Google Antigravity AI Code Editor recensito – prestazioni con Gemini 3

Introduzione

l’ultimo tentativo di Google nel campo dello sviluppo assistito dall’IA arriva sotto il nome Antigravity. Presentato come un editor di codice di nuova generazione che combina l’autocompletamento, un agente IA e un gestore di agenti a livello di progetto, Antigravity è costruito sulla stessa stack tecnologica che ha alimentato il precedente editor Windsurf. Questa recensione esamina come il prodotto si confronta con le sue promesse, soprattutto quando è accoppiato al nuovo modello Gemini 3.

Contesto e Acquisizione

Il linguaggio visivo e le funzionalità principali di Antigravity derivano inconfondibilmente da Windsurf. Dopo che Google ha acquisito il codice sorgente di Windsurf — e il suo team fondatore — quegli ingegneri sono stati integrati in DeepMind. Il prodotto originale Windsurf è stato poi venduto a Cognition, i creatori di Devon, lasciando a Google il motore di base e una roadmap per un’esperienza ribattezzata.

Punti chiave dell’acquisizione:

• Google ha ottenuto il codice sorgente completo di Windsurf e il personale chiave.
• L’ex team di Windsurf è entrato a far parte di DeepMind, dove è stato sviluppato Antigravity.
• Cognition ora mantiene il prodotto legacy Windsurf, mentre Google si concentra su Antigravity.

Installazione e Interfaccia Utente

Antigravity è disponibile per macOS, Windows e Linux. Dopo il download, l’installatore propone di importare le impostazioni da Windsurf, facilitando la transizione per gli utenti esistenti.

L’interfaccia rispecchia il layout di Windsurf:

• File Explorer a sinistra con le stesse icone colorate esclusive di Windsurf.
• Pannello dell’editor al centro, dove si scrive il codice.
• Pannello agente a destra, dove si inseriscono i prompt e si visualizzano le risposte.
• Una finestra di Impostazioni che replica le opzioni di configurazione di Windsurf, inclusi i tooltip che sostituiscono semplicemente il termine “cascade” con “agent”.

Nel complesso, l’interfaccia sembra una versione più vecchia di Windsurf leggermente rinfrescata, piuttosto che un redesign completo.

Gestore Agenti – Un Verdant a Basso Budget?

Una delle nuove funzionalità pubblicizzate di Antigravity è il Gestore Agenti, pensato per aiutare gli sviluppatori a supervisionare più agenti IA su diversi progetti. Il concetto ricorda Verdant, un ambiente basato su VS Code elogiato per il suo flusso di lavoro agente intuitivo.

Osservazioni comparative:

• Verdant offre una vista pulita e incentrata sul progetto, con una chiara navigazione di inbox, task e thread.
• Il gestore di Antigravity propone sezioni simili, ma manca della levigatezza e della coesione di Verdant.
• L’interfaccia sembra agganciata, con uno stile incoerente e meccanismi di feedback limitati.

Pur essendo funzionale, il Gestore Agenti non raggiunge l’esperienza fluida che Verdant stabilisce come riferimento.

Test di Benchmark

Per valutare le prestazioni pratiche, sono stati eseguiti una serie di prompt di benchmark attraverso Antigravity alimentato da Gemini 3. I compiti includevano:

• Implementare un calcolatore TUI in Go
• Realizzare un semplice gioco “Godo” in Go
• Completare un benchmark di correzione ortografica a lunga durata
• Sviluppare piccole applicazioni (Nux, Tari) che richiedono ragionamento a più passaggi

Risultati:

• Calcolatore TUI in Go: completato con un piccolo errore facilmente correggibile.
• Gioco Godo: fallito dopo più tentativi; l’agente non è riuscito a produrre una soluzione funzionante.
• Benchmark di correzione ortografica: timeout e errori, indicando difficoltà con compiti prolungati.
• App Nux e Tari: fallimenti analoghi, con l’agente che abortisce dopo pochi prompt.

Il pattern mostra che Antigravity gestisce bene compiti semplici e a singolo passo, ma fatica con flussi di lavoro complessi e multi‑passo. Gli errori spesso richiedono intervento manuale, riducendo la produttività complessiva.

Carenze Tecniche

Durante i test sono emersi diversi problemi tecnici:

• Integrazione del browser: Antigravity può aprire un browser per verificare il completamento di un compito, una funzionalità ereditata dai modelli Gemini precedenti. In pratica, i controlli del browser sono superficiali e non rilevano bug evidenti dell’interfaccia.
• Euristiche di risparmio token: l’agente tronca frequentemente il contesto per risparmiare token, degradando la qualità del codice generato.
• Harness dell’agente difettoso: nonostante le capacità di Gemini 3, il wrapper circostante introduce instabilità, provocando crash e output incompleti.
• UI incoerente: gli elementi sembrano retrofittati, creando un’esperienza disgiunta che ricorda più un prototipo veloce che un prodotto rifinito.

Confronto con gli Strumenti Google Esistenti

Google offre già diverse soluzioni di sviluppo potenziate dall’IA:

• Firebase Studio: fornisce un’interfaccia leggera con integrazione VS Code.
• Estensione Gemini Code Assist per VS Code: offre autocompletamento e suggerimenti agentici direttamente nell’editor più popolare.
• Gemini CLI: consente interazioni da riga di comando con i modelli Gemini per la generazione di codice.

Antigravity si sovrappone notevolmente a questi strumenti ma non offre un vantaggio chiaro. Il suo punto di forza — un editor integrato con gestore di agenti incorporato — non giustifica la curva di apprendimento aggiuntiva, dato che esistono alternative più mature.

Conclusione

Google Antigravity è essenzialmente un editor Windsurf ribattezzato, con una revisione superficiale dell’interfaccia e un Gestore Agenti aggiunto ma poco ingegnerizzato. Sebbene possa gestire prompt di codifica semplici quando è accoppiato a Gemini 3, vacilla su compiti più impegnativi e multi‑passo, mostrando una serie di bug di usabilità.

Per gli sviluppatori già investiti in VS Code o Firebase Studio, Antigravity offre poco incentivo a cambiare. Il prodotto appare affrettato, e l’integrazione di Gemini 3 non compensa l’instabilità di base.

Nello stato attuale, Antigravity è un esperimento interessante ma non una valida alternativa agli strumenti di sviluppo assistiti dall’IA consolidati. Le future versioni dovranno presentare un’interfaccia più coesa, un’orchestrazione di agenti robusta e un’integrazione più profonda con l’ecosistema Google prima di poter essere considerate competitive.