Google Antigravity: l’IDE che lascia gli sviluppatori liberi mentre l’AI scrive codice

L’evoluzione dell’intelligenza artificiale generativa ha spinto a ripensare radicalmente il concetto stesso di ambiente di sviluppo integrato (IDE). Google, con il lancio di Antigravity, inaugura una nuova era: quella dello sviluppo assistito da agenti intelligenti. In realtà non è propriamente una novità perché negli ultimi anni diverse soluzioni hanno già introdotto elementi di automazione e supporto AI nello sviluppo software.

Ad esempio, Cursor ha puntato su un editor AI capace di generare codice e suggerimenti in tempo reale, mentre Visual Studio Code con GitHub Copilot ha reso familiare agli sviluppatori il concetto di completamento intelligente, suggerendo interi blocchi di codice e snippet contestualizzati. Altri strumenti, come Tabnine o Kite, hanno offerto assistenza predittiva e integrazione con diversi linguaggi di programmazione, facilitando la scrittura e il refactoring del codice.

La differenza principale di Antigravity (download per Windows, macOS e Linux) rispetto alle soluzioni citate risiede nell’approccio agent-first e cross-surface: non si limita a suggerire codice all’interno dell’editor, ma consente agli agenti di operare autonomamente su più superfici, orchestrando task complessi, interagendo con terminale e browser, producendo realizzazioni (si pensi agli “artefatti” di Anthropic Claude) verificabili, apprendendo dai feedback dell’utente. In altre parole, Antigravity non è solo un’estensione dell’IDE, ma un vero ecosistema agentico che trasforma la collaborazione tra sviluppatore e AI in un flusso di lavoro strutturato, continuo e verificabile.

Le quattro colonne portanti di Google Antigravity

Basata su modelli AI avanzati come Gemini 3, Antigravity permette agli sviluppatori di delegare compiti complessi agli agenti AI, che possono operare su più “superfici” contemporaneamente: editor, terminale, browser e altro ancora.

Il risultato è un IDE che non solo aiuta a scrivere codice, ma pianifica, esegue e verifica attività in totale autonomia. Nella visione di Google, ogni “superficie” è un punto di interazione diverso dove il codice viene scritto, eseguito o verificato.

1. Trust (Fiducia)
   La fiducia è fondamentale nello sviluppo assistito da AI. Antigravity offre una visione ad alto livello delle attività degli agenti: i task sono organizzati in modo logico e corredati da artefatti, ovvero da documenti e materiali concreti che permettono allo sviluppatore di capire, verificare e convalidare il lavoro svolto. Questi artefatti servono a trasformare l’operato dell’agente in informazioni comprensibili e facilmente controllabili, invece di lasciare tutto nascosto dietro linee di codice astratte.
2. Autonomy (Autonomia)
   Gli agenti AI in Antigravity non si limitano a eseguire comandi all’interno dell’IDE: possono operare autonomamente su più superfici contemporaneamente. Grazie alla Agent Manager View, gli sviluppatori possono orchestrare e monitorare più agenti su diversi workspace, ottimizzando il flusso di lavoro e permettendo un’interazione asincrona e fluida tra uomo e AI.
3. Feedback
   Antigravity integra strumenti di feedback immediato, per artefatti testuali e visivi. Commenti e osservazioni dell’utente sono incorporati in tempo reale nel flusso di lavoro degli agenti, migliorando la qualità dei risultati senza interrompere i processi in corso. L’approccio favorisce iterazioni rapide e continue, riducendo il rischio di errori o incomprensioni.
4. Self-Improvement (Auto-apprendimento)
   Ogni agente contribuisce e apprende da una knowledge base condivisa, accumulando informazioni su task completati, snippet di codice e strategie efficaci. Questo meccanismo di apprendimento continuo permette agli agenti di diventare progressivamente più efficienti e affidabili nel tempo.

Nell’immagine, la lista delle estensioni preinstallate in Google Antigravity e quelle che si possono aggiungere subito (Python, Go, Java, C/C++, C#, PHP, Ruby).

Come nasce Antigravity e il perché del suo nome

Il lancio di Google Antigravity avviene circa quattro mesi dopo che l’azienda di Mountain View ha finalizzato l’acquisizione del team principale di Windsurf.

L’investimento strategico, avvenuto a luglio 2025, ha coinvolto i fondatori e gli ingegneri chiave di Windsurf, una startup che era precedentemente in trattativa per essere acquisita da OpenAI per oltre 3 miliardi di dollari. Una volta fallito l’accordo con OpenAI, Google è intervenuta, assicurandosi il grosso del team 2,4 miliardi di dollari.

Il nome stesso, Antigravity, è stato scelto per comunicare l’idea di rendere lo sviluppo, in particolare lo sviluppo agentico, il più possibile “senza peso” (weightless) e facile da usare“. Il logo stesso è concepito come l’inverso di un pozzo gravitazionale, che tende a risucchiare l’utente verso il basso.

Architettura: 3 meccanismi di interazione

L’interazione con il codice e il progetto in corso di sviluppo con Antigravity si articola attraverso tre interfacce chiave:

• Editor standard (VS Code-like): L’interfaccia dell’editor di Antigravity è familiare, simile a Visual Studio Code e Cursor (da cui gli utenti possono importare le impostazioni esistenti). Integra strumenti di editing standard e affianca una sezione per la chat e la pianificazione. Sebbene sia una delle interfacce per interagire con il codice, non è necessariamente quella principale.
• Agent Manager. Rappresenta l’interfaccia principale per la gestione delle operazioni asincrone. È il luogo dove si creano, si lanciano e si monitorano gli agenti per il progetto. È strutturata come una vera e propria “Agent Inbox“, casella di posta agentica che permette agli utenti di avviare conversazioni relative a diversi progetti e di eseguire task multipli in parallelo. In questo modo gli sviluppatori possono affidare compiti all’AI e passare immediatamente al compito successivo.
• Browser (controllo agentico interattivo). Si tratta di un normale browser (Chrome) che richiede l’installazione di un’estensione. Quando un agente usa attivamente il browser, l’operazione è automaticamente evidenziata con un “bagliore blu”.

Il browser ha una duplice funzione. Da un lato l’agente AI lo utilizza per testare, visualizzare e ridimensionare ciò che sta costruendo. Ad esempio, può esaminare un’interfaccia utente (UI) per valutare cosa funziona e cosa no. Dall’altro, il browser può essere impiegato per condurre ricerche, raccogliere documentazione e importare contesto rilevante per il modello.

Flusso di lavoro e collaborazione sugli artefatti

Il processo di sviluppo in Antigravity inizia con l’agente che genera un Piano di Implementazione (Implementation Plan). Tale piano dettagliato funge da PRD (Product Requirement Document), delineando componenti chiave, pagine e fasi di verifica.

La collaborazione è un elemento distintivo: gli utenti possono intervenire e modificare il Piano di Implementazione “al volo”, anche dopo l’avvio della pianificazione, aggiungendo commenti o requisiti. Il feedback è immediatamente iniettato nel processo di costruzione svolto dall’agente.

Gli agenti possono generare mockup o elementi UI utilizzando strumenti di Google come Nano Banana. Gli utenti possono visualizzare questi artefatti (immagini, screenshot) e fornire feedback diretto tramite annotazioni. Per esempio, è possibile annotare uno screenshot chiedendo di cambiare il colore di un elemento o di ridimensionarlo: l’agente genererà una nuova versione basata su quel prompt visivo.

Gli utenti configurano l’agente scegliendo se debba “sempre procedere” (modalità YOLO vibe coding) o se debba richiedere l’approvazione per ogni singola task.

Durante i test, Antigravity si è comportato egregiamente. Nonostante la complessità dei task richiesti, con il coinvolgimento di backend, database, storage e frontend, l’agente AI è riuscito a implementare tutte le funzionalità richieste con un numero molto limitato di correzioni e feedback da parte dello sviluppatore (pochi messaggi di errore).

Integrazione dei modelli e piano di utilizzo gratuito

Come evidenziato in precedenza, Antigravity è alimentato dal modello Gemini 3 Pro. Sebbene sia la scelta predefinita, i piani futuri prevedono il supporto per altri LLM (Large Language Models), inclusi Claude e diverse altre alternative.

Un vantaggio significativo sono le modalità di accesso al modello: gli utenti ottengono Gemini 3 Pro gratis all’interno di Antigravity, con un limite di 50 richieste ogni 5 ore. L’offerta è un buon affare se si lavora su progetti di dimensioni contenute e non si vuole ancora spendere.

Sviluppo assistito, non cieco: come Antigravity genera codice affidabile

Il concetto di “vibe coding”, ovvero scrivere codice affidandosi quasi esclusivamente all’AI senza una supervisione strutturata, è spesso criticato dai programmatori professionisti. Noi stessi siamo piuttosto critici nei confronti di questo approccio, che può portare a codice fragile, difficile da manutenere e soggetto a errori non rilevati. I modelli generativi, infatti, possono generare soluzioni apparentemente funzionanti senza un contesto completo o senza considerare le implicazioni a lungo termine.

Google Antigravity affronta questo problema con un approccio molto più responsabile e verificabile. I vantaggi principali sono:

• Artifact verificabili – Ogni task completato dall’agente è corredato da liste di attività, piani di implementazione, walkthrough, screenshot, registrazioni del browser, che permettono allo sviluppatore di comprendere come e perché l’AI ha generato quel codice.
• Supervisione strutturata – L’utente può monitorare il progresso dell’agente a livello di task, fornire feedback immediato e correggere eventuali deviazioni, evitando di affidarsi ciecamente al completamento automatico.
• Autonomia controllata – Pur permettendo agli agenti di operare autonomamente su più superfici (editor, terminale, browser), Antigravity mantiene un collegamento chiaro tra azione e risultato, così che il codice generato rimanga affidabile e contestualizzato.
• Apprendimento continuo – L’agente impara dai feedback e dai task precedenti, migliorando la qualità del codice generato nel tempo senza richiedere un intervento manuale costante.
• Trasparenza totale – La combinazione di feedback, artefatti e monitoraggio asincrono riduce il rischio di errori nascosti, rendendo l’AI un assistente proattivo ma controllato, invece di un “generatore cieco di codice”.

Antigravity permette di sfruttare i vantaggi dell’AI nello sviluppo software – velocità, automazione, suggerimenti intelligenti – senza sacrificare affidabilità, leggibilità e controllo umano. È un approccio “agent-assisted” e non “agent-dominated”, che bilancia autonomia e supervisione, riducendo i rischi tipici del vibe coding puro.

Conclusioni

In sintesi, Google Antigravity è una piattaforma tecnicamente avanzata che abbraccia completamente il concetto di sviluppo asincrono agentico, facilitando la collaborazione diretta sugli artefatti e dimostrando la capacità di gestire modifiche end-to-end attraverso l’intero stack applicativo.

Antigravity funziona come un capomastro esperto (l’agente) che gestisce la maggior parte del cantiere (il codice) in parallelo, basandosi su piani dettagliati (gli artefatti) che possono essere modificati e annotati dal cliente (lo sviluppatore) in tempo reale.

Il capomastro non solo costruisce, ma esegue anche ispezioni (tramite il browser) e documenta ogni passo compiuto (walkthrough), lasciando allo sviluppatore solo l’onere di intervenire per modifiche di precisione o decisioni strategiche.