L’arrivo di una nuova era per lo sviluppo software
Il 18 novembre 2025 segna un punto di svolta nel panorama degli strumenti di sviluppo: Google lancia Antigravity, una piattaforma che promette di ridefinire il modo in cui i programmatori interagiscono con l’intelligenza artificiale. Non si tratta del solito assistente che suggerisce qualche riga di codice. Antigravity rappresenta qualcosa di più profondo: un sistema dove l’AI diventa un collaboratore attivo, capace di pianificare, eseguire e verificare autonomamente task software complessi.
La piattaforma si basa su Gemini 3 Pro, il modello più avanzato di Google che raggiunge un punteggio Elo di 1501 nella LMArena Leaderboard, superando competitors storici come GPT-5.1. Ma cosa rende davvero speciale Antigravity? La risposta sta nella sua architettura completamente orientata agli agenti, un approccio che cambia le regole del gioco nello sviluppo assistito da intelligenza artificiale.
Un’architettura pensata per gli agenti
Dimenticatevi degli assistenti passivi che aspettano il vostro comando. Gli agenti di Antigravity hanno accesso diretto a tre componenti fondamentali: l’editor di codice, il terminale e un browser Chrome integrato. Questa combinazione permette loro di operare con un livello di autonomia finora inedito nel campo degli strumenti di sviluppo basati su intelligenza artificiale.
L’agente può scrivere codice, eseguire script, testare interfacce web e validare il proprio lavoro senza richiedere interventi umani costanti. È come avere un collega junior particolarmente zelante che non solo scrive codice, ma lo testa anche, documenta i risultati e impara dai propri errori.
Il sistema artifacts: trasparenza nell’automazione
Google ha identificato un problema comune negli strumenti AI esistenti: o mostrano troppo (ogni singola azione dell’agente, creando rumore informativo) o troppo poco (solo il risultato finale, generando opacità). Antigravity introduce il concetto di “Artifacts”, deliverable strutturati che includono:
- Task list con obiettivi chiaramente delineati
- Piani di implementazione dettagliati passo dopo passo
- Screenshot che documentano stati visivi del workspace
- Registrazioni browser delle interazioni con le applicazioni web
Questi artefatti costruiscono fiducia perché permettono agli sviluppatori di verificare rapidamente il lavoro dell’agente senza dover analizzare migliaia di righe di log. È un equilibrio intelligente tra trasparenza e usabilità.
Due interfacce per workflow diversi
Antigravity non impone un unico modo di lavorare. Offre due modalità distinte che si adattano a stili di sviluppo differenti.
Editor view: il compagno di coding
La Editor View ricorda l’esperienza tradizionale di IDE come Cursor o GitHub Copilot. Un singolo agente opera in un pannello laterale, facilitando sessioni di codifica interattive dove può assistere in tempo reale. È l’opzione ideale per chi preferisce mantenere un controllo granulare sul processo di sviluppo.
Manager view: orchestrazione multi-agente
La Manager View è dove Antigravity mostra il suo potenziale più innovativo. Google la descrive come “mission control” per generare, orchestrare e osservare multipli agenti attraverso workspace paralleli. Gli sviluppatori possono dirigere il coordinamento ad alto livello mentre gli agenti gestiscono autonomamente i task specifici.
Immaginate di assegnare simultaneamente a diversi agenti la creazione del frontend, del backend e dei test di un’applicazione. Ognuno lavora nel proprio workspace, ma il sistema coordina le dipendenze e le integrazioni. È un approccio che scala naturalmente con la complessità dei progetti.
Feedback continuo e apprendimento incrementale
Uno degli aspetti più interessanti di Antigravity è il sistema di feedback integrato. Gli sviluppatori possono lasciare commenti in stile Google Docs direttamente sugli Artifacts o sugli screenshot generati dagli agenti. Il meccanismo è fluido: il lavoro continua senza richiedere agli umani di interrompere il processo per reindirizzare l’agente.
Ma c’è di più. Nel tempo, l’agente costruisce una knowledge base interna basata sul lavoro precedente, che include snippet di codice e task list di come ha completato con successo task simili in passato. È un’intelligenza artificiale che impara dalle proprie esperienze e dalle correzioni ricevute, affinando progressivamente la propria comprensione delle preferenze e degli standard del team.
Flessibilità nella scelta dei modelli
Una decisione strategica interessante: Gemini 3 Pro non è l’unico modello disponibile in Antigravity. Gli sviluppatori possono scegliere anche Anthropic Claude Sonnet 4.5 e OpenAI GPT-OSS (modelli open-weight). Questa apertura multi-modello distingue Antigravity da molti competitor verticalmente integrati.
La scelta potrebbe essere collegata alla recente partnership cloud tra Google e Anthropic del valore di miliardi di dollari, ma rappresenta anche una filosofia diversa: dare agli sviluppatori la libertà di scegliere il modello più adatto per task specifici, piuttosto che vincolarli a un singolo ecosistema.
Gemini 3 pro: il cervello dietro la piattaforma
Antigravity è potente quanto il modello che lo alimenta, e Gemini 3 Pro stabilisce nuovi standard in diverse dimensioni chiave per lo sviluppo software.
Capacità di codifica agentiva superiore
Il modello raggiunge il 54,2% su Terminal-Bench 2.0, un benchmark che testa la capacità di tool use per operare un computer via terminale. Questo significa che Gemini 3 Pro può navigare filesystem, eseguire comandi complessi e automatizzare operazioni di sistema con un livello di affidabilità che altri modelli faticano a raggiungere.
Il concetto di “vibe coding”
Google introduce il termine “vibe coding” per descrivere un paradigma dove il linguaggio naturale diventa l’unica sintassi necessaria. Grazie al miglioramento significativo nel complex instruction following e nel deep tool use, Gemini 3 Pro può tradurre un’idea ad alto livello in un’applicazione completamente interattiva con un singolo prompt.
Il punteggio Elo di 1487 nella WebDev Arena leaderboard dimostra la superiorità del modello nella generazione di codice web. Non si tratta solo di scrivere HTML e CSS: Gemini 3 Pro comprende architetture frontend moderne, gestione dello stato, ottimizzazioni delle performance e best practices di accessibilità.
Comprensione multimodale senza precedenti
Gemini 3 Pro è il miglior modello al mondo per la comprensione multimodale complessa, stabilendo nuovi record su MMMU-Pro (ragionamento complesso su immagini) e Video MMMU (comprensione video). Con una finestra di contesto di 1 milione di token, il modello può processare interi monorepo senza troncamento.
Questo si traduce in capacità pratiche concrete: il modello può analizzare screenshot di UI per generare codice corrispondente, comprendere diagrammi di architettura per implementare sistemi complessi, o guardare video di interazioni utente per identificare bug e proporre fix.
Benchmark che parlano chiaro
I numeri emersi dai test indipendenti nelle ore successive al lancio mostrano vantaggi concreti rispetto ai competitor:
- Navigazione codebase: Antigravity risolve query il 40% più velocemente di Cursor 2.0 su repository con oltre 100k linee di codice
- Accuratezza refactoring: dal 78% di Cursor al 94% di Antigravity
- Tasso di introduzione bug: ridotto della metà grazie al ragionamento più affidabile sui casi limite
- Velocità generazione codice: una feature backend Next.js + Supabase viene completata in 42 secondi contro i 68 di Cursor
Questi dati suggeriscono che Antigravity non è solo un incremento marginale rispetto agli strumenti esistenti, ma rappresenta un salto qualitativo nelle prestazioni.
Testing API in tempo reale: zero-config
Una funzionalità che distingue Antigravity è il testing API integrato. Gli sviluppatori evidenziano un endpoint e Antigravity genera automaticamente richieste, mock delle dipendenze e valida le risposte contro gli schemi. Tutto avviene dentro l’IDE, senza configurazioni complesse o strumenti esterni.
Anche se l’integrazione è più profonda con i servizi Google Cloud, il sistema funziona con qualsiasi REST o GraphQL API. È il tipo di funzionalità che sembra ovvia una volta che esiste, ma che nessun altro aveva implementato in modo così seamless.
Pricing aggressivo e disponibilità
Google sta giocando duro sul fronte dei prezzi. Antigravity è attualmente disponibile in public preview gratuita per MacOS, Windows e Linux, con “limiti di rate generosi” che si rinnovano ogni cinque ore. Google nota che solo “una piccolissima frazione di power user” incontra questi limiti durante l’operazione tipica.
Per chi utilizza Gemini 3 Pro attraverso l’API, i prezzi sono:
- $2 per milione di input token (prompt ≤200k token)
- $12 per milione di output token
- $4 per milione di input token (prompt >200k token)
- $18 per milione di output token (prompt >200k token)
Confrontato con Cursor, che addebita $20-$40 per utente al mese, il modello di pricing di Google è significativamente più competitivo, specialmente per team che sviluppano intensivamente.
Sicurezza e compliance enterprise-ready
Google affronta le preoccupazioni di sicurezza con un approccio enterprise-first. Antigravity processa tutto il codice in ambienti tenant-isolated per default. Le organizzazioni possono optare per l’utilizzo dei dati per il miglioramento del modello o mantenere tutto air-gapped.
SOC 2, ISO 27001 e compliance FedRAMP sono disponibili dal lancio, rendendo la piattaforma adottabile da organizzazioni con requisiti di sicurezza stringenti. Tuttavia, è importante notare che il codice viene inviato ai server Google per l’elaborazione, e gli sviluppatori di progetti altamente sensibili dovrebbero valutare attentamente le implicazioni.
Integrazione nell’ecosistema google
Antigravity non esiste in isolamento. Si integra profondamente con l’ecosistema Google attraverso diversi punti di contatto.
Google AI studio e build mode
Google AI Studio offre il percorso più veloce da un prompt a un’app AI-native. La “Build mode” permette di aggiungere capacità AI collegando automaticamente i modelli e le API appropriate. Gli sviluppatori possono costruire con Gemini 3 oggi stesso, con funzionalità come le annotazioni che abilitano iterazioni veloci e intuitive.
Nuovi strumenti bash
Con Gemini 3, Google rilascia un bash tool client-side che abilita il modello a proporre comandi shell come parte di workflow agentivi. Questo è abbinato a un bash tool server-side hosted per generazione di codice multi-linguaggio e prototipazione sicura. L’intelligenza artificiale può navigare il filesystem locale, guidare processi di sviluppo e automatizzare operazioni di sistema.
Grounding con google search
Gli strumenti hosted di Gemini – Grounding with Google Search e URL context – possono ora essere combinati con structured outputs. Questa combinazione è particolarmente potente per costruire use case agentivi che coinvolgono il fetching ed estrazione di dati, poi l’output in un formato specifico per task agentivi downstream.
Generative UI: verso interfacce completamente generate
Gemini 3 abilita la Generative UI, dove gli LLM generano sia contenuto che intere esperienze utente. Questo include pagine web, giochi, strumenti e applicazioni automaticamente progettate e completamente personalizzate in risposta a qualsiasi domanda, istruzione o prompt.
Il modello offre due approcci:
- Dynamic View: progetta e codifica una risposta interattiva completamente personalizzata per ogni prompt, personalizzando l’esperienza in base al contesto (spiegare un concetto a un bambino richiede contenuto e funzionalità diverse rispetto a spiegarlo a un esperto)
- Visual Layout: crea viste immersive in stile magazine complete di foto, moduli, slider, checkbox e altri elementi interattivi
Questo rappresenta un primo passo verso esperienze utente completamente generate dall’AI, dove gli utenti ottengono automaticamente interfacce dinamiche adattate ai loro bisogni specifici, piuttosto che dover selezionare da un catalogo esistente di applicazioni.
Gemini 3 deep think: ragionamento avanzato
Google ha anche annunciato la modalità Gemini 3 Deep Think, che supera Gemini 3 Pro su benchmark di ragionamento complesso:
- Humanity’s Last Exam: 41,0% (senza l’uso di strumenti)
- GPQA Diamond: 93,8%
- ARC-AGI: 45,1% senza precedenti (con esecuzione di codice)
Questa modalità sarà disponibile nelle prossime settimane per gli abbonati AI Ultra, dopo valutazioni di sicurezza. Rappresenta il tentativo di Google di competere direttamente con i modelli di ragionamento avanzato come o1 di OpenAI.
La connessione con windsurf
Un dettaglio interessante emerso dopo il lancio: Antigravity sembra condividere molte caratteristiche con Windsurf. Questo ha senso quando si scopre che Google ha assunto il team di Windsurf – incluso il CEO Varun Mohan – a luglio 2025, licenziando la tecnologia per $2,4 miliardi. Mohan stesso ha confermato su X che Antigravity viene dal suo team.
Questa acquisizione spiega la rapidità con cui Google è riuscita a portare sul mercato un prodotto così maturo. Non si trattava di costruire tutto da zero, ma di integrare e potenziare una tecnologia già esistente con l’infrastruttura e i modelli di Google.
Posizionamento nel portfolio google
Antigravity si unisce a una famiglia già affollata di strumenti di coding Google:
- Jules: assistente di codifica integrabile negli IDE, invocabile via CLI, capace di funzionare in modo asincrono
- Gemini CLI: interfaccia command-line per interagire con i modelli Gemini
- Gemini Code Assist: lanciato l’anno precedente come assistente di codifica tradizionale
Tuttavia, Antigravity compete più direttamente con piattaforme di coding agent come Codex di OpenAI, Claude Code di Anthropic e Cursor. La differenza chiave è l’architettura agent-first e il controllo completo dello stack (modello + piattaforma) da parte di Google.
Adozione enterprise e primi clienti
Google Cloud ha citato una gamma di clienti early-adopter di Gemini 3 che include nomi importanti:
- Box
- Cursor (ironicamente, uno dei principali competitor di Antigravity)
- Figma
- Shopify
- Thomson Reuters
Questi partner stanno già integrando Gemini 3 nei loro workflow e prodotti, validando la maturità tecnica del modello per use case production-grade.
Feedback degli utenti e stabilità
Gli utenti early access hanno riportato esperienze miste. Molti segnalano errori e generazione lenta, tipici di una public preview sotto forte pressione. Alcuni sviluppatori hanno riscontrato problemi di rate limit anche con account Google AI Ultra personali, suggerendo che il sistema è sotto stress nella fase iniziale.
Google sta raccogliendo feedback attivamente e ha promesso miglioramenti continui basati sulle segnalazioni degli utenti. È importante considerare che stiamo parlando di una preview pubblica, non di un prodotto finito.
Implicazioni per il mercato degli strumenti di sviluppo AI
L’annuncio di Antigravity segnala uno shift significativo. Quando l’azienda che addestra i modelli sottostanti controlla anche l’editor, gli strumenti di terze parti affrontano pressione esistenziale. I vantaggi competitivi di Google sono sostanziali:
- Controllo completo dello stack (modello + piattaforma)
- Integrazione profonda con l’ecosistema Google Cloud
- Pricing aggressivo (gratuito in preview)
- Capacità di context window superiori (1 milione di token)
- Accesso diretto a funzionalità multimodali avanzate
Cursor e altri competitor devono affrontare sfide significative: dipendenza da modelli di terze parti, context window limitati, necessità di giustificare pricing da $20-$40 per utente al mese, e urgenza di differenziazione continua.
La domanda chiave diventa: cosa può offrire un tool di terze parti che una piattaforma verticalmente integrata come Antigravity non può? Le risposte potrebbero includere specializzazione su linguaggi o framework specifici, maggiore controllo e personalizzazione, o integrazioni con tool aziendali proprietari.
Il futuro dello sviluppo software agentivo
Antigravity non è solo un nuovo prodotto: rappresenta una visione del futuro dove l’intelligenza artificiale diventa un collaboratore attivo nello sviluppo software. La combinazione di architettura agent-first, accesso diretto agli strumenti, sistema di Artifacts per la verifica, supporto multi-modello e pricing competitivo crea una piattaforma che sfida gli incumbent e stabilisce nuovi standard.
Il lancio simultaneo con Gemini 3 Pro – che stabilisce record su praticamente ogni benchmark AI rilevante – fornisce ad Antigravity una base tecnica solida. Ma la vera innovazione non sta solo nelle performance del modello: sta nel ripensare radicalmente come gli sviluppatori dovrebbero interagire con l’intelligenza artificiale.
Per i programmatori, questo significa un’opportunità di sperimentare con paradigmi completamente nuovi. Non più solo autocompletamento intelligente o generazione di boilerplate, ma veri partner digitali capaci di comprendere requisiti ad alto livello, pianificare implementazioni complesse, eseguire task autonomamente e imparare dalle iterazioni.
Il successo di Antigravity dipenderà dalla capacità di Google di mantenere le promesse di performance, affidabilità e sicurezza mentre scala oltre la fase di preview. Dovrà anche navigare le complessità della fiducia degli sviluppatori: molti professionisti sono cauti riguardo a piattaforme che richiedono di inviare il proprio codice a server remoti, specialmente quelli controllati da grandi corporation.
Ma se Google riesce a superare queste sfide, Antigravity potrebbe davvero rappresentare un punto di svolta. Non solo per l’azienda, ma per l’intera industria del software, accelerando il passaggio verso un futuro dove l’intelligenza artificiale amplifica drammaticamente la produttività degli sviluppatori umani.
