש
4 דקות
מ־Google Cloud AI

סוכן Gemini עבור סטארטאפים: גוגל חושפת סוכני צוות בענן

בפרסום של Google for Startups הציגה גוגל את סוכן Gemini (Gemini agent) ואת מודל החזית Gemini 4 Argon. הסוכן תוכנן לפעול הן כעוזר אישי והן כחבר צוות קבוע בעל חשבון Workspace משלו. הוא מציע פעולה מאוחדת לטיפול בידע, קוד וניתוח נתונים, זיכרון רציף על פני ארבעה ממדים ויכולת להפעיל סוכני משנה. בנוסף, המערכת מאפשרת ניתוב גמיש למודלים חיצוניים כמו Claude או Gemma, חיבור למערכות כמו Git ו-BigQuery, אבטחה הכוללת זהות קריפטוגרפית והגבלת הוצאות בזמן אמת ב-Cloud Billing Console. היכולות החדשות טרם נפתחו לציבור הרחב.

קרא עוד
מה הם ChatGPT dots? סקירת סוכני ה-AI הרציפים של OpenAI
מוצר חדש
4 דקות
מ־Zapier

מה הם ChatGPT dots? סקירת סוכני ה-AI הרציפים של OpenAI

לפי מאמר בבלוג Zapier, חברת OpenAI השיקה את ChatGPT dots — סוכני AI הפועלים ברציפות בענן המחוברים ליישומי המשתמש ומסוגלים לפעול באופן פרואקטיבי גם כשהמחשב הנייד כבוי. הסוכנים מבוססים על דגמי GPT-6 Astra, פועלים על גבי מחשב ענן עם מערכת Linux ודפדפן Chrome, ויכולים לפעול דרך תוספי ChatGPT ו-Zapier. בבדיקה מעשית שערך הכותב, הסוכן סייע במטלות שגרתיות וזיהה תשלומים שנדחו, אך פספס פריטים דחופים בעלי שיקול דעת. השירות זמין כעת למנויי Pro ו-Business Premium.

קרא עוד
תשלום לפי קריאה עבור סוכני AI: שילוב AgentCore payments ב-AWS
מוצר חדש
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

תשלום לפי קריאה עבור סוכני AI: שילוב AgentCore payments ב-AWS

בפוסט שפרסמו מהנדסי AWS הוצגה היכולת המנוהלת AgentCore payments ב-Amazon Bedrock, המאפשרת לסוכני בינה מלאכותית לשלם לפי דרישה עבור שירותים דוגמת הסקת מודלים. השירות מנהל ארנקים, מטפל בפרוטוקול התשלום x402 ואוכף מגבלות הוצאה ברמת התשתית במקום ברמת המודל. הפוסט מפרט כיצד חברת Incarna שילבה את המערכת כדי לאפשר לסוכנים לשלם לנתב ההסקה BlockRun עבור כל קריאה בנפרד ברשת Base ב-USDC. האינטגרציה הושלמה בשלושה ימים ובכ-200 שורות קוד, ובשלב הבטא עובדו מעל 1,000 תשלומים בסכומים של 0.001 עד 0.05 דולר לקריאה. היכולת זמינה כעת באופן כללי.

קרא עוד
Claude Haiku 5.5 זמין כעת ב-Amazon Bedrock וב-AWS
מוצר חדש
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

Claude Haiku 5.5 זמין כעת ב-Amazon Bedrock וב-AWS

חברת AWS הודיעה על זמינות המודל Claude Haiku 5.5 ב-Amazon Bedrock וב-Claude Platform on AWS. לפי Anthropic, המודל הוא המהיר והיעיל ביותר במשפחת Claude 5.5, נבנה עבור תתי-סוכנים ומשימות בנפח גבוה, ועולה כ-75 אחוז פחות מ-Claude Haiku 4.5 במרבית המשימות. השירות ב-Bedrock שומר על תושבות נתונים אזורית ומשתלב עם מנגנוני IAM, CloudTrail, CloudWatch ו-Guardrails. המודל כולל בקרות מאמץ לכוונון עלות מול תבונה, ומיועד להשתלב לצד Claude Opus 5.5 שמבצע את התכנון והשיפוט המורכב. המודל זמין בפרופילי הסקה גלובליים ואזוריים וב-AWS GovCloud.

קרא עוד