Google Antigravity: il nuovo IDE che abbraccia l'IA agentica

• 24 November 2025
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C'è un nuovo IDE di Google che abbraccia l'IA agentica e sfrutta Gemini 3: Google Antigravity.

Grazie al ragionamento avanzato, alla gestione degli strumenti e alle capacità di programmazione autonoma di Gemini 3, Google Antigravity trasforma l'assistenza dell'IA da semplice strumento nella cassetta degli attrezzi di uno sviluppatore a un partner attivo. Sebbene il cuore di Google Antigravity sia una familiare esperienza di IDE con IA, i suoi agenti sono stati elevati a un'interfaccia dedicata e hanno ottenuto l'accesso diretto all'editor, al terminale e al browser. Ora gli agenti possono pianificare ed eseguire autonomamente compiti software complessi ed end-to-end per tuo conto, convalidando al contempo il proprio codice.

Venerdì, io e il mio collega Brian lo abbiamo messo all'opera su un compito complesso nello sviluppo del progetto a cui stiamo lavorando, con il modello Gemini 3, e ne siamo rimasti piuttosto colpiti.

Ciò che amo di Antigravity è che gestisce la pianificazione producendo due artefatti testuali, proprio come farebbe un Tech Lead: un Walkthrough (panoramica) e i Tasks (compiti). Puoi fornire feedback su questi — sia che abbia commesso un errore, sia che il prompt non fosse abbastanza specifico — selezionando il testo e commentandolo, in modo simile a come faresti in Google Docs o Notion. Puoi anche dare un feedback sull'intero approccio, un po' come in una Pull Request. Io ci scrivo quasi sempre "LGTM" (Looks Good To Me). Dopodiché inizia a lavorare. In realtà, ultimamente, inizia a lavorare persino prima del tuo feedback per portarsi avanti, fiducioso del suo piano, potendo poi correggere la rotta in seguito se necessario.

Ho provato a lavorare senza Antigravity, usando solo OpenSpec con Gemini 3 tramite la gemini-cli, ma l'ho trovato più macchinoso e frustrante. La CLI non è asincrona come Antigravity, quindi si perde un sacco di tempo ad aspettare che l'IA pensi. Antigravity suddivide tutto in compiti più piccoli, che sono più facili e veloci da gestire per l'IA, perciò inizia a lavorare prima e finisce più in fretta.

Poi c'è l'Agent Manager. Se ti va di fare lo sviluppatore supereroe potenziato dall'IA, puoi chiedergli di fare diverse cose in parallelo, anche su repository differenti (o su cloni diversi dello stesso repository se hai bisogno di lavorare su due rami diversi).

Volevo saperne di più su come usarlo al meglio, così questo fine settimana ho dedicato del tempo a guardare un paio di video che consiglio caldamente.

Imparare le basi di Google Antigravity #

Il primo è "Learn the basics of Google Antigravity" del team di Antigravity.

Questo video fornisce un'introduzione ufficiale e una panoramica dei componenti principali di Antigravity:

• Tre superfici principali: Lo strumento combina un Agent Manager (per creare e gestire gli agenti), un Editor (un'esperienza IDE completa) e un Browser (che integra un agente direttamente all'interno di Chrome per i test autonomi).
• Sviluppo assistito da agenti: L'LLM è impostato per prendere decisioni e implementare compiti semplici in modo automatico. Per problemi complessi, può mettersi in pausa e chiedere chiarimenti all'utente.
• Artefatti per la trasparenza: L'agente genera file markdown come Piani di implementazione e Panoramiche per documentare i suoi progressi e le modifiche apportate.
• Esecuzione parallela dei task: Gli sviluppatori possono avviare un compito per l'agente e iniziarne un altro complesso in autonomia.
• Test autonomi: L'agente può avviare il browser integrato per verificare le proprie modifiche al codice.

Google Antigravity: il nuovo miglior editor di IA? #

Se vuoi una visione più approfondita, dai un'occhiata a "Google Antigravity: The New Best AI Editor?" di "AI with Brandon".

Questa recensione evidenzia:

• Casella di posta dell'Agent Manager: L'interfaccia principale è progettata come una casella di posta elettronica per gestire più progetti.
• Accesso gratuito a Gemini 3 Pro: Include l'accesso gratuito a Gemini 3 Pro all'interno dell'editor.
• Gestione di compiti complessi: Il recensore mostra come l'agente implementi con successo una funzionalità full-stack che coinvolge molteplici servizi esterni (trigger.dev, OpenAI TTS, blob store, database e aggiornamenti dell'interfaccia utente).

Sembra che cambierà il modo in cui sviluppiamo, trasformandoci in... orchestratori di agenti?