Il tempo dedicato alla ricerca manuale di un bug o all’aggiornamento della documentazione è tempo sottratto al rilascio di nuove funzionalità/funzioni. I team più performanti stanno già utilizzando l’IA per recuperare questo tempo, registrando un aumento del 26% nel completamento delle attività in esperimenti sul campo randomizzati.
Anche tu puoi unirti a questo numero crescente di utenti implementando i casi d’uso di Google Antigravity, come la correzione automatizzata dei bug, la prototipazione rapida di interfacce utente e i controlli di sicurezza. Questa guida ti mostra come utilizzare Antigravity di Google e spiega come integrare questi flussi di lavoro con gli strumenti che già utilizzi.
In breve: Antigravity è la soluzione migliore per il lavoro che puoi definire, affidare a qualcun altro e lasciar andare. È invece la soluzione meno indicata per il lavoro che richiede un approccio più intuitivo.
Cinque casi d’uso che si rivelano davvero utili: automazione delle attività tramite agenti, prototipazione dell’interfaccia utente con feedback in tempo reale dal browser, analisi del codice sorgente, verifica della sicurezza e orchestrazione tra diversi strumenti. La scelta dell’ambiente di lavoro determina il risultato. Antigravity 2.0 per l’orchestrazione parallela, CLI per il lavoro in modalità headless, IDE per la programmazione affiancata da un agente e SDK per agenti personalizzati.
La decisione di adottare o meno questa soluzione non riguarda in realtà Antigravity. Riguarda piuttosto il fatto che il vostro team disponga di uno spazio in cui raccogliere i risultati degli agenti, di una persona responsabile della loro lettura e di un modo per individuare eventuali approssimazioni nel processo di approvazione. I team che creano prima queste condizioni ottengono rendimenti crescenti. Quelli che le trascurano si ritrovano più rapidamente con un codice che nessuno capisce.
Che cos’è Google Antigravity?
Google Antigravity è la piattaforma di sviluppo "agent-first" di Google. Utilizza agenti autonomi basati sull'IA che pianificano ed eseguono attività in più fasi all'interno dell'editor, del terminale e del browser. Basta descrivere ciò di cui si ha bisogno e gli agenti si occuperanno del resto, così non sarà più necessario passare continuamente dall'editor di codice al terminale e ai documenti per portare a termine un singolo lavoro.
È stato lanciato in anteprima pubblica insieme a Gemini 3, aprendo la strada al nuovo aggiornamento, Antigravity 2.0. Quella versione ha trasformato un unico IDE in quattro interfacce. La scelta che fai determina come si sviluppano i casi d'uso riportati di seguito:
- Antigravity 2.0: gestisci più agenti autonomi in progetti distinti da un'app desktop autonoma senza editor associato
- Antigravity CLI: esegui gli agenti direttamente dal terminale per flussi di lavoro da comando e headless
- Antigravity IDE: Scrivi codice accanto a un agente nell’editor originale
- SDK Antigravity: Crea agenti personalizzati sull’harness di Antigravity utilizzando una libreria Python
L'agente funziona su Gemini 3.6 e 3.5 Flash, Gemini 3.1 Pro, Claude Sonnet 4.6 e Claude Opus 4.6, con la possibilità di effettuare la selezione di GPT-OSS-120b. (La disponibilità dei modelli varia frequentemente; consulta il documento ufficiale di Antigravity per l'elenco aggiornato.)
I 5 principali casi d’uso di Google Antigravity per i team di sviluppo
I team di sviluppo traggono il massimo vantaggio da Antigravity in cinque aree: automazione delle attività tramite agenti, prototipazione dell’interfaccia utente, analisi del codice, verifica della sicurezza e automazione dei flussi di lavoro tra diversi strumenti. Ciascuna di queste aree si occupa di un diverso tipo di attività ripetitiva, dal codice standard di un singolo sviluppatore ai passaggi di consegne a livello di team.
1. Sviluppo basato su agenti e automazione delle attività
Antigravity si fa carico dei cicli di esecuzione che distolgono gli sviluppatori dal lavoro approfondito: la scrittura di codice standard, l’esecuzione di suite di test e la distribuzione in ambiente di staging. Questi cicli sono di per sé lenti e comportano un cambio di contesto, che riduce la produttività ogni volta che l’attenzione viene interrotta.
Delegare l'esecuzione di tali passaggi in più fasi all'agente aiuta gli sviluppatori a concentrarsi sull'architettura e sulla risoluzione dei problemi. Alcuni esempi:
- Automatizza la correzione dei bug: affida a un agente il compito di individuare il bug, scrivere la correzione, eseguire i test e fornirti una patch pulita da revisionare
- Generare codice in un attimo: descrivi una funzionalità/funzione in linguaggio semplice e lascia che un agente generi l’intera struttura dei file e l’implementazione iniziale
- Gestire le attività di CI/CD: configurate gli agenti in modo che triggerino le build e monitorino i log, così da intervenire solo in caso di un vero e proprio errore
Curiosità: Il primo bug informatico fu letteralmente una falena, trovata intrappolata in un relè del computer Harvard Mark II nel 1947 e fissata con del nastro adesivo nel registro come prova.
2. Prototipazione rapida e iterazione dell’interfaccia utente
Il lavoro sul frontend procede più velocemente grazie alla capacità dell’agente di visualizzare ciò che ha creato. L’IDE di Antigravity utilizza una funzionalità di “browser-in-the-loop”. Invece di dover modificare un pixel, aggiornare la pagina e ripetere l’operazione, l’agente legge l’interfaccia utente renderizzata e adatta il codice in base al feedback visivo.
Ciò chiude il divario tra mockup e browser in tre modi:
- Trasforma i mockup in codice: fornisci all’agente uno screenshot o un file di progettazione per generare immediatamente codice frontend funzionante
- Iterare sui componenti: chiedi all’agente di regolare il padding o lo spessore dei font e osserva come le modifiche si applicano alla vista live del browser
- Eseguire test visivi: utilizzare gli agenti per individuare automaticamente eventuali incongruenze di rendering tra i diversi browser
3. Analisi e manutenzione del codice
Un agente Antigravity è una guida costante al tuo repository. Ciò è importante quando si tratta di file legacy, dove persino gli ingegneri più esperti perdono il thread del discorso. La mancanza di chiarezza rallenta lo sviluppo di nuove funzionalità/funzioni e aumenta il tuo debito tecnico.
- Effettuare ricerche nel codice sorgente: chiedete all’agente come funziona un flusso di autenticazione specifico e ottenete una spiegazione chiara e dettagliata della logica
- Generazione della documentazione: chiedi all’agente di analizzare i tuoi script per produrre automaticamente file README tecnici e utili commenti inline
- Identifica i "code smells": utilizza l'agente per individuare le aree da rifattorizzare e lascia che ti suggerisca implementazioni più pulite da approvare
Scopri come i team di ingegneri effettuano il monitoraggio, assegnano priorità e riducono il debito tecnico utilizzando il refactoring assistito dall’IA e la gestione del backlog:
4. Verifica della sicurezza e rilevamento delle vulnerabilità
La sicurezza smette di essere un ostacolo al rilascio quando gli agenti analizzano il codice prima che venga sottoposto a commit. Antigravity segnala le vulnerabilità e propone correzioni già durante la fase di scrittura del codice. In questo modo, la revisione manuale che prima rallentava il ciclo di sviluppo diventa un processo continuo in background.
Gli agenti possono:
- Ricerca delle vulnerabilità: identifica i rischi più comuni come l’iniezione SQL o il cross-site scripting (XSS)
- Verifica delle dipendenze: controlla i pacchetti di terze parti alla ricerca di rischi noti, in modo da non ereditare vulnerabilità da librerie esterne
- Generare correzioni di sicurezza: Esaminare le modifiche al codice proposte per correggere i difetti rilevati
5. Integrazione di strumenti interfunzionali
Antigravity funge da ponte tra i vari livelli del vostro stack. Consente agli agenti di gestire le attività, eliminando la necessità di passare continuamente da un terminale all’altro, da un browser all’altro e da uno strumento di project management all’altro. Esempi di flussi di lavoro per l’orchestrazione dell’IA:
- Automatizza i cicli da terminale a browser: lascia che un agente esegua una build, la testi nel browser e pubblichi i risultati sul canale del tuo team
- Collegare dati disconnessi: estrai informazioni da un'API esterna, aggiorna il tuo database e genera un riepilogo/riassunto in un unico flusso
- Collega i tuoi strumenti di IA: collega Antigravity con strumenti specializzati per creare pipeline automatizzate end-to-end
Il nostro sondaggio indica che quasi il 54% dei team lavora su sistemi disgiunti, mentre il 49% effettua raramente la condivisione del contesto tra i vari strumenti. Ecco cosa succede quando i silos si collegano effettivamente tra loro:
Funzionalità chiave alla base di questi casi d'uso
Quattro funzionalità giocano a tuo vantaggio: gestione degli agenti, feedback visivo, pianificazione autonoma e generazione di artefatti. Insieme, spiegano come Antigravity esegua autonomamente del lavoro articolato in più passaggi, lasciando a te l’ultima parola.
- Gestione degli agenti: monitora più agenti attivi da un'unica interfaccia di controllo delle missioni e effettua il monitoraggio dello stato in tutti i progetti
- Feedback visivo: osserva in tempo reale le modifiche all’interfaccia utente e le interazioni con il browser mentre gli agenti adattano automaticamente il codice frontend
- Pianificazione autonoma: approva o modifica il piano di implementazione di un agente prima che scriva una sola riga di codice
- Generazione di artefatti: verifica i risultati concreti, come le patch di codice o i video tutorial, per assicurarti che ogni azione degli agenti sia conforme ai tuoi standard
Antigravity permette ai tuoi sviluppatori di passare dalla scrittura del codice alla valutazione dei piani
Gli agenti di Antigravity si occupano dell’implementazione. Il compito dei vostri sviluppatori è quello di esaminare il piano dell’agente prima ancora di scrivere una sola riga di codice. Si tratta di una competenza diversa dalla revisione del codice, che consente di controllare la velocità con cui il lavoro viene consegnato.
I due concetti sembrano simili, ma non lo sono. La revisione del codice si chiede: «Questo codice fa ciò che dovrebbe?». L’intento era già stato deciso prima ancora che qualcuno aprisse l’editor.
La revisione del piano pone la domanda: «L’intento in sé è corretto?», e tu devi prendere questa decisione senza alcun codice a cui fare riferimento per verificare il tuo ragionamento. La maggior parte degli ingegneri non si è mai esercitata in questo, perché i percorsi di carriera non lo premiano. Inoltre, è più difficile da insegnare rispetto alla correzione dei bug.
Il design di Antigravity tiene conto di questo aspetto. L’approvazione dei piani e il motore di autorizzazione a tre livelli ( Negare > Chiedere > Consentire ) sono funzionalità fondamentali del prodotto, non impostazioni opzionali. Google ha realizzato la piattaforma partendo dal presupposto che il compito di un essere umano sia quello di autorizzare.
Il problema è che non ci si può fidare della percezione che il proprio team ha della propria efficacia nell’autorizzazione del codice. Uno studio causale sull’adozione di Cursor nei progetti open source ha rilevato che la velocità di sviluppo è aumentata immediatamente dopo che gli sviluppatori hanno iniziato a utilizzare l’IA. Tuttavia, la complessità del codice e gli avvisi dell’analisi statica sono aumentati di pari passo.
Gli sviluppatori avevano l'impressione di lavorare più velocemente, ma la qualità del codice era peggiorata. Nessuno se ne era accorto finché i dati non lo hanno confermato.
Ecco perché la velocità è una metrica errata da monitorare. Gli agenti la aumentano istantaneamente, ma questo non dice nulla sulla qualità del lavoro approvato. Le regole di autorizzazione, le revisioni degli artefatti e i controlli manuali descritti nel resto di questa guida servono a garantire la qualità delle vostre approvazioni. È quel numero a determinare se lo sviluppo basato sugli agenti è redditizio.
Antigravity vs. Cursor vs. Claude Code vs. GitHub Copilot
Ci sono quattro seri contendenti nello sviluppo basato sugli agenti: Google Antigravity (un'interfaccia dedicata agli agenti), Cursor (all'interno del tuo editor), Claude Code (nel tuo terminale) e GitHub Copilot (all'interno delle tue richieste pull). La posizione in cui risiede l'agente determina in quale coda finiscono i suoi risultati, ed è proprio questo l'aspetto con cui il tuo team deve confrontarsi quotidianamente.
| Strumento | Punti di forza | Limiti | Ideale per | Prezzi* |
|---|---|---|---|---|
| Google Antigravity | Gli agenti verificano l’interfaccia utente da loro stessi renderizzata | L'output si trova dove nessuno guarda | Teams che eseguono lavoro in background in parallelo | Piano Individual – Gratis; IA Pro ~20 $/mese, Ultra 100–250 $/mese |
| Cursore | Il minor intervallo possibile tra l'intenzione e la modifica | Due postazioni identiche possono avere prezzi molto diversi | Sviluppatori che lavorano all’interno dell’editor | 20 $/mese versione Pro |
| Claude Codice | Mantiene una logica coerente tra decine di file | Mancanza di un'interfaccia visiva per il lavoro sul frontend | Ingegneri senior che gestiscono migrazioni su larga scala | Piani basati sull’utilizzo tramite Anthropic |
| GitHub Copilot | Porta il lavoro all’interno delle strutture che hai già creato | I vantaggi svaniscono al di fuori di GitHub | Organizzazioni il cui processo di revisione si svolge interamente su GitHub | 10 $/mese per gli utenti privati, 19 $+ per le aziende aziendali |
Google Antigravity
Antigravity offre a ciascun agente la massima libertà di azione. Una volta approvato un piano, l’agente si sposta tra file, terminale e browser mentre voi vi dedicate ad altre attività. Gli altri tre agenti sono progettati per rimanere più vicini all’utente, il che risulta utile finché non vi ritrovate a dover gestire dodici attività contemporaneamente.
Cosa funziona bene:
- Agenti in grado di visualizzare il proprio output: puntatene uno su una pagina visualizzata e correggerà il proprio CSS in base a ciò che mostra il browser
- Una panoramica su più agenti: osserva diversi agenti che eseguono progetti separati contemporaneamente e intervieni solo quando uno di essi si blocca
- Lavoro ricorrente di cui ti dimentichi: affida i test notturni o i controlli delle dipendenze alle "Attività pianificate" e esamina i risultati al mattino
Limiti:
- I risultati finiscono dove nessuno sta già guardando: Copilot inserisce il lavoro nelle richieste pull, mentre Cursor lo lascia nel tuo editor. Gli artefatti di Antigravity attendono in un luogo che qualcuno deve aprire intenzionalmente, e il motore delle autorizzazioni controlla l’esecuzione senza effettuare il monitoraggio della revisione, così il backlog rimane invisibile finché qualcosa non viene rilasciato con un difetto
- I modelli di terze parti non sono disponibili nel piano Enterprise: Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.6 e GPT-OSS-120b sono disponibili nei piani gratuiti e consumer, ma non tramite la piattaforma Gemini Enterprise Agent. Pertanto, la combinazione di modelli su cui il vostro team sta effettuando i test pilota non è la stessa che otterrete dopo la firma del contratto di acquisto.
Da evitare se: volete sentire la risposta dell’agente mentre digitate. Questo è pensato per inviare batch di comandi e poi lasciarlo lavorare in autonomia.
Ideale per: team che eseguono attività in background lunghe e parallele, in particolare iterazioni front-end, in cui un agente verifica il proprio rendering e riduce i cicli di revisione.
Cursore
Cursor mantiene l’agente il più vicino possibile alle tue mani. Rileva la posizione del cursore e apre i buffer. Pertanto, il divario tra intenzione ed esecuzione è il più breve tra i quattro, e un team che utilizza VS Code può passare a questa soluzione nel giro di un pomeriggio.
Inoltre, grazie ai Cloud Agent, il lavoro viene eseguito al di fuori del proprio computer, quindi la vecchia critica relativa alla "dipendenza dall’editor" non è più valida. Ciò che rimane vero è che il prodotto è concepito per uno sviluppatore che sta lavorando in una sessione. È possibile delegare un gruppo di agenti; semplicemente, non è lo scopo per cui l’interfaccia è stata progettata.
Cosa funziona bene:
- Modifiche su più file senza prompt ripetuti: affidate a Hand Composer 2.5 un'attività lunga e il programma eseguirà autonomamente le modifiche ai file e le operazioni da terminale
- Un primo revisore prima del tuo revisore: Bugbot inserisce commenti sul tuo ramo, in modo che i difetti evidenti non arrivino mai alla coda di un revisore umano
- Misure di protezione per ogni postazione: applica la modalità privacy a livello di organizzazione e monitora l’utilizzo per singolo sviluppatore da un’unica vista di amministratore
Limiti:
- Postazioni identiche possono avere costi molto diversi: la scelta del modello determina la velocità con cui uno sviluppatore esaurisce la propria capacità
- La delega comporta la perdita del contesto che ne garantisce la velocità: il vantaggio di Cursor deriva dalla lettura dei buffer aperti e dalla posizione del cursore. Un Cloud Agent che opera sulla base di un prompt scritto non dispone di nessuna di queste informazioni. Ciò significa che lo stesso compito richiede istruzioni molto più esplicite
Da ignorare se: il tuo collo di bottiglia è l'esecuzione di molti agenti su numerosi repository, non l'ottimizzazione della velocità di un singolo sviluppatore su un singolo file.
Ideale per: sviluppatori che desiderano un agente integrato nel proprio flusso di lavoro di modifica, in particolare i team che utilizzano già VS Code come standard.
Claude Codice
Claude Code è lo strumento a cui ricorrere quando si deve affrontare una migrazione che nessuno vuole iniziare. Basta rinominare una funzione utilizzata in sessanta punti e il programma effettua il monitoraggio della catena di chiamate, aggiorna i test e individua i due punti in cui la firma è cambiata. Tutto questo avviene senza che venga visualizzata alcuna schermata.
Si avvia dal terminale e si integra con gli IDE, Slack, il web e GitHub. Ciò significa che si adatta alle piattaforme già in uso nel vostro team senza sostituirle. Di conseguenza, è il più facile da integrare tra i quattro e il più difficile da affidare a chi non è abituato a lavorare nella shell.
Cosa funziona bene:
- Flussi di lavoro che potrete ripetere nel prossimo trimestre: Chiedete all’agente di scrivere uno script in grado di gestire più sottoagenti in parallelo
- Agenti paralleli che non entrano in conflitto: Agent Teams assegna a ciascuno un proprio albero di lavoro, consentendo così a più agenti di lavorare sullo stesso repository senza sovrascriversi a vicenda
- Coerenza durante l’intera migrazione: affidategli un’attività che coinvolge decine di file e la logica rimarrà coerente dall’inizio alla fine
Limiti:
- Il lavoro sul frontend avviene alla cieca: in assenza di rendering, correggere un'interfaccia utente significa descrivere ciò che sembra errato invece di mostrarlo. Ciò comporta un passaggio in più per ogni modifica visiva
- Le funzionalità variano a seconda del provider: l’accesso tramite un provider cloud non offre lo stesso set di funzionalità/funzioni di un servizio proprietario. Pertanto, prima di procedere con l’implementazione dell’azienda è necessario verificare la parità delle funzionalità/funzioni.
Da evitare se: il vostro lavoro principale consiste nell’iterazione visiva, oppure se le persone che hanno più bisogno dell’agente preferiscono non aprire un terminale.
Ideale per: ingegneri senior da fare rifattorizzazioni e migrazioni complesse, in cui la qualità del ragionamento determina il risultato.
GitHub Copilot
GitHub Copilot punta più sul posizionamento che sulle capacità intrinseche. Il suo agente opera all’interno delle vostre richieste pull, dei problemi e delle azioni. I risultati vengono inseriti nella coda che il vostro team apre già ogni mattina.
Questa soluzione risolve anche un problema di governance che gli altri tre lasciano in sospeso. Il lavoro degli agenti supera le protezioni dei rami, le revisioni obbligatorie e i CODEOWNERS. Ciò significa che i controlli che avete impiegato anni a configurare continuano a funzionare senza bisogno di aggiungere una sola nuova politica.
Cosa funziona bene:
- Richieste pull reali, non semplici patch: assegnate un problema e l'agente cloud aprirà una richiesta pull con le stesse protezioni previste per il ramo di un utente umano
- Agenti di altri fornitori nello stesso flusso di lavoro: Invia un'attività a Claude Code o Codex direttamente da Copilot senza uscire da GitHub
- Una prima analisi di ogni diff: Lascia che sia il sistema a occuparsi dello stile e dei difetti evidenti, in modo che i revisori possano concentrarsi sulle decisioni di progettazione
Limiti:
- I vantaggi svaniscono al di fuori di GitHub: se le revisioni avvengono su Gitlab o se la tua CI risiede altrove, non ti resta che confrontare le funzionalità di base degli agenti come faresti con qualsiasi altro strumento
- L'attività deve essere innanzitutto definita come un problema: l'agente opera sulla base di un problema ben definito e produce un diff. Pertanto, il lavoro esplorativo richiede l'intervento di una persona che definisca il risultato atteso prima che possa avere inizio
Da evitare se: desiderate un agente con un ampio controllo locale sul vostro terminale, browser e filesystem.
Ideale per: i team il cui processo di revisione si svolge già interamente su GitHub e che desiderano integrare l’IA in tale flusso anziché utilizzarla parallelamente.
Come iniziare a utilizzare Google Antigravity
La configurazione richiede sei passaggi: scegli la superficie, installa e effettua la sincronizzazione, effettua la connessione all’area di lavoro, imposta il modello dell’agente, abilita l’agente browser e assegna un’attività a basso rischio. Il piano Individual è gratis e include tutte le funzionalità/funzioni, così potrai utilizzare agenti reali prima ancora che qualcuno firmi un ordine di acquisto. Ecco la sequenza da seguire.
- Scegli la tua piattaforma: opta per Antigravity 2.0 per l’orchestrazione parallela degli agenti, la CLI per flussi di lavoro headless e su terminale, oppure l’IDE se i tuoi sviluppatori preferiscono rimanere nell’editor. L’SDK serve per creare agenti personalizzati
- Installazione e sincronizzazione: scarica il software da antigravity.google su macOS, Linux o Windows. Importa le tue impostazioni esistenti di VS Code o Cursor per una transizione senza intoppi
- Collega la tua area di lavoro: apri una cartella di progetto locale e concedi all’agente qualche minuto per indicizzare il repository, in modo che ne comprenda la logica e la struttura
- Scegli il modello di agente: Inizia con Gemini 3.5 Flash per velocizzare il lavoro di routine. Passa a Gemini 3.1 Pro per attività di ragionamento più complesse, come le rifattorizzazioni su più file
- Attiva l’agente per il browser: trigger un’attività semplice per promptare l’installazione una tantum dell’estensione per Chrome che consente di usufruire del feedback visivo
- Assegnate un'attività a basso rischio: iniziate con un file README per un singolo modulo o con dei test unitari per una singola funzione, non con il vostro servizio di fatturazione
Come ottenere risultati affidabili da Google Antigravity?
Per ottenere risultati affidabili è necessario seguire cinque pratiche fondamentali per un'adozione di successo dell'IA: promoti chiari, autorizzazioni preconfigurate, revisione degli artefatti prima di unire i dati, attività iniziali a basso rischio e monitoraggio delle iterazioni. Se si tralascia anche solo una di queste, l'output dell'agente peggiora senza alcuna notifica. Ecco la vostra guida pratica.
- Scrivi prompt chiari e completi: fornisci all’agente il contesto del codice, il formato di output e eventuali vincoli. Istruzioni vaghe producono risultati vaghi
- Configurare le autorizzazioni prima di concedere l’autonomia: classificare ogni azione sensibile negli elenchi di autorizzazioni di Antigravity. I comandi distruttivi vanno inseriti in “Deny”, l’accesso alle credenziali e all’ambiente di produzione in “Ask”, mentre “Allow” copre solo le operazioni di routine come la lettura dei file del repository o l’esecuzione dei test
- Esamina gli artefatti prima di unire: considera il codice generato dagli agenti come una richiesta pull inviata da uno sviluppatore junior. Confrontalo con una lista di controllo di revisione del codice in modo che sia una persona a convalidarne la logica, non solo le differenze (diff).
- Iniziate con attività a basso rischio: affidate innanzitutto la documentazione, i test unitari sul codice esistente e l’analisi del codice sorgente. Queste attività creano fiducia senza esporvi a rischi, e il vostro servizio di fatturazione non è un candidato da affidare fin dal primo giorno
- Monitorare e iterare: tenete traccia di quali prompt vanno a buon fine, quali attività gli agenti continuano a non riuscire a portare a termine e in quali punti gli utenti intervengono maggiormente. Questi punti di intervento vi indicano cosa correggere successivamente, che si tratti del prompt, della regola di autorizzazione o dell’attività stessa
Consiglio da esperto: imposta gli elenchi delle autorizzazioni prima dell’esecuzione, non durante. Le autorizzazioni approvate a metà attività vengono accettate d’istinto, perché quando un agente si ferma al quarto prompt, finirai per cliccare su “Consenti” solo per farlo proseguire. La stessa logica vale per i piani: esaminali alla ricerca di presupposti errati piuttosto che di bug, poiché una premessa sbagliata produce codice che funziona perfettamente ma risolve il problema sbagliato, e il diff apparirà internamente coerente.
Come pianificare il lavoro tenendo conto dei limiti di Google Antigravity
Antigravity presenta cinque vincoli da tenere in considerazione nel piano: output "sicuri ma errati", limiti massimi settimanali, latenza esclusivamente asincrona, parità di funzionalità/funzioni non uniforme tra le diverse piattaforme e questioni di conformità irrisolte relative al codice sensibile. Conoscere questi aspetti in anticipo consente di mantenere aspettative realistiche ed evita sorprese a metà progetto.
- Verificate ogni modifica scritta dagli agenti: aspettatevi codice errato, requisiti interpretati in modo errato ed errori che sembrano plausibili. Dietro c’è pur sempre un agente LLM. Considerate l’output come una bozza finché non viene testato
- Budget in base ai limiti di quota: pianificate i limiti di frequenza settimanali che potrebbero impedirvi l’accesso fino al ripristino della finestra temporale. Inoltre, tenete presente che la capacità aggiuntiva deriva dai crediti IA venduti separatamente agli abbonati Pro e Ultra. Google non rende noto quanto lavoro degli agenti si possa acquistare con un credito, quindi la previsione dei costi per singolo sviluppatore rimane ancora una stima approssimativa
- Progetta per il lavoro asincrono, non per la programmazione in coppia: metti in coda gli agenti in background ed esegui le attività in batch, invece di aspettarti una reattività in tempo reale mentre scrivi il codice insieme a loro
- Verifica la parità delle funzionalità tra le diverse piattaforme: confronta l’app desktop, la CLI, l’IDE e l’SDK prima di standardizzare il tuo team su una sola soluzione. È importante perché non tutte offrono le stesse funzionalità
- Verifica la conformità prima di integrare codice sensibile: valuta se Antigravity soddisfa i requisiti di sicurezza e privacy dei dati della tua organizzazione prima di utilizzarlo sui repository proprietari
Come coordinare gli agenti Antigravity in ClickUp
Il motore di autorizzazioni di Antigravity limita ciò che un agente può fare durante un'esecuzione. Non gestisce ciò che accade al risultato in seguito: chi lo revisiona, quanto tempo richiede l'approvazione o se qualcuno individua un'ipotesi errata prima della pubblicazione. Si tratta di un problema di coordinamento del team, e le piattaforme basate su agenti non risolvono il coordinamento del team.
ClickUp funziona in entrambe le fasi del processo. Codegen estrae il contesto completo relativo a un'attività (descrizione, criteri di accettazione, specifiche collegate, cronologia dei commenti) e lo trasmette all'agente prima che inizi l'esecuzione. Si tratta di un input diverso rispetto a un prompt digitato in un terminale. L'output viene restituito sotto forma di PR collegato con stato, assegnatario e data di scadenza già applicati.
Per i piani creati al di fuori di ClickUp, incollane uno nella descrizione di un'attività e ClickUp Brain lo analizzerà confrontandolo con i dati degli sprint in tempo reale: con cosa è in conflitto questa settimana, quali patch degli agenti sono state annullate questo mese e cosa hanno in comune, e dove dovrebbero essere inserite le attività secondarie di revisione.
Brain supporta anche Claude, GPT e Gemini con una sola sottoscrizione. Scegli il modello più adatto al tuo lavoro.
Il periodo notturno rappresenta il momento più critico. Le attività pianificate di Antigravity distribuiscono le patch indipendentemente dal fatto che la coda sia vuota o meno. I Super Agenti in ClickUp esaminano ogni piano in arrivo in relazione all’ambito dello sprint, lo classificano in base al rischio e assegnano gli elementi ad alto rischio al revisore più esperto. Tutto ciò che non viene revisionato entro 24 ore viene segnalato a un livello superiore. Al mattino si apre una coda ordinata per priorità con le relative motivazioni allegate.
Mariah Wilcox, capo di gabinetto del CBO e del CMO di Seismic, parla degli agenti su ClickUp:
In passato, il nostro processo di acquisizione delle richieste di marketing era caratterizzato da un infinito botta e risposta tra chi inviava la richiesta e chi la gestiva, che si bloccava ogni volta che qualcuno era assente dall’ufficio. Ora un agente su ClickUp esamina ogni richiesta, raccoglie i requisiti e verifica la capacità prima di passare il testimone. Il nostro team creativo inizia subito a lavorare, concentrandosi sulla realizzazione del progetto anziché sull’inseguimento dei moduli di richiesta. Gli agenti non prendono ferie!
In passato, il nostro processo di acquisizione delle richieste di marketing era caratterizzato da un infinito botta e risposta tra chi inviava la richiesta e chi la gestiva, che si bloccava ogni volta che qualcuno era assente dall’ufficio. Ora un agente su ClickUp esamina ogni richiesta, raccoglie i requisiti e verifica la capacità prima di passare il testimone. Il nostro team creativo inizia subito a lavorare, concentrandosi sulla realizzazione del progetto anziché sull’inseguimento dei moduli di richiesta. Gli agenti non prendono ferie!
Cosa funziona bene per gestire in modo specifico i risultati degli agenti:
- Ogni patch di un agente entra automaticamente nella tua pipeline di revisione: quando un agente apre una richiesta pull, le automazioni di ClickUp si attivano tramite l’integrazione con GitHub. Viene così creato un’attività nell’elenco degli output del tuo agente con la richiesta pull collegata, lo stato impostato su “Pianifica revisione” e una data di scadenza applicata. Le stesse automazioni impediscono che lo stato passi a “Approvato” a meno che il campo del revisore non sia compilato
- È possibile ricostruire con esattezza chi ha approvato cosa e perché: salvate i piani di implementazione in Docs, collegateli all’attività e contrassegnateli come wiki. La cronologia delle versioni registra ogni modifica; i commenti dei revisori e i timestamp relativi allo stato rimangono associati all’attività
- I problemi di capacità e qualità emergono prima ancora che qualcuno li segnali: monitora il tempo medio di permanenza in uno stato per la revisione del piano e la revisione del codice sulla scheda "Dashboard" di ClickUp. Una scheda che mostra attività spostate indietro indica un problema di tempestività. Quando il primo numero aumenta mentre la produttività rimane stabile, si ha un problema di capacità. Quando aumenta il secondo, si ha un problema di tempestività
Un limite da tenere presente: ClickUp gestisce il livello di coordinamento relativo all’output degli agenti. Per quanto riguarda le esecuzioni specifiche di Antigravity, il punto di connessione è l’integrazione con GitHub, quindi i team i cui agenti aprono PR ottengono questo servizio automaticamente; tutti gli altri devono creare l’attività o configurare un webhook.
A chi è rivolto: ai team che eseguono più agenti in parallelo, dove la domanda non è più «gli agenti sono in grado di svolgere questo lavoro?», ma «riusciamo a stare al passo con la verifica?». Uno sviluppatore che esegue due agenti su progetti secondari non ne ha bisogno: è sufficiente l’Agent Manager di Antigravity.
Scopri come il flusso di lavoro di un agente passa dal trigger al risultato revisionato all’interno di ClickUp:
Ottimizza i tuoi flussi di lavoro di sviluppo dell’IA con ClickUp
I casi d'uso di Google Antigravity offrono un percorso chiaro per ridurre il carico di lavoro manuale grazie alla correzione automatizzata dei bug e alla prototipazione rapida. Tuttavia, l'esito positivo non dipende solo dalla tecnologia. Sono necessarie indicazioni chiare, solide misure di sicurezza e una supervisione umana costante per mantenere stabile il codice.
Probabilmente perdi troppo tempo nel passaggio da un'attività all'altra. E sebbene le piattaforme basate su agenti offrano una soluzione, funzionano solo se abbinate a una solida gestione del flusso di lavoro. È importante imparare come far sì che gli agenti IA lavorino più velocemente e liberarti finalmente per dedicarti al lavoro creativo.
Se sei pronto a riunire lo sviluppo dell’IA e il project management in un unico posto, inizia a utilizzare ClickUp gratis. Scopri tu stesso come uno spazio di lavoro convergente elimina la proliferazione di strumenti e mantiene la tua roadmap in movimento.
Domande frequenti sui casi d'uso di Google Antigravity
Cosa è cambiato in Antigravity 2.0?
Antigravity 2.0 ha introdotto un'app desktop riprogettata, un'interfaccia a riga di comando e un SDK per flussi di lavoro personalizzati degli agenti. L'app desktop consente di orchestrare più agenti contemporaneamente, progettare flussi di lavoro personalizzati per i sottoagenti e pianificare l'esecuzione di attività in background, con integrazioni per Google AI Studio, Android e Firebase. Questo segna il passaggio da un singolo IDE a una piattaforma più ampia per l'orchestrazione degli agenti.
Per cosa puoi utilizzare Google Antigravity oltre che per scrivere codice?
Google descrive in modo esplicito i flussi di lavoro destinati a chi non è sviluppatore, tra cui la ricerca competitiva e sul web, la documentazione e il lavoro scientifico. I suoi agenti padroneggiano oltre 20 tra i principali database scientifici, tra cui AlphaFold Database, UniProt, PubChem e ChEMBL, oltre a modelli all’avanguardia come AlphaGenome. Il codelab CLI di Google suddivide gli esercizi in attività per sviluppatori e per non sviluppatori.
Perché Antigravity mi segnala che ho raggiunto la mia quota e come posso ottenerne di più?
Antigravity applica sia una quota di base che limiti di frequenza settimanali. La quota di base si aggiorna ogni cinque ore sui piani Google AI Pro e Ultra; il raggiungimento del limite settimanale blocca il modello fino al ripristino della finestra temporale. Gli abbonati ai piani Pro e Ultra possono acquistare crediti IA per il superamento della quota, al prezzo di 25 $ per 2.500 crediti. Google non rende noto quanto lavoro degli agenti sia possibile acquistare con un credito, quindi la previsione per singolo sviluppatore rimane una stima.
I team e le aziende possono utilizzare Google Antigravity?
Sì, i team e le aziende possono utilizzare Google Antigravity. È disponibile per i clienti di Google Cloud tramite la piattaforma Gemini Enterprise Agent, indipendentemente dai singoli livelli di sottoscrizione a Google IA. Gli account individuali sono regolati dai termini di servizio di Google per i consumatori; le implementazioni per i team sono regolate dai termini di Google Cloud. Valutate la soluzione in base ai vostri requisiti di sicurezza e privacy dei dati prima di indirizzare gli agenti verso repository proprietari.
In che modo Antigravity si differenzia da Gemini CLI?
Antigravity CLI ha sostituito Gemini CLI. Google ha lanciato Antigravity CLI, un'interfaccia terminale basata su Go che effettua la condivisione del framework degli agenti di Antigravity, e ha ritirato Gemini CLI per gli utenti consumer. La differenza pratica: Gemini CLI era un agente terminale più leggero e orientato alle sessioni, mentre Antigravity CLI esegue agenti autonomi, comandi shell e gestisce sottoagenti in background utilizzando lo stesso motore di autorizzazioni dell'app desktop.