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Google Antigravity è un’IDE guidata da agenti che abbina modelli potenti come Gemini 3 a un flusso di lavoro agent-first. Invece di configurare manualmente strumenti, terminali e sessioni del browser, collabori con un agente IA che può pianificare il lavoro come attività, eseguire comandi, modificare codice e persino interagire con il browser per testare e documentare la tua app.
In questo tutorial ti mostrerò come creare un Personal Finance Risk Dashboard funzionante usando Google Antigravity. Vedrai come:
Alla fine, avrai un dashboard multipagina che visualizza i livelli di rischio per Savings, Bonds, Index Funds e Crypto, con controlli interattivi e una moderna UI in stile fintech, il tutto costruito partendo da un singolo prompt. Ti consiglio anche di dare un’occhiata alla nostra guida all’API di Gemini 3 e al tutorial su Gemini 3 Flash.
Disclaimer: Questo tutorial ha solo scopo educativo e non costituisce consulenza finanziaria; prima di prendere decisioni di investimento, fai sempre le tue ricerche o consulta un professionista finanziario qualificato.
Google Antigravity è una piattaforma di sviluppo agent-first che trasforma la tua IDE in una mission control per agenti IA. Alla base, offre agli agenti il controllo sincronizzato su editor, terminale e browser, così possono pianificare il lavoro, modificare codice, eseguire comandi e verificare il comportamento end-to-end da un unico posto.
Invece di collegare manualmente script e strumenti, descrivi il risultato che vuoi ottenere e lasci che gli agenti di Antigravity si occupino del lavoro pesante. Possono:
Antigravity è basato sui modelli Gemini 3 di Google, ma supporta anche altri provider come Claude Sonnet 4.5 e GPT-OSS. Dispone di due interfacce principali, ovvero una vista Editor che assomiglia a un’IDE (se hai mai usato Cursor o VS Code), e una vista Agent Manager che funge da mission control per task più lunghe e multi-workspace. Insieme, rendono più semplice lavorare a livello di attività mentre gli agenti gestiscono i dettagli di implementazione.
In questa sezione costruiremo un personal finance risk dashboard con Google Antigravity. L’agente trasformerà un singolo prompt in linguaggio naturale in un progetto Next.js che modella diversi prodotti di investimento e i loro profili di rischio.
Alla fine, avrai:
Iniziamo scaricando Google Antigravity dal sito ufficiale e selezionando l’installer in base alle specifiche della tua macchina.

Clicca su Download for MacOS (o il tuo OS), e verrai portato a una schermata di selezione della piattaforma per scegliere il binario appropriato per la tua macchina e completare l’installazione.

Per questo tutorial, l’ho eseguito su un Mac con Apple Silicon, ma l’interfaccia non sarà diversa su altre macchine.
Una volta scaricato, configura Google Antigravity come qualsiasi altra applicazione e avviala.
Al primo avvio, Antigravity ti guida con una procedura di onboarding.
Se sei un utente esperto di Cursor o VS Code e vuoi usare le loro impostazioni per configurare Antigravity, seleziona le opzioni di conseguenza. Io preferisco partire da zero, quindi scegli Start fresh e clicca su Next.

Poi vedrai una schermata sull’uso degli agenti. Per questo tutorial, scegli:
Clicca su Next per completare il setup.

Una volta completata la configurazione, il passo successivo è creare uno workspace per il nostro esperimento.
Al termine del setup, atterrerai sulla schermata principale di Antigravity. Per procedere, clicca su Open Folder e crea/seleziona una nuova directory per questo progetto. Es.: ~/Antigravity/personal-finance-dashboard. Questa cartella diventerà la tua app Next.js.
Sulla destra dovresti vedere il pannello dell’agente dove puoi selezionare un modello e inviare prompt.

Con lo workspace aperto, scegli un modello (ad esempio Gemini 3 Pro oppure Claude Sonnet 4.5 o GPT OSS 120B) nel pannello dell’agente. Poi incolla il seguente prompt:
Build me a Next.js app called “Personal Finance Risk Dashboard” that shows different risk profiles for Savings, Bonds, Index Funds, and Crypto, each on its own page.
For every product, display risk level, volatility, and projected returns (with a slider for time horizon),
and use Tailwind plus shadcn/ui to make the UI look like a polished, responsive fintech dashboard
Nota: al momento della stesura di questo tutorial, ho provato con il modello Gemini 3 Pro (low), ma ha generato alcuni errori. Sentiti comunque libero di provare il modello più adatto al tuo caso d’uso.
Vedrai l’agente rispondere con qualcosa di simile a:

Subito dopo, Antigravity proporrà un comando da terminale per creare l’impalcatura del progetto. Clicca semplicemente su Accept per lasciare che l’agente esegua il comando e alcuni passaggi in background per creare una checklist completa per l’app.
Di seguito uno screenshot dei passaggi in background in esecuzione nel terminale laterale, a partire dall’installazione delle dipendenze.

Puoi lasciarlo in esecuzione mentre osservi i log.
Una volta terminato lo scaffolding, l’agente genera un artifact Task checklist per l’intero progetto.

Ogni sezione contiene checkbox come:
Una volta pronta questa lista, l’agente inizia a coprire ciascun task uno per uno. A questo punto puoi aprire la sidebar Explorer per vedere cosa ha creato l’agente:

Ora hai un file standard per Next.js, Tailwind e shadcn/ui pronto per essere personalizzato per questa applicazione.
Insieme alla checklist, Antigravity genera un artifact più dettagliato di Implementation Plan:

La sezione User Review Required in genere include:
/savings, /bonds, /index-funds, /crypto, e le specifiche informazioni su rischio, volatilità e rendimento che ognuna mostrerà.lib/financial-data.ts che contengono dati dei prodotti, profili di rischio, calcoli dei rendimenti previsti e funzioni helper per formattare denaro e percentuali.Possiamo regolare i numeri di rischio se vogliamo dati più realistici o aggiungere requisiti extra. Infine, aggiungi commenti negli artifact Task/Implementation Plan se vuoi che l’agente modifichi la rotta.

Quando il piano ti sembra valido, clicca su Proceed nella scheda Implementation Plan. A questo punto, l’agente inizierà a modificare e creare file sorgente nella directory src/. Costruirà pagine individuali per Savings, Bonds, Index Funds e Crypto.
Nel frattempo, creerà componenti riutilizzabili per card, slider e grafici, applicando lo styling di Tailwind e shadcn/ui in tutta l’app.
Infine, vedrai nuovi Background Steps e Progress Updates per ogni modifica al codice.
Una volta completata l’implementazione, Antigravity passa a Testing and Verification. Vedrai un nuovo elemento di avanzamento in cui Antigravity chiederà di usare il browser tramite i pulsanti Setup o Deny. Semplicemente clicca su Setup per procedere.

Prima che l’agente possa interagire con il browser, hai bisogno dell’estensione ufficiale.

Visita la pagina sul Chrome Web Store e clicca su Add to Chrome.

Dopo l’installazione, quando l’agente controlla il browser, noterai un alone luminoso attorno allo schermo come mostrato sotto:

Questo alone indica che l’Antigravity Agent sta utilizzando attivamente il browser, cioè sta cliccando, scorrendo e testando l’app come parte della fase di verifica.
Al completamento dei test, vedrai un riepilogo finale di Progress Updates come segue:

L’artifact Walkthrough in genere include:
Se tutto ti sembra a posto, clicca su Accept all per applicare le modifiche.
Ecco la nostra app finale:





Ora iteriamo sulla UI. Supponiamo che tu voglia un toggle modalità scura/chiara nell’header del dashboard e aggiungere alcuni grafici per ogni pagina. Nel Task o nell’Implementation Plan, o direttamente nel pannello dell’agente, puoi chiedere:

Antigravity farà quanto segue:
Ora clicca su Submit, e sia il nostro commento precedente che questo verranno implementati.
In pratica, potresti notare che le revisioni spesso portano a diversi errori, magari dovuti al modello, ma Antigravity continua comunque a lavorarci con Computer Use.

Anche quando l’agente incontra errori, può:

Puoi seguire il flusso aprendo il Walkthrough o controllando le nuove Progress Updates per i passaggi di debugging.

A questo punto hai:
Ora la nostra app finale è pronta per la revisione.
Dopo aver iterato sul toggle e sul layout, avrai un’app finale in cui i grafici sono rimossi e il toggle modalità chiara/scura funziona in tutto il dashboard.
Modalità scura:

Modalità chiara:

Puoi vedere il nostro dashboard in azione nel video qui sotto:
Google Antigravity sposta lo sviluppo dalla codifica manuale in un editor alla collaborazione con un agente che può pianificare, implementare e verificare funzionalità complete.
In un unico flusso di lavoro, abbiamo visto:
Ora puoi riutilizzare lo stesso schema per altre app demo:
Se vuoi saperne di più sulla creazione di AI Agent, ti consiglio il corso Building AI Agents with Google ADK.
Sì. Sebbene gran parte dell’attenzione iniziale di Antigravity sia su framework web come JavaScript, TypeScript, React e Next.js, è progettato per supportare flussi di lavoro multilinguaggio. Gli agenti IA della piattaforma possono pianificare ed eseguire comandi su diversi tipi di progetto, quindi si prevede un’espansione del supporto a più linguaggi nel tempo.
Google Antigravity è attualmente in anteprima pubblica ed è gratuito da usare. Offre limiti generosi per le attività alimentate da Gemini 3 Pro e altri modelli supportati. Questi limiti si reimpostano periodicamente e i dettagli sui prezzi per futuri piani a pagamento non sono ancora stati annunciati.
Antigravity genera automaticamente “Artifact” che documentano ogni fase del lavoro dell’agente, incluse liste di attività, piani di implementazione, log del terminale, screenshot e walkthrough registrati nel browser. Questa traccia di audit aiuta gli sviluppatori a verificare e rivedere ogni passo compiuto dall’agente.
Sì. Antigravity consente di creare e gestire più agenti IA contemporaneamente. Ogni agente può concentrarsi su task o workspace diversi (per esempio, uno che gestisce l’implementazione del codice mentre un altro testa funzionalità o aggiorna la documentazione), abilitando veri flussi di lavoro multi-agente in parallelo.
Antigravity è disponibile per macOS, Windows e Linux. Funziona al meglio su sistemi moderni con RAM e potenza di calcolo sufficienti per attività assistite dall’IA. Per macOS sono consigliate le versioni da Monterey in su, mentre per Windows è richiesta un’installazione a 64 bit.
Sono una Google Developers Expert in ML (Gen AI), una Kaggle 3x Expert e una Women Techmakers Ambassador con oltre 3 anni di esperienza nel tech. Ho co-fondato una startup health-tech nel 2020 e sto conseguendo un master in informatica al Georgia Tech, con specializzazione in machine learning.
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