Gli strumenti di coding basati sull'AI sono diventati bravi a generare codice, correggere errori e spiegare cosa accade all'interno di una codebase. Ma Google vuole che la sua AI assuma un ruolo più ampio nel processo di sviluppo.

È qui che entra in gioco Antigravity.

Antigravity è la piattaforma di sviluppo agente di Google, progettata per consentire agli agenti AI di gestire attività di codifica multi-step e compiti di knowledge work. Gli agenti possono utilizzare strumenti, lavorare con i file, cercare sul web, delegare parti di un compito ad altri agenti e continuare a lavorare senza bisogno di istruzioni costanti da parte di uno sviluppatore.

Google ha presentato Antigravity a novembre 2025 come ambiente di sviluppo basato sull'AI. Da allora, l'azienda l'ha ampliata in una piattaforma più estesa che include Antigravity 2.0, l'IDE, la CLI e l'SDK di Antigravity.

L'idea è semplice: invece di usare l'AI solo per assistere su singole porzioni di codice, gli sviluppatori possono assegnare agli agenti compiti più ampi e poi supervisionare il lavoro che producono.

Questo articolo spiega cos'è Antigravity, come funziona e perché è importante mentre lo sviluppo software diventa sempre più agentico.

Che cos'è Google Antigravity?

Google Antigravity è una piattaforma di sviluppo agente che consente agli utenti di lavorare con agenti AI su attività di codifica e altri compiti di knowledge work.

Il modo più semplice per capire la differenza è confrontare Antigravity con un assistente di programmazione tradizionale.

Un assistente di programmazione può suggerire codice, spiegare un errore o generare una funzione su richiesta. Una piattaforma agentica opera a un livello superiore. Gli utenti possono assegnare a un agente un obiettivo più ampio e permettergli di pianificare, usare strumenti, eseguire comandi e lavorare su più passaggi.

Antigravity è l'ingresso di Google in un settore già affollato. Strumenti come GitHub Copilot, Cursor, Claude Code di Anthropic e Codex di OpenAI hanno tutti superato l'autocompletamento e la chat verso modalità agentiche che pianificano ed eseguono lavori di codifica multi-step. Ciò che distingue Antigravity è il fatto di essere costruita fin dalle basi come piattaforma agent-first, che spazia da un centro di comando desktop al terminale, all'IDE e all'SDK, anziché aggiungere capacità agentiche a un prodotto di assistenza.

Google descrive Antigravity come una piattaforma costruita per l'era agent-first. I suoi agenti possono svolgere attività come leggere e scrivere file, eseguire comandi di sistema, effettuare ricerche sul web, interagire con Chrome e creare artifact e piani di implementazione.

La piattaforma oggi dispone di diverse superfici:

• Antigravity 2.0: un centro di comando desktop autonomo per avviare, monitorare e orchestrare gli agenti.
• Antigravity CLI: un'interfaccia basata su terminale per lavorare con gli agenti di Antigravity.
• Antigravity SDK: un framework Python per creare applicazioni agentiche personalizzate sopra il runtime Antigravity di Google.
• Antigravity IDE: un ambiente di sviluppo agentico completo, progettato per lavorare direttamente con il codice.

Come funziona Google Antigravity?

La differenza più grande con Antigravity è il livello al quale gli utenti interagiscono con l'AI. Invece di chiedere a un agente di scrivere una singola funzione, un utente può assegnargli un compito più ampio e lasciare che sia lui a determinare i passaggi necessari per completarlo.

Gli agenti di Antigravity possono usare strumenti per eseguire comandi, leggere e scrivere file, cercare sul web, interagire con Chrome e lavorare con servizi esterni tramite skill e server MCP. MCP, il Model Context Protocol, è uno standard aperto per collegare i modelli AI a strumenti esterni e fonti di dati, e la sua presenza significa che gli agenti di Antigravity possono attingere a un ecosistema di integrazioni in continua espansione, anziché limitarsi agli strumenti forniti direttamente da Google.

Questo cambia il rapporto tra sviluppatore e AI. Lo sviluppatore non deve necessariamente specificare ogni singolo passaggio: può descrivere il risultato desiderato e lasciare che l'agente svolga il compito.

Antigravity 2.0 supporta subagenti dinamici, che consentono a un agente principale di creare agenti specializzati per particolari parti di un compito.

Questi subagenti possono lavorare in parallelo, con l'isolamento degli workspace che aiuta a tenere separato il loro lavoro. Secondo Google, questo consente di suddividere compiti più grandi in parti più piccole, evitando al contempo che flussi di lavoro multipli riempiano inutilmente il contesto dell'agente principale.

In termini pratici, invece di un unico agente che fa tutto in sequenza, l'agente può delegare porzioni di lavoro mirate ad altri agenti.

Antigravity supporta inoltre la gestione asincrona delle attività. Le operazioni a lunga esecuzione possono essere spostate in processi in background, così da non bloccare il lavoro attivo dell'agente. Anche i subagenti possono essere eseguiti come attività in background, mentre il loro avanzamento viene trasmesso in streaming all'agente principale.

Antigravity 2.0 include anche le attività pianificate (Scheduled Tasks). Gli utenti possono impostare pianificazioni ricorrenti che richiamano automaticamente gli agenti per eseguire compiti predefiniti. Google fa esempi come riepiloghi quotidiani delle pull request, controlli orari sulle distribuzioni live e report mensili sulle modifiche all'architettura di sistema.

Questo porta Antigravity oltre lo strumento AI da richiamare manualmente ogni volta. Una volta configurata una pianificazione, l'agente può essere attivato automaticamente in base a quella pianificazione.

Che cosa sono gli Artifacts di Antigravity?

Una delle parti più importanti di Antigravity sono gli Artifacts.

Gli Artifacts sono output che gli agenti creano per comunicare all'utente il proprio lavoro e i propri progressi. Possono includere piani di implementazione, documenti ricchi, diagrammi, immagini, registrazioni del browser e altre forme di evidenza su ciò che l'agente ha fatto. Questo è importante perché affidare più lavoro a un agente AI crea un altro problema: come fanno gli utenti a sapere cosa ha effettivamente fatto?

Gli Artifacts offrono agli utenti qualcosa da esaminare, invece di costringerli ad affidarsi unicamente a una risposta finale. Google ha costruito Antigravity attorno a questa idea di comunicare progressi e risultati attraverso gli artifact, con la possibilità per gli utenti di revisionare il lavoro e fornire feedback direttamente.

Quali modelli alimentano Antigravity?

Antigravity è strettamente integrata con i modelli Gemini di Google, la stessa famiglia di modelli che sta alla base dei più ampi prodotti AI dell'azienda.

L'attuale piattaforma Antigravity di Google mette in primo piano Gemini 3.7 Flash, presentato ad agosto 2026 come modello di riferimento della piattaforma per attività di codifica e agentiche. Secondo Google, il modello mostra miglioramenti notevoli rispetto al predecessore, Gemini 3.6 Flash, nei benchmark di codifica, insieme a un prezzo introduttivo pari a circa la metà del costo per token.

Antigravity, però, non è semplicemente un modello. Il modello fornisce l'intelligenza sottostante, mentre l'agent harness di Antigravity fornisce l'ambiente, gli strumenti, i permessi e le altre capacità che consentono a un agente di svolgere lavori multi-step.

Questa distinzione è importante. Antigravity è una piattaforma per distribuire e gestire agenti, e non semplicemente un altro chatbot basato su Gemini.

Perché Antigravity è importante?

Il cambiamento più significativo è il passaggio da un'AI che aiuta gli sviluppatori a scrivere codice ad agenti AI in grado di assumersi porzioni di lavoro più ampie.

Lo sviluppo software tradizionale richiede agli sviluppatori di decidere cosa deve essere fatto, scrivere o modificare codice, eseguire test, indagare i problemi e ripetere il processo. Lo sviluppo agentico cambia questo equilibrio.

Uno sviluppatore può sempre più spesso descrivere un risultato e lasciare che un agente gestisca gran parte dell'esecuzione. Lo sviluppatore diventa così responsabile di indirizzare il lavoro, revisionare i risultati e prendere le decisioni che richiedono giudizio umano.

Questo non significa che gli sviluppatori spariscano. Significa che il ruolo dello sviluppatore può spostarsi dall'esecuzione manuale di ogni passaggio verso l'orchestrazione, la supervisione e la revisione degli agenti AI.

Questo cambiamento non sta avvenendo solo in Google: è la direzione verso cui si muove l'intero settore degli strumenti per sviluppatori, con tutti i principali fornitori che gareggiano per aggiungere capacità agentiche. Google sta chiaramente posizionando Antigravity attorno a questo cambiamento. L'azienda descrive la piattaforma come un modo per lavorare nell'era agent-first e l'ha ampliata oltre la codifica verso il knowledge work più in generale.

Antigravity può lavorare senza supervisione costante?

Antigravity è progettata per supportare lavoro autonomo e asincrono, ma questo non significa che gli utenti debbano cedere il controllo alla cieca.

Google ha integrato nella piattaforma controlli di permesso e sicurezza. Ad esempio, le impostazioni predefinite di Antigravity richiedono un'approvazione interattiva prima che gli agenti eseguano comandi da terminale, mentre l'accesso ai file e ad altre risorse può essere limitato tramite permessi a livello di progetto. Questo è importante perché una maggiore autonomia degli agenti comporta anche un rischio maggiore.

Un agente in grado di modificare file, eseguire comandi o interagire con strumenti esterni necessita di limiti appropriati. Antigravity combina quindi l'autonomia con controlli che consentono agli utenti di determinare a cosa gli agenti possono accedere e cosa possono fare. Il risultato è più vicino a un'autonomia supervisionata dall'essere umano che a un'AI completamente senza supervisione.

Google Antigravity è gratuita?

Google indica attualmente Antigravity come disponibile gratuitamente per gli sviluppatori nell'ambito del piano «Individual». Si tratta però di un prezzo in public preview e le quote di utilizzo sono state modificate più di una volta dal lancio. L'azienda offre inoltre piani Google AI a pagamento con limiti di utilizzo più elevati e accesso prioritario.

Antigravity 2.0 è disponibile per Windows, macOS e Linux. La disponibilità gratuita è significativa perché abbassa la barriera per gli sviluppatori che vogliono sperimentare lo sviluppo agentico, almeno per ora, senza doversi impegnare immediatamente su una piattaforma a pagamento. Ciò contrasta con i livelli di abbonamento comuni tra gli strumenti concorrenti di coding agentico, anche se l'inquadramento come public preview significa che le condizioni potrebbero continuare a cambiare.

In sintesi

Google Antigravity è importante perché coglie uno dei più grandi cambiamenti in corso nello sviluppo software: il passaggio dall'AI come assistente all'AI come agente in grado di assumersi porzioni di lavoro più ampie.

Antigravity 2.0 offre agli utenti un centro di comando per gestire questi agenti. L'ecosistema più ampio aggiunge un'interfaccia terminale, un SDK programmabile e un IDE agentico dedicato. Gli agenti possono lavorare in parallelo, operare in modo asincrono, delegare compiti, usare strumenti ed eseguire attività su pianificazioni.

La sfida oggi non è più semplicemente se l'AI possa generare codice. È se gli sviluppatori sappiano dirigere, supervisionare e fidarsi di agenti in grado di eseguire lavori sempre più complessi. È questo che rende Antigravity un prodotto da tenere d'occhio.