Marco Consiglio · Volta Institute

Google Antigravity
2.0 per Principianti

Da coding assistant a piattaforma multi-agente · Google I/O 2026 · Guida aggiornata luglio 2026

Aggiornato 2026

Sviluppatore: Google DeepMind
Modello: Gemini 3.5 Flash
Sito: antigravity.google
01 · Introduzione

Google Antigravity 2.0:
gli agenti diventano sviluppatori

Google Antigravity è nato nel 2025 come ambiente di coding agentico — la risposta di Google a Cursor e GitHub Copilot. A Google I/O 2026 (19 maggio 2026) è diventato qualcosa di radicalmente diverso: una piattaforma completa per sviluppare, orchestrare e distribuire team di agenti AI autonomi. L'IDE è ora la parte meno interessante di Antigravity.

💡 Il cambio di paradigma in una frase

Con Antigravity 1.0 chiedevi a un agente di scrivere codice. Con Antigravity 2.0 descrivi un obiettivo e supervisi più agenti che lo scompongono, lo eseguono, lo testano e lo consegnano — tu sei l'orchestratore, loro sono gli sviluppatori.

Chi sta già usando Antigravity in produzione

  • ✈️
    AirAsia NextOltre il 50% del codice pronto per la produzione è generato tramite workflow agentici di Antigravity.
  • 📊
    DeloitteWorkflow di engineering autonomi e governati che rispettano gli standard di sicurezza enterprise della società.
  • 🏢
    WPPIntegrato in WPP Open, la piattaforma di marketing agente, per accelerare il ciclo di sviluppo prodotto.
🎓 Powered by Gemini 3.5 Flash

Tutta la piattaforma Antigravity 2.0 è alimentata da Gemini 3.5 Flash — co-sviluppato insieme ad Antigravity stesso come modello principale. Google afferma che supera Gemini 3.1 Pro su quasi tutti i benchmark eseguendo 4 volte più velocemente dei modelli frontier concorrenti — una velocità critica quando più agenti lavorano in parallelo.

02 · Le 5 Superfici

Non un prodotto,
una piattaforma

Antigravity 2.0 non è un aggiornamento di una singola app — è il lancio di cinque superfici distinte che condividono lo stesso agent harness sottostante. Insieme formano un ecosistema coerente dalla prototipazione locale al deployment enterprise.

🖥️
Desktop App 2.0
Nuova app standalone ottimizzata per orchestrazione multi-agente. Subagenti dinamici, task schedulati, voce, integrazione AI Studio.
⌨️
Antigravity CLI
Scritto in Go — più rapido e responsivo del vecchio Gemini CLI che sostituisce. Obbligatorio dal 18 giugno 2026.
🔧
Antigravity SDK
Controllo programmatico sull'agent harness. Deploy su propria infrastruttura, template custom in AI Studio per enterprise.
☁️
Managed Agents API
Singola API call = agente completo in ambiente Linux isolato con stato persistente. Nessuna infrastruttura da gestire.
🏢
Enterprise Platform
Integrazione Google Cloud — inferenza agente via Gemini Enterprise Agent Platform con data privacy protections di Google Cloud.
💡 Un harness comune, cinque punti di accesso

Tutte e cinque le superfici usano lo stesso agent harness sotto il cofano — la stessa tecnologia che Google usa per i propri agenti interni. Questo significa che uno skill definito in locale funziona ugualmente via API o nel desktop app, senza riadattamenti.

03 · Desktop App 2.0

L'app standalone
per orchestrare agenti

La nuova Desktop App 2.0 è un'applicazione separata dall'IDE — non un plugin, non un pannello laterale. È costruita attorno all'orchestrazione multi-agente come esperienza principale, con l'editing del singolo file relegato a funzione secondaria.

Funzionalità chiave

  • ⚡
    Subagenti dinamici in paralleloLancia più agenti specializzati che lavorano simultaneamente su task diversi dello stesso obiettivo — es. un agente fa refactoring mentre un altro esegue i test.
  • 🕐
    Task schedulati in backgroundDefinisci task che si eseguono automaticamente senza prompt manuali — quality check periodici, aggiornamento dipendenze, generazione report. L'agente diventa una pipeline di automazione persistente.
  • 🎤
    Comandi vocali nativiCome in Gmail e Google Docs, puoi dettare istruzioni all'agente invece di digitare — utile durante sessioni di review o quando le mani sono occupate.
  • 🔗
    Integrazione AI Studio, Android, FirebaseEsporta un progetto da AI Studio a Antigravity con un clic mantenendo tutto il contesto. Deploy su Firebase o Cloud Run direttamente dall'app.
🎓 Skills come file Markdown

Puoi estendere l'agente con istruzioni personalizzate e skill usando file Markdown — la stessa logica delle Skill di Claude. Scrivi un file .md con le istruzioni per un comportamento specifico, caricalo nell'app e tutti gli agenti di quel progetto lo utilizzano. Google ha rilasciato template di skill personalizzati anche in AI Studio per utenti enterprise.

04 · CLI & SDK

Antigravity CLI
e SDK per sviluppatori

Per chi preferisce il terminale o ha bisogno di integrare Antigravity in pipeline CI/CD e script automatizzati, CLI e SDK offrono accesso completo all'agent harness senza interfaccia grafica.

Antigravity CLI — scritto in Go

La nuova CLI è riscritta in Go da zero — più rapida e responsiva del vecchio Gemini CLI che sostituisce. Preserva le funzionalità critiche: Agent Skills, Hooks JSON, Subagenti ed Extensions (ora rinominate Antigravity Plugins). Si installa con un singolo comando e funziona su macOS, Linux e Windows.

Installazione e primo avvio
# Installazione CLI
npm install -g @google/antigravity-cli
# oppure via script ufficiale
curl -fsSL https://antigravity.google/install.sh | bash

# Autenticazione
antigravity auth login

# Avvio in una directory di progetto
cd mio-progetto
antigravity

# Installare skill Modern Web Guidance
npx modern-web-guidance install

Antigravity SDK

L'SDK permette controllo programmatico completo sull'agent harness — puoi costruire agenti custom, definirne il comportamento con istruzioni e skill, e distribuirli su propria infrastruttura. È co-ottimizzato per Gemini 3.5 Flash e compatibile con il protocollo A2A (Agent-to-Agent) per orchestrazione multi-modello.

⚠️ Chrome DevTools per agenti

Una funzione interessante annunciata a I/O 2026: Chrome DevTools for Agents porta le capacità di debugging del browser agli agenti AI — quality audit automatici, emulazione di esperienze utente reali, hand-over di sessioni con auto-connect. Disponibile nella CLI e nell'SDK per chi costruisce agenti web.

05 · Managed Agents

Un agente completo
con una sola API call

Managed Agents è la funzione che elimina tutta l'infrastruttura necessaria per eseguire un agente AI in produzione — memoria, strumenti, ambiente isolato, stato persistente — con una singola chiamata API.

💡 Il problema che risolve

Per aggiungere un agente AI a un prodotto — qualcosa che ragiona, usa strumenti ed esegue codice — normalmente devi costruire tutta l'infrastruttura da zero: gestione memoria, invocazione strumenti, ambienti di esecuzione isolati, persistenza dello stato tra chiamate. Sono settimane di lavoro prima di scrivere una riga di codice prodotto. Con Managed Agents, tutta questa infrastruttura è gestita da Google con una singola chiamata.

Tre componenti chiave

1
Agent HarnessLa stessa tecnologia e infrastruttura che Google usa per i propri agenti interni, co-ottimizzata con Gemini 3.5 Flash. Non una versione lite — lo stesso sistema.
2
Ambienti Linux isolati e persistentiOgni interazione crea un ambiente che può essere ripreso nelle chiamate successive con tutti i file e lo stato intatti — sessioni multi-turn senza reinizializzare il contesto.
3
Definizioni agente personalizzateEstendi l'agente con istruzioni custom e skill tramite file Markdown — gli stessi file che usi nel desktop app e nella CLI.
Esempio chiamata Managed Agent (Python)
import google.genai as genai client = genai.Client(api_key="LA_TUA_API_KEY") # Un'unica chiamata avvia un agente completo # in un ambiente Linux isolato con stato persistente response = client.agentic.interact( model="gemini-3.5-flash", instruction="Analizza il progetto Python in /workspace e suggerisci miglioramenti di performance.", tools=["code_execution", "file_system", "web_search"] ) print(response.result)
06 · Subagenti Dinamici

Workflow paralleli:
il cuore di Antigravity 2.0

I subagenti dinamici sono la funzione più importante di Antigravity 2.0 — permettono di scomporre un obiettivo complesso in task paralleli assegnati ad agenti specializzati, riducendo drasticamente i tempi di esecuzione su lavori multi-step.

Come funziona l'orchestrazione

1
Descrivi l'obiettivoFornisci il task principale all'agente orchestratore: es. "Migra questo progetto da Python 3.10 a 3.12, aggiorna le dipendenze, esegui i test e produci un report delle modifiche."
2
L'orchestratore scompone il lavoroIdentifica i sotto-task parallelizzabili e crea subagenti specializzati — uno per refactoring, uno per le dipendenze, uno per i test.
3
Esecuzione parallela con sandboxingI subagenti lavorano simultaneamente in ambienti sandboxed separati — terminal sandboxing cross-platform, credential masking, hardened Git policies incluse.
4
Supervisione e artifact reviewOgni agente produce artifact (file modificati, report, output) visibili nell'interfaccia — tu rivedi le decisioni, validi l'output, approvi prima del merge.
🎓 Il ruolo umano rimane centrale

Antigravity 2.0 non elimina il developer — lo trasforma. Architettura, requisiti, sicurezza, validazione, direzione di prodotto e accountability del rilascio rimangono responsabilità umane. Gli agenti liberano il developer dal coordinamento manuale di ogni task ripetitivo, permettendo di concentrarsi su dove il giudizio umano fa davvero la differenza.

07 · Piani e Prezzi

AI Pro, AI Ultra
e AI Developer

L'accesso ad Antigravity è legato ai piani Google AI — ristrutturati a Google I/O 2026 con l'introduzione di un nuovo tier a $100 e la riduzione del top tier da $250 a $200.

AI Pro
$20
/mese · baseline Antigravity
  • Antigravity desktop app
  • Gemini 3.5 Flash
  • Limiti base (1×)
  • YouTube Premium Lite
AI Ultra $200
$200
/mese · ridotto da $250
  • 20× limiti Antigravity
  • Accesso prioritario modelli
  • Tutto AI Ultra $100
  • Funzioni sperimentali
💡 AI Developer — piano dedicato agli sviluppatori

Oltre ai piani consumer, Google offre un piano AI Developer a $100/mese pensato specificamente per chi costruisce con le API: 5× limiti, accesso a Google AI Studio, Google Cloud credits e accesso anticipato a Antigravity SDK e Managed Agents. Se usi Antigravity per costruire prodotti (non solo per uso personale), questo piano è generalmente più vantaggioso di AI Ultra $100.

08 · Migrazione CLI

Da Gemini CLI
ad Antigravity CLI

Il vecchio Gemini CLI ha terminato il servizio per gli utenti individuali il 18 giugno 2026. La migrazione ad Antigravity CLI è obbligatoria per continuare a lavorare da terminale con i modelli Gemini.

⚠️ Gemini CLI deprecato — 18 giugno 2026

Se stai ancora usando Gemini CLI, non funziona più per gli utenti individuali dopo il 18 giugno 2026. Migra ad Antigravity CLI il prima possibile. Le workflow e script costruiti su Gemini CLI vanno auditati — non c'è parità di funzionalità 1:1 immediata, alcune cose cambiano nome o comportamento.

Cosa cambia e cosa rimane

Gemini CLI (deprecato)Antigravity CLI (nuovo)
ExtensionsAntigravity Plugins (stesso concetto, nuovo nome)
Agent SkillsSkills (invariato)
HooksHooks JSON (invariato)
SubagentsDynamic Subagents (ampliato)
Scritto in Node.jsScritto in Go (più rapido)
Checklist di migrazione
# 1. Installa Antigravity CLI npm install -g @google/antigravity-cli # 2. Verifica le Extensions/Plugin esistenti antigravity plugins list # 3. Testa le Skills esistenti antigravity skills validate # 4. Controlla gli Hooks custom # Formato JSON — verifica compatibilità con nuovo schema # 5. Aggiorna gli alias nel tuo .bashrc/.zshrc # alias gemini="antigravity" ← se usi script automatizzati
09 · Esercizi

Due esercizi
per iniziare subito

01
Prima sessione con Desktop App 2.0
Tempo: 20 minuti · Piano AI Pro
Obiettivo: Avviare un task multi-agente nella Desktop App e osservare come Antigravity scompone un obiettivo in subagenti paralleli.
  1. Scarica e installa Antigravity 2.0 da antigravity.google — accedi con il tuo account Google AI Pro.
  2. Crea un nuovo progetto vuoto o apri una directory locale con del codice esistente.
  3. Nel campo di input principale, assegna un task complesso: "Analizza questo progetto, identifica le tre aree di miglioramento più urgenti, crea un branch git separato per ognuna e scrivi i test corrispondenti."
  4. Osserva come Antigravity crea subagenti separati per ogni branch — quanti ne lancia? Cosa fa ognuno in parallelo?
  5. Rivedi gli artifact prodotti: i report di ogni agente, le modifiche proposte. Approva o rifiuta singolarmente prima del merge.
02
Primo task schedulato in background
Tempo: 15 minuti · Piano AI Pro
Obiettivo: Configurare un task schedulato che controlla automaticamente la qualità del codice ogni giorno senza prompt manuali.
  1. Nella Desktop App, apri il pannello Task Schedulati (icona orologio o voce di menu Scheduled Tasks).
  2. Crea un nuovo task schedulato con frequenza giornaliera e descrivi l'obiettivo: "Ogni mattina analizza il codice del progetto per: dipendenze obsolete, vulnerabilità note, violazioni delle convenzioni di stile. Genera un report riassuntivo in /reports/daily-check.md."
  3. Imposta l'orario (es. 08:00) e salva il task.
  4. Esegui manualmente il task una volta per verificare che funzioni correttamente.
  5. Rifletti: quali altri task ripetitivi nel tuo flusso di lavoro potresti automatizzare con task schedulati?
10 · Glossario

Tutti i termini spiegati

Antigravity 2.0
base
La piattaforma agent-first di Google annunciata a I/O 2026 — non un singolo prodotto ma un ecosistema di 5 superfici (Desktop, CLI, SDK, Managed Agents, Enterprise) che condividono lo stesso agent harness.
Agent Harness
importante
L'infrastruttura comune sottostante a tutte le superfici di Antigravity — la stessa tecnologia usata dagli agenti interni di Google, co-ottimizzata con Gemini 3.5 Flash.
Subagenti Dinamici
importante
Agenti specializzati creati dinamicamente per eseguire in parallelo sotto-task di un obiettivo più grande — il meccanismo principale che rende Antigravity 2.0 più veloce di un agente singolo in serie.
Task Schedulati
base
Task definiti una volta che si eseguono automaticamente in background senza prompt manuali — convertono l'agente da strumento on-demand a pipeline di automazione persistente.
Managed Agents
tecnico
Funzione della Gemini API che provvede automaticamente l'intera infrastruttura agente (ambiente Linux isolato, stato persistente, tool) con una singola chiamata API.
Antigravity SDK
tecnico
Il kit di sviluppo per costruire agenti custom basati sull'agent harness di Antigravity e distribuirli su propria infrastruttura — alternativa self-hosted a Managed Agents.
Antigravity CLI
base
Il nuovo client da riga di comando scritto in Go che sostituisce Gemini CLI dal 18 giugno 2026. Più veloce, con supporto a Plugins, Skills, Hooks e Subagenti.
Gemini CLI (deprecato)
tecnico
Il vecchio client da terminale per i modelli Gemini, dismesso il 18 giugno 2026. Sostituito da Antigravity CLI — migrazione obbligatoria.
Gemini 3.5 Flash
base
Il modello AI alla base di Antigravity 2.0 — co-sviluppato insieme alla piattaforma. Supera Gemini 3.1 Pro su quasi tutti i benchmark eseguendo 4× più velocemente dei modelli frontier comparabili.
CodeMender
avanzato
L'agente AI di sicurezza sviluppato da Google DeepMind integrato nell'ecosistema Antigravity — non solo identifica vulnerabilità nel codice generato dagli agenti, ma le corregge autonomamente.