Ieri 19 maggio 2026, durante il keynote developer di Google I/O, Google ha presentato Antigravity 2.0. La versione originale di Antigravity era uscita il 18 novembre 2025 insieme a Gemini 3 Pro, come prima risposta di Google al successo di strumenti come Cursor e Claude Code. Quella era ancora una piattaforma centrata sull’IDE (era un fork di Visual Studio Code) e negli ultimi mesi aveva smesso di ricevere aggiornamenti. Questa no, con Antigravity 2.0 cambia tutto.
Antigravity 2.0 è una desktop app standalone (con CLI integrata) che mette l’orchestrazione di agenti multipli al centro del flusso di lavoro. Più agenti AI lavorano in parallelo, coordinati da un sistema che assegna compiti, monitora i progressi e genera sottoagenti dinamici quando il carico di lavoro lo richiede. Accanto all’app desktop, Google ha rilasciato un CLI, un SDK, un’infrastruttura di esecuzione gestita nella Gemini API e una soluzione enterprise tramite il Gemini Enterprise Agent Platform. Il tutto alimentato dal nuovo Gemini 3.5 Flash, il nuovo modello di riferimento, che secondo i dati comunicati da Google supera Gemini 3.1 Pro su quasi tutte le metriche, e gira 4 volte più velocemente rispetto ad altri modelli di frontiera comparabili.
Quello che rende questo lancio degno di attenzione non è solo la lista di funzionalità, ma la direzione che indica. Scrivere codice riga per riga sta diventando sempre più un’attività di supervisione, non di produzione diretta. E Google ha deciso di costruire l’intera piattaforma intorno a questa idea.
93 agenti e 12 ore per creare un OS
Antigravity 2.0 è stato presentato in diretta con una dimostrazione in cui il sistema ha costruito il nucleo funzionale di un sistema operativo in 12 ore. Non un’applicazione web, non un microservizio: un intero OS con gestione della memoria, scheduler di processi e supporto hardware di base.
Durante l’esecuzione, Antigravity 2.0 ha lanciato 93 sottoagenti in parallelo, elaborato miliardi di token e completato il lavoro per meno di 1.000 dollari di costi computazionali. La dimostrazione finale è stata eseguire il classico Doom sul sistema operativo appena creato. Non è andata liscia al primo tentativo: mancavano i driver per la tastiera. Antigravity 2.0 ha identificato il problema e generato i driver necessari in tempo reale, rendendo il gioco funzionante davanti al pubblico.
Il sistema ha incontrato un errore durante l’esecuzione, lo ha diagnosticato e risolto autonomamente, senza intervento umano.
Certo, un OS da keynote in 12 ore non è un sistema pronto per la produzione. Ma la demo comunica il punto con chiarezza: la complessità non è più il limite principale quando hai decine di agenti che lavorano in coordinazione. Il limite diventa la qualità dell’architettura e la precisione delle istruzioni date al sistema.
Desktop app, CLI e SDK: tre accessi allo stesso motore
Il cuore visibile di Antigravity 2.0 è la nuova desktop app standalone. Non si tratta di un restyling: l’app è stata riprogettata interamente intorno all’orchestrazione di agenti, con un’interfaccia che permette di avviare più task in parallelo, definire workflow con sottoagenti dinamici e programmare operazioni eseguite in background senza richiedere intervento manuale continuo.
Google ha aggiunto anche il supporto ai comandi vocali direttamente all’interno dell’app, in linea con l’integrazione vocale che sta portando su Gmail e Google Docs nello stesso periodo.
Per chi preferisce il terminale, il nuovo Antigravity CLI sostituisce completamente il vecchio Gemini CLI. È uno strumento leggero, pensato per creare e gestire agenti senza mai aprire una finestra grafica. Il layer degli agenti è ora la superficie principale di interazione con i modelli Google, non più la chat o il completamento di codice. Il CLI eredita tutte le funzionalità chiave del predecessore, tra cui Agent Skills, Hooks, Subagents e le estensioni, ora rinominate Antigravity plugins.
Per i team di sviluppo che vogliono integrare agenti all’interno di prodotti propri, l’Antigravity SDK dà accesso programmatico allo stesso motore che Google usa internamente. Ottimizzato per i modelli Gemini, può essere ospitato su qualsiasi infrastruttura, il che lo rende interessante per chi vuole costruire prodotti basati su agenti senza dipendere dall’interfaccia grafica di Google o dall’esecuzione su cloud esterno.
Google ha anche introdotto protezioni di sicurezza specifiche per l’uso degli agenti: sandboxing cross-platform del terminale, mascheramento delle credenziali e policy Git rafforzate.
Managed agents: il laboratorio persistente nella Gemini API
Una delle aggiunte più rilevanti per chi lavora con le Gemini API sono i Managed Agents: con una singola chiamata API, è possibile avviare un agente che ragiona, usa strumenti ed esegue codice in un ambiente Linux isolato e persistente.
“Persistente” è la parola chiave. Ogni sessione crea un ambiente che può essere ripreso nelle chiamate successive, mantenendo tutti i file e lo stato intatto. Questo risolve uno dei problemi principali del coding con AI, ovvero la perdita di contesto tra un turno e l’altro, che costringe a ripetere istruzioni o ricaricare file già elaborati. Con i Managed Agents, il contesto sopravvive alla singola conversazione.
Gli agenti possono essere personalizzati attraverso file Markdown che definiscono istruzioni e skill specifiche. Google ha messo a disposizione template di agenti personalizzati direttamente nel Playground di Google AI Studio per facilitare il punto di partenza. I Managed Agents sono alimentati da Gemini 3.5 Flash e accessibili sia tramite la Interactions API che direttamente da Google AI Studio.
Per le organizzazioni, il Gemini Enterprise Agent Platform permette ai clienti Google Cloud di collegare Antigravity direttamente ai propri progetti cloud.
Android, AI Studio e il percorso diretto al Play Store
La parte del lancio più accessibile a chi non lavora su sistemi enterprise è la nuova integrazione con Android. Da Google AI Studio, è ora possibile descrivere un’app in linguaggio naturale, vederla costruita dall’agente con supporto nativo Kotlin, testarla in un emulatore Android integrato e pubblicarla direttamente sul track di test della Google Play Console, senza mai lasciare l’ambiente di sviluppo.
Questa pipeline è potenzialmente utile per chi ha buone idee ma poca familiarità con lo sviluppo mobile. Il passaggio dalla prototipazione alla distribuzione, che in passato richiedeva configurazione dell’ambiente, firma dell’app, gestione del keystore e navigazione del portale Google Play, diventa un flusso guidato dall’AI.
Google ha anche annunciato una mobile app per Google AI Studio, disponibile alla pre-registrazione questa settimana. L’idea è permettere di catturare idee in mobilità e trovare un prototipo funzionante già pronto al rientro al computer. Con la nuova funzione Export to Antigravity, un intero progetto creato su AI Studio può essere spostato nell’ambiente locale di Antigravity 2.0 con un solo click, mantenendo tutto il contesto del progetto.
Vale anche per la nuova integrazione con Google Workspace: gli agenti possono ora chiamare nativamente le Workspace API e incorporarle nelle applicazioni, aprendo la strada a workflow che interagiscono con Google Docs, Sheets e Calendar in modo programmatico. Un’aggiunta che semplificherà la costruzione di tool interni per chi opera in ambienti Google.
Infine, Google ha introdotto Android Bench, un leaderboard che misura le prestazioni dei modelli AI su task specifici di sviluppo Android, e ha rilasciato in open source un set di Android skills, ovvero ricette prescrittive per guidare i modelli nell’esecuzione di operazioni complesse come la migrazione a Jetpack Compose o il passaggio a Jetpack Navigation 3.
Gemini 3.5 Flash e il piano AI Ultra
Gemini 3.5 Flash è il modello di riferimento per l’intero ecosistema Antigravity 2.0. In un contesto dove 93 agenti lavorano in parallelo, ogni chiamata al modello si moltiplica per il numero di agenti attivi. La latenza diventa un costo che si accumula rapidamente, e la scelta di un modello veloce come Flash come default è strutturale.
C’è un dettaglio del keynote che vale la pena citare: Gemini 3.5 Flash è stato sviluppato in parte usando Antigravity stesso. Significa che il team di Google ha usato in produzione gli stessi strumenti che sta rilasciando al pubblico, su una scala di complessità che include la creazione di un modello frontier.
Sul fronte pricing, Google ha presentato il piano AI Ultra al costo di 99 euro al mese, che include 5 volte il limite di utilizzo rispetto al piano AI Pro. È un piano pensato per developer e team che useranno Antigravity in modo intensivo, dove i limiti di rate della versione standard diventano rapidamente un collo di bottiglia. Chi vuole esplorare Antigravity 2.0 senza impegnarsi su un piano a pagamento può farlo attraverso il livello gratuito di Google AI Studio, che include accesso limitato ai Managed Agents.
Tra le novità annunciate contestualmente c’è anche WebMCP, uno standard web aperto proposto da Google per permettere ai browser agent di interagire con i siti in modo strutturato.
Antigravity 2.0 alla prova
Antigravity 2.0 è il tentativo di Google di spostare lo sviluppo software da un’attività manuale a una di direzione e supervisione. Non è una novità: Cursor, Claude Code, OpenCode e altri strumenti simili stanno già percorrendo la stessa strada. La differenza è che Google porta in dote l’integrazione nativa con Android, Firebase, Google Cloud e Workspace, un ecosistema che pochi possono replicare da zero.
Quello che conta di più, per chi vuole adottare il tool nella pratica, è l’architettura sottostante. Gli ambienti isolati persistenti, i workflow programmabili in background e il CLI che sostituisce il Gemini CLI senza rompere i workflow esistenti sono i dettagli che fanno la differenza tra uno strumento che si usa una volta per curiosità e uno che entra nel flusso di lavoro.
Antigravity 2.0 è già disponibile su antigravity.google: vale la pena provarlo a fondo prima di farsi un’idea definitiva.
Ho messo alla prova Antigravity 2.0 con la realizzazione di un mini game per browser (un tower defense in stile Minecraft). Questo il risultato ottenuto in 3 minuti: giocabile e qualitativamente superiore al test eseguito con Gemini 3 Pro lo scorso novembre utilizzando lo stesso prompt.
Prompt utilizzato:
Crea un gioco Tower Defense in stile Minecraft completamente funzionante, interamente in un singolo file index.html usando Three.js (importato da CDN). Il gioco deve avere livelli generati proceduralmente con difficoltà crescente. Tutto in un singolo file index.html autocontenuto. Nessun framework esterno oltre a Three.js. 
