O Google Antigravity é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) com inteligência artificial, desenvolvido pelo Google em 2025, projetado para priorizar agentes de IA do modo ajudantes para trabalhadores principais no desenvolvimento de software (plataforma de desenvolvimento agêntica dedicada, ou IDE agêntica) que trabalha com a tecnologia do Gemini 3.
História Esta IDE foi anunciado em 18 de novembro de 2025, juntamente com o lançamento da versão 3 da IA Google Gemini. Assim o Antigravity permite aos desenvolvedores solicitarem aos agentes de IA realizem tarefas complexas de codificação de forma autônoma, baseados principalmente nos modelos: Gemini 3.1 Pro e Gemini 3 Flash do Google.
A plataforma é um fork modificado da IDE Visual Studio Code, que gerou debate sobre se este é um fork direto do software ou se é um fork do Windsurf, outro editor de código orientado a IA, que é um fork da IDE Visual Studio Code.
O Antigravity suporta múltiplos modelos de IA, incluindo: Claude Sonnet 4.6 e Claude Opus 4.6 (da empresa americana Anthropic) e, uma variante de código aberto dos modelos da empresa OpenAI (GPT-OSS-120B).
O Antigravity foi lançado em pré-visualização pública no dia do seu anúncio e está disponível gratuitamente para os sistemas operacionais Microsoft Windows, macOS e, Linux, com limite de taxa generosa para uso do Gemini 3.1 Pro.
Características Antigravity introduz um paradigma "prioritário para o agente", passando da assistência tradicional de código de IA para um sistema onde agentes de IA operam com maior autonomia. Apresenta duas perspectivas principais:
Visualização do editor: Uma interface IDE comum, semelhante ao Visual Studio Code e o PyCharm, com uma barra lateral de agentes, semelhante a ferramentas como o Cursor ou o GitHub Copilot. Visão do gerente: o usuário possui um centro de controle para orquestrar múltiplos agentes trabalhando em paralelo em espaços de trabalho, permitindo a execução assíncrona de tarefas.
Para construir a confiança do usuário, os agentes geram "Artefatos" — verificáveis como: listas de tarefas, planos de implementação, capturas de tela e, gravações do navegador — em vez de chamadas de ferramentas brutas. Os agentes têm acesso direto ao editor, ao terminal e, a um navegador integrado, podendo aprender com interações anteriores.
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