[实测解决] Antigravity Opus 4.6 模型报错 Agent terminated due to error

这篇是我这两天的真实踩坑记录。起因很简单：我从 Codex 切回 Google Antigravity 跑 Opus 4.6，结果编码体验明显掉档，最直观的问题就是任务还没跑完就被系统直接掐断。

问题描述

我遇到的核心报错是：

Agent terminated due to error
You can prompt the model to try again or start a new conversation if the error persists. See our troubleshooting guide for more help.

除了弹窗本身，我这边还叠加了几种很典型的体感：

• 对话里经常出现“能回复但不能稳定改代码”
• 文件读取和改写过程会中途失败
• 使用次数看起来还没真正耗尽，但任务已经先报错中断
• 报错面板里还出现过 Error while editing index.html 和 Model produced a malformed edit...，并给了 Copy debug info、Retry 按钮

问题分析

我把日志和行为模式对齐后，结论是：这类报错通常不是单点故障，而是配额、风控和链路稳定性叠加触发。结合我自己这次复盘，最可疑的触发面主要有四类。

1) 账号侧风险画像偏高

如果是新号，或者新号刚注册就直接开 Pro/Ultra，再叠加短时间高频请求，触发风控的概率会很高。日志通常会混合出现 403/429/500，看起来像随机报错，实际是同一组风险信号在不同阶段被拦截。

2) 并发与重试策略过于激进

我最开始为了抢进度，连续提交任务再高频重试，结果是错误放大而不是恢复。尤其在模型侧波动时，硬重试只会更容易把状态打进“持续失败”。

3) 网络出口画像不干净

共享机房 IP 是我这次踩坑最大的放大器。即使链路通，也容易因为多人共用和历史行为复杂，被平台判成高风险出口，从而出现限流、降智或中断。

4) 模型与平台负载波动

在高负载时段，500 的出现频率会明显增加。这个维度不是本地就能彻底消掉的，只能通过更稳的请求策略和更干净的网络画像来降低体感损失。

解决方案

我最后把目标从“彻底零报错”改成“持续可编码”，按下面四步执行后，整体稳定性明显回来了。

第一步：先把账号使用行为降风险

• 不再用新号做高强度连续任务
• 新账户避免刚开 Pro/Ultra 就立刻高频调用
• 把任务拆小，减少一分钟内的高并发请求

第二步：停止暴力重试，改成间隔重试

连续报错时我会先停几分钟，再用同一上下文继续，而不是马上连点重试。这个改动看起来朴素，但能明显减少“越试越错”。

第三步：把共享机房 IP 换成独享住宅 IP

我把出口切到 SkyVPN 的独享住宅 IP 后，变化是可感知的：

• 请求成功率更稳定，429 频率明显下降
• 同一任务链路更容易跑完，不再频繁中断
• 账号误封和误判风险更低

我看重的是这些特性：IP 画像更干净、接近真实家庭宽带、支持全球多地区切换、可以按需固定出口。对 AI 平台来说，这些就是“减少风控噪音”的关键条件。

第四步：固定出口 + 稳态使用

我现在会尽量固定同一地区出口，不来回跳节点。这样既能减少风控触发，也能避免模型质量忽高忽低。类似策略也能迁移到短视频和营销账号场景，减少限流与异常审核。

总结经验

这次踩坑后，我的结论非常直接：

1. Agent terminated due to error 不一定等于账号彻底废了，很多时候是风险策略+负载波动叠加。
2. 新号、高频并发、共享机房 IP 这三个因素叠在一起，最容易把问题放大。
3. 真正有效的做法不是狂点重试，而是把账号行为和网络出口都调成稳态。
4. SkyVPN 这类独享住宅 IP 方案不能保证 100% 零错误，但在我这次实测里，确实把可用性从“断断续续”拉回到了“可持续编码”。

如果你现在也卡在 Opus 4.6 频繁报错，建议优先从账号风险画像和出口 IP 质量这两条线入手，通常比单纯换提示词更有效。