Guida introduttiva a Google Antigravity

1. Introduzione

In questo codelab, imparerai a utilizzare Google Antigravity (di seguito denominato Antigravity), una piattaforma di sviluppo agentica che trasforma l'IDE nell'era degli agenti.

A differenza degli assistenti di programmazione standard che completano automaticamente le righe, Antigravity fornisce un "centro di controllo" per la gestione di agenti autonomi in grado di pianificare, programmare e persino navigare sul web per aiutarti a creare.

Antigravity è progettata come piattaforma "agent-first". Presuppone che l'AI non sia solo uno strumento per scrivere codice, ma un attore autonomo in grado di pianificare, eseguire, convalidare e ripetere attività di ingegneria complesse con un intervento umano minimo.

Cosa imparerai a fare

1. Installazione e configurazione di Antigravity
2. Esplorare i concetti chiave di Antigravity come Agent Manager, Editor, Browser e altro ancora
3. Esplorare alcuni casi d'uso con Antigravity

Che cosa ti serve

Al momento Antigravity è disponibile in anteprima per gli account Gmail personali. È dotato di una quota senza costi per l'utilizzo dei modelli di punta.

Antigravity deve essere installato localmente sul tuo sistema. Il prodotto è disponibile su Mac, Windows e distribuzioni Linux specifiche. Oltre alla tua macchina, avrai bisogno di:

• Browser web Chrome
• Un account Gmail (account Gmail personale).

Questo codelab è progettato per utenti e sviluppatori di tutti i livelli (inclusi i principianti).

2. Installazione

Inizieremo con l'installazione di Antigravity. Al momento il prodotto è disponibile in anteprima e puoi utilizzare il tuo account Gmail personale per iniziare a utilizzarlo.

Vai alla pagina Download e fai clic sulla versione del sistema operativo appropriata per il tuo caso. Avvia il programma di installazione dell'applicazione e installala sul tuo computer. Una volta completata l'installazione, avvia l'applicazione Antigravity. Dovresti visualizzare una schermata simile alla seguente:

Continua facendo clic su Avanti ogni volta. Di seguito sono descritti i passaggi chiave:

• Choose setup flow: Viene visualizzata l'opzione per importare le impostazioni esistenti di VS Code o Cursor. Inizieremo da zero.
• Choose an Editor theme type. Utilizzeremo il tema scuro, ma la scelta dipende interamente da te, in base alle tue preferenze.
• How do you want to use Antigravity agent:

Vediamo questo aspetto in modo più dettagliato e ricorda che non è definitivo e può essere modificato in qualsiasi momento, anche mentre interagisci con l'agente.

Prima di esaminare le opzioni, diamo un'occhiata a due proprietà specifiche (che vedi a destra della finestra di dialogo):

Norme di esecuzione del terminale

Si tratta di dare all'agente la possibilità di eseguire comandi (applicazioni/strumenti) nel terminale. Qui ci sono tre opzioni.

• Off: non eseguire mai automaticamente i comandi del terminale (tranne quelli in un elenco consentito configurabile)
• Auto: l'agente decide se eseguire automaticamente un determinato comando del terminale. Se ha bisogno della tua autorizzazione, deciderà e te la chiederà.
• Turbo: esegue sempre automaticamente i comandi del terminale (tranne quelli in un elenco di negazione configurabile)

Norme relative alle recensioni

Mentre l'agente svolge il suo compito, crea vari artefatti (piano delle attività, piano di implementazione e così via). Le norme di revisione sono impostate in modo da poter determinare chi decide se è necessaria una revisione. Se vuoi sempre rivederlo o lasciare che sia l'agente a decidere. Di conseguenza, anche qui sono disponibili tre opzioni.

• Always Proceed: l'agente non chiede mai una recensione
• Agent Decides: l'agente deciderà quando chiedere la revisione
• Request Review: l'agente chiede sempre una recensione

Ora che abbiamo compreso questo, le quattro opzioni non sono altro che preimpostazioni specifiche per le norme di esecuzione e revisione del terminale per tre di queste e una quarta opzione disponibile in cui possiamo controllarle in modo completamente personalizzato. Queste quattro opzioni sono disponibili per consentirci di scegliere il livello di autonomia che vuoi concedere all'agente per eseguire i comandi nel terminale e far esaminare gli artefatti prima di procedere con l'attività.

Queste quattro opzioni sono:

• Sviluppo basato sugli agenti
• Sviluppo assistito dall'agente
• Sviluppo basato sulle recensioni
• Configurazione personalizzata

L'opzione di sviluppo con assistenza dell'agente è un buon compromesso ed è quella consigliata, in quanto consente all'agente di prendere una decisione e tornare dall'utente per l'approvazione.

Scegli l'opzione che preferisci, ma per il momento ti consigliamo di utilizzare l'approccio consigliato.

• Configure your Editor: scegli le tue preferenze.
• Sign in to Google: come accennato in precedenza, Antigravity è disponibile in modalità di anteprima e senza costi aggiuntivi se hai un account Gmail personale. Accedi subito con il tuo account. Assicurati di creare un nuovo profilo Chrome per questa operazione. Si aprirà il browser che ti consentirà di accedere. Se l'autenticazione ha esito positivo, viene visualizzato un messaggio simile a quello riportato di seguito e si torna all'applicazione Antigravity. Segui il flusso.
• Terms of Use: puoi decidere se attivare o meno l'opzione e poi fare clic su Avanti.

Ti troverai di fronte al momento della verità, in cui Antigravity ti aspetterà per collaborare con te. Siamo pronti per iniziare.

3. Agent Manager

Antigravity si basa sul codice open source di Visual Studio Code (VS Code), ma modifica radicalmente l'esperienza utente per dare la priorità alla gestione degli agenti rispetto alla modifica del testo. L'interfaccia è suddivisa in due finestre principali distinte: l'editor e Agent Manager. Questa separazione delle competenze rispecchia la distinzione tra il contributo individuale e la gestione dell'ingegneria.

L'agente: centro di controllo missione

All'avvio di Antigravity, l'utente non visualizza in genere una struttura ad albero dei file, ma Agent Manager, come mostrato di seguito:

Questa interfaccia funge da dashboard Mission Control. È progettato per l'orchestrazione di alto livello, consentendo agli sviluppatori di generare, monitorare e interagire con più agenti che operano in modo asincrono in diversi spazi di lavoro o attività.

In questa visualizzazione, lo sviluppatore funge da architetto. Definiscono obiettivi di alto livello, ad esempio:

• Refactoring del modulo di autenticazione
• Aggiorna l'albero delle dipendenze
• Genera una suite di test per l'API Billing

Come indicato nel diagramma precedente, ognuna di queste richieste genera un'istanza dell'agente dedicata. L'interfaccia utente fornisce una visualizzazione di questi flussi di lavoro paralleli, mostrando lo stato di ogni agente, gli artefatti che ha prodotto (piani, risultati, differenze) e le richieste in attesa di approvazione umana.

Questa architettura risolve un limite fondamentale dei precedenti IDE, che offrivano un'esperienza più simile a quella di un chatbot, lineare e sincrona. In un'interfaccia di chat tradizionale, lo sviluppatore deve attendere che l'AI finisca di generare il codice prima di porre la domanda successiva. Nella visualizzazione Manager di Antigravity, uno sviluppatore può inviare cinque agenti diversi a lavorare su cinque bug diversi contemporaneamente, moltiplicando di fatto il throughput.

Se fai clic su Avanti sopra, hai la possibilità di aprire uno spazio di lavoro.

Pensa a Workspace come lo conoscevi da VS Code e il gioco è fatto. Quindi, possiamo aprire una cartella locale facendo clic sul pulsante e selezionando una cartella da cui iniziare. Nel mio caso, avevo una cartella nella mia cartella Home chiamata my-agy-projects e l'ho selezionata. Puoi utilizzare una cartella completamente diversa.

Tieni presente che puoi saltare completamente questo passaggio, se vuoi, e aprire un workspace in un secondo momento.

Una volta completato questo passaggio, si aprirà la finestra Agent Manager, mostrata di seguito:

Noterai che l'applicazione è immediatamente impostata per avviare una nuova conversazione nella cartella dello spazio di lavoro (my-agy-projects) selezionata. Tieni presente che puoi utilizzare le tue conoscenze esistenti sull'utilizzo di altre applicazioni AI (Cursor, Gemini CLI) e utilizzare @ e altri modi per includere un contesto aggiuntivo durante la richiesta.

Controlla i menu a discesa Planning e Model Selection. Il menu a discesa Selezione modello ti consente di scegliere uno dei modelli disponibili al momento da utilizzare per l'agente. L'elenco è riportato di seguito:

Allo stesso modo, l'agente sarà in modalità Planning predefinita. Ma possiamo anche scegliere la modalità Fast.

Vediamo cosa dice la documentazione in merito:

• Planning: un agente può pianificare prima di eseguire le attività. Utilizzalo per ricerche approfondite, attività complesse o lavoro collaborativo. In questa modalità, l'agente organizza il suo lavoro in gruppi di attività, produce artefatti ed esegue altri passaggi per ricercare, analizzare e pianificare a fondo il suo lavoro per una qualità ottimale. Qui vedrai molti più output.
• Fast: un agente eseguirà le attività direttamente. Utilizzalo per attività semplici che possono essere completate più rapidamente, come rinominare le variabili, avviare alcuni comandi bash o altre attività più piccole e localizzate. Questa opzione è utile quando la velocità è un fattore importante e l'attività è abbastanza semplice da non preoccuparsi di una qualità peggiore.

Se hai familiarità con il budget di pensiero e termini simili negli agenti, considera questa funzionalità come la possibilità di controllare il pensiero dell'agente, con un impatto diretto sul budget di pensiero. Per ora utilizzeremo i valori predefiniti, ma ricorda che al momento del lancio, la disponibilità del modello Gemini 3 Pro è soggetta a quote limitate per tutti, quindi riceverai messaggi appropriati che indicano se hai esaurito le quote senza costi per l'utilizzo di Gemini 3.

Dedichiamo un po' di tempo a Gestione agenti (finestra) per capire alcune cose, in modo da avere chiarezza sugli elementi di base, su come navigare in Antigravity e altro ancora. Di seguito viene mostrata la finestra di Agent Manager:

Fai riferimento al diagramma sopra con i numeri:

1. Inbox: consideralo un modo per tenere traccia di tutte le tue conversazioni in un unico posto. Man mano che invii gli agenti alle loro attività, queste verranno visualizzate nella Posta in arrivo e potrai fare clic sulla Posta in arrivo per visualizzare un elenco di tutte le conversazioni attive. Se tocchi una conversazione, visualizzerai tutti i messaggi scambiati, lo stato delle attività, ciò che ha prodotto l'agente o se è in attesa di una tua approvazione per le attività. È un ottimo modo per tornare in un secondo momento a un'attività precedente a cui stavi lavorando. Una funzionalità molto utile.
2. Start Conversation: fai clic qui per iniziare una nuova conversazione. Ti verrà mostrato direttamente il campo di input in cui è scritto Ask anything.
3. Workspaces: Abbiamo parlato degli spazi di lavoro e del fatto che puoi lavorare in qualsiasi spazio di lavoro tu voglia. Puoi aggiungere altri spazi di lavoro in qualsiasi momento e selezionarne uno quando avvii la conversazione.
4. Playground: questo è un ottimo modo per avviare una conversazione con l'agente e poi, se vuoi, puoi convertirla in uno spazio di lavoro, dove hai un controllo più rigoroso sui file e così via. Consideralo come un'area di lavoro.
5. Editor View: finora ci troviamo nella visualizzazione Gestore agenti. Se vuoi, puoi passare in qualsiasi momento alla visualizzazione Editor. Verrà visualizzata la cartella dell'area di lavoro e tutti i file generati. Puoi modificare direttamente i file o fornire indicazioni e comandi in linea nell'editor, in modo che l'agente possa fare qualcosa o apportare modifiche in base ai tuoi consigli/istruzioni modificati. Tratteremo in dettaglio la visualizzazione Editor in una sezione successiva.
6. Browser: Infine, arriviamo a uno dei fattori di differenziazione più evidenti che rendono Antigravity molto potente, ovvero la sua stretta integrazione con il browser Chrome. Iniziamo a configurare il browser nella sezione successiva.

4. Configurazione del browser Antigravity

Come indicato nella documentazione, quando l'agente vuole interagire con il browser, richiama un subagente del browser per gestire l'attività in questione. L'agente secondario del browser esegue un modello specializzato per operare sulle pagine aperte nel browser gestito da Antigravity, che è diverso dal modello selezionato per l'agente principale.

Questo subagente ha accesso a una serie di strumenti necessari per controllare il browser, tra cui fare clic, scorrere, digitare, leggere i log della console e altro ancora. Può anche leggere le pagine aperte tramite l'acquisizione DOM, gli screenshot o l'analisi markdown, nonché registrare video.

Ciò significa che dobbiamo avviare e installare l'estensione del browser Antigravity. Per farlo, avviamo una conversazione nel Playground e seguiamo i passaggi.

Seleziona Playground e assegna all'agente l'attività di follow-up go to antigravity.google come mostrato di seguito:

Invia l'attività. Vedrai l'agente analizzare l'attività e potrai esaminare il processo di pensiero. A un certo punto, la procedura andrà a buon fine e verrà indicato che è necessario configurare l'agente del browser come mostrato di seguito. Fai clic su Configurazione.

Verrà visualizzato il browser e un messaggio per installare l'estensione, come mostrato di seguito:

Continua e verrà visualizzata l'estensione di Chrome che potrai installare.

Una volta installata l'estensione, Antigravity Agent inizierà a funzionare e ti chiederà l'autorizzazione per svolgere il suo compito. Dovresti vedere alcune attività nella finestra del browser che è stata aperta:

Torna alla visualizzazione di Agent Manager e dovresti vedere quanto segue:

Questo è esattamente ciò che ci aspettavamo che accadesse, dato che abbiamo chiesto all'agente di visitare il sito web antigravity.google. Concedi l'autorizzazione e vedrai che il sito web è stato raggiunto in modo sicuro, come mostrato di seguito:

Ispezione degli artefatti

Ora viene la parte interessante. Una volta terminato il lavoro dell'agente, dovresti essere in grado di visualizzarlo per intero. In questo modo vengono introdotti gli artefatti, la base su cui si basa la fiducia in termini di lavoro pianificato, di lavoro svolto finora e di come è stata verificata la stessa.

Gli artefatti colmano il "divario di fiducia". Quando un agente afferma "Ho corretto il bug", lo sviluppatore doveva leggere il codice per verificare. In Antigravity, l'agente produce un artefatto per dimostrarlo.

Antigravity si concentra sulla produzione di artefatti chiave a seconda dell'attività. Può variare dal piano delle attività al piano di implementazione e infine al piano di procedura dettagliata (con verifica). All'interno di questi piani, dovresti considerare di includere quanto segue:

• Task Lists & Plans: prima di scrivere il codice, l'agente genera un piano strutturato. L'utente può rivedere questo piano, modificarlo e approvarlo.
• Code Diffs: visualizzazioni delle differenze standardizzate che mostrano esattamente le righe che cambieranno.
• Screenshots: l'agente acquisisce lo stato della UI prima e dopo una modifica.
• Browser Recordings: per interazioni dinamiche (ad es. "Fai clic sul pulsante di accesso, attendi lo spinner e verifica che la dashboard venga caricata"), l'agente registra un video della sessione. Lo sviluppatore può guardare questo video per verificare che il requisito funzionale sia soddisfatto senza eseguire l'app.
• Test Results: log strutturati dei test superati/non superati generati ed eseguiti dall'agente.

In alto a destra, accanto a Rivedi le modifiche nella visualizzazione di Agent Manager, dovresti vedere un pulsante per attivare/disattivare gli artefatti. Se è attivo, puoi visualizzare l'elenco degli artefatti generati:

Dovresti visualizzare la visualizzazione Artefatti come mostrato di seguito. Nel nostro caso, abbiamo chiesto all'agente di visitare la pagina antigravity.google e quindi ha acquisito lo screenshot, creato un video e così via.

Gli sviluppatori possono interagire con questi artefatti utilizzando "commenti in stile Documenti Google". Puoi selezionare un'azione o un'attività specifica, fornire un comando nel modo in cui vuoi che venga eseguito e poi inviarlo all'agente. L'agente inserirà questo feedback e lo utilizzerà per migliorare il suo lavoro. Prendi in considerazione l'utilizzo di Documenti Google interattivi, in cui fornisci un feedback all'autore e l'autore lo rielabora.

5. Tornare alla Posta in arrivo

Se hai avviato alcune conversazioni con gli agenti, ora dovresti dare un'occhiata alla Posta in arrivo nella finestra di Agent Manager. Verranno visualizzate tutte le conversazioni. Fai clic su una conversazione per visualizzarne la cronologia, gli artefatti prodotti e altro ancora. Nel nostro caso, dopo aver eseguito la prima conversazione, la Posta in arrivo mostra la conversazione elencata, come mostrato di seguito:

Se fai clic sulla conversazione, vengono visualizzati i dettagli:

Puoi anche continuare la conversazione da qui.

6. The Editor

L'editor mantiene la familiarità di VS Code, garantendo il rispetto della memoria muscolare degli sviluppatori esperti. Include l'esplora file standard, l'evidenziazione della sintassi e l'ecosistema di estensioni.

Puoi fare clic sul pulsante Apri editor in alto a destra in Agent Manager per passare all'editor.

L'editor è arricchito dalla "consapevolezza dell'agente".

• Inline Command: l'editor supporta il vibe coding e le istruzioni in linea, in cui gli utenti possono evidenziare il codice e chiedere all'agente di "Make this more efficient" o "Add comments explaining this logic".
• Agent Side Panel : utilizza il riquadro sul lato destro dell'editor per interagire direttamente con l'agente. Da qui puoi avviare nuove conversazioni o dare istruzioni per modificare il codice.

Man mano che esaminiamo alcuni casi d'uso relativi allo sviluppo web, in cui l'agente crea più file di codice, possiamo dare un'occhiata all'editor per visualizzare i file, apportare modifiche e interagire direttamente con l'agente da qui.

7. Passare dall'editor a Agent Manager e viceversa

Tieni presente che Antigravity è un'app che richiede sia l'Editor sia Agent Manager in finestre separate. Puoi passare da uno all'altro tramite il pulsante Apri Agent Manager in alto a destra quando ti trovi nell'editor oppure facendo clic sul pulsante Apri editor in alto a destra quando ti trovi in Agent Manager.

In alternativa, puoi utilizzare la seguente scorciatoia da tastiera per passare da una modalità all'altra: Cmd + E

8. Casi d'uso

Ora che abbiamo una conoscenza di base del prodotto, vediamo alcuni casi d'uso per vederlo in azione. Tieni presente che Antigravity è una piattaforma che dà la priorità agli agenti. Ciò significa che nella maggior parte dei casi, all'agente viene semplicemente dato un comando e l'agente esegue il compito, chiede le autorizzazioni se necessario, produce gli artefatti e ci avvisa quando il compito è terminato. Di conseguenza, non possiamo produrre ogni singolo output della conversazione dell'agente in ciascuno dei seguenti casi d'uso. Ti forniremo le istruzioni e alcuni screenshot necessari dei risultati previsti, ma i tuoi risultati potrebbero essere leggermente diversi.

I casi d'uso che tratteremo vanno dall'automazione di alcune attività con siti esterni alla generazione e alla verifica di casi di test unitari per un progetto, fino allo sviluppo completo di un sito web. Andiamo.

Approfondimenti delle notizie

Si tratta di un caso d'uso semplice, ma può essere la base per utilizzare il browser web per visitare siti web, estrarre informazioni, eseguire alcune azioni e quindi restituire i dati all'utente.

In questo caso, visiteremo il sito di Google News ed estrarremo alcune informazioni. Tuttavia, puoi sperimentare facilmente con un sito a tua scelta e vedere come va.

Assicurati di trovarti in Agent Manager e di aver selezionato Playground, come mostrato di seguito:

Poi, dai la seguente istruzione:

Verrà avviato il processo dell'agente, che determinerà la necessità di avviare il browser e così via. Presta molta attenzione al processo di pensiero e osserva come l'agente svolge il suo lavoro. Se tutto va bene, dovrebbe avviarsi il browser Antigravity e visitare il sito come mostrato di seguito. Il bordo blu attorno al sito indica che l'agente ora controlla il browser e naviga nel sito per ottenere le informazioni.

Al termine, dovresti anche vedere la generazione degli artefatti, come mostrato di seguito:

Di seguito è riportato un esempio di esecuzione da parte dell'agente:

A sinistra, puoi notare la sezione Procedimento, in cui puoi scorrere i punti e visualizzare la riproduzione e altri dati.

Cose da provare

• Una volta compreso questo, scegli un sito web disponibile da cui l'agente deve estrarre/riassumere alcuni dati. Prendi in considerazione un sito web che sai che ha dashboard e grafici e chiedi di scegliere alcuni valori.
• Prova il seguente prompt: Visit https://docs.cloud.google.com/release-notes and get me a summary of the release notes, categorized by product.

Genera un sito web dinamico con Python + Flask

Passiamo ora alla generazione di un'applicazione web completa. L'applicazione web che creeremo è un sito che fornisce informazioni su un evento tecnico di un giorno, con interventi di più relatori durante la giornata.

Ancora una volta, assicurati di trovarti nella Agent Manager e di aver selezionato Playground.

Inserisci il seguente prompt:

I would like to generate a website that is a 1-day technical conference informational site.

The website should have the following functionality:
        1. A home page that shows the current date, location, schedule and time table.
        2. The 1-day event is a list of 8 talks in total.
        3. Each talk has 1 or 2 max. speakers. 
        4. A talk has an ID, Title, Speakers, Category (1 or 2), Description and time of the talk.
        5. Each speaker has a First Name, Last Name and LinkedIn url.
        6. Allow for users to search by category, speaker, title.
        7. Give a lunch break of 60 minutes.
        8. Use dummy data for events and speakers, come up with a schedule, the event is about Google Cloud Technologies.
        9. Tech Stack: Python and Flask framework on server side. Front-end is basic HTML, CSS and JavaScript. 
        10. Test out the site on your own for all functionality and provide a detailed README on how to setup, run and make any further changes. 
11. Launch the web application for me to review. 

Puoi iniziare la conversazione con il prompt riportato sopra:

Mentre l'agente svolge il suo compito, procederà con la creazione degli artefatti:

• Artefatto dell'attività
• Artefatto di implementazione
• Artefatto della procedura dettagliata

L'artefatto dell'attività riportato di seguito era la sequenza iniziale di attività che l'agente ha decifrato in base all'attività assegnata. Di seguito è riportato uno screenshot di esempio dell'esecuzione:

A questo punto, puoi fare clic sull'artefatto Piano di implementazione. Di seguito è riportato uno screenshot di esempio:

Infine, c'è l'artefatto Procedura dettagliata. Contiene tutto ciò che ha fatto l'agente, come mostrato di seguito:

Nota che ha avviato il server e mi ha fornito l'URL, su cui faccio clic e ho l'applicazione. Di seguito è mostrato uno screenshot di esempio:

Se passo all'Editor, nota che nella schermata è presente la cartella in cui viene generata l'applicazione Python Flask. Noterai anche che Agent mode è taggato a destra e puoi continuare la conversazione anche lì.

Ora, supponiamo di voler aggiungere altri talk all'evento. Possiamo rimanere nell'editor e nel riquadro dell'agente e dare un'istruzione come Add two more talks to the schedule.

In questo modo, l'agente analizzerà il requisito, aggiornerà l'attività, il piano di implementazione e convaliderà anche la funzionalità aggiornata. Di seguito è riportato un esempio di conversazione:

Se vuoi, puoi tornare a Gestione agenti. Questa procedura dovrebbe aiutarti a comprendere il processo di transizione da Agent Manager a Editor, apportando le modifiche di conseguenza e così via.

Nota:durante l'esecuzione di questa attività, l'agente ha tentato di avviare il server Flask sulla porta 5000, che era in uso sulla macchina corrente. Ha continuato a tentare con la porta libera successiva, finché non ha deciso di utilizzare la porta 8080 ed è riuscito ad avviare il server.

Cose da provare

• Aggiungi all'applicazione funzionalità aggiuntive che ti interessano. Fornisci i dettagli all'agente e osserva come svolge il suo compito modificando prima l'elenco delle attività, poi il piano di implementazione e così via.
• Chiedi all'agente di generare un file README o altra documentazione per l'applicazione.

Generare una semplice app di produttività

Ora genereremo una semplice applicazione web per il timer Pomodoro.

Assicurati di trovarti in Agent Manager e di aver selezionato Playground. Inserisci il seguente prompt:

Create a productivity app that features a Pomodoro timer. Give a calm and aesthetic look to the application.

Nota come procede alla creazione dell'elenco delle attività, del piano di implementazione e poi lo esegue. Continua a prestare attenzione al flusso, potrebbero esserci situazioni in cui ti verrà chiesto di effettuare una revisione. Di seguito è riportato un esempio di esecuzione.

In questo caso, dovrebbe anche avviare il browser Antigravity, eseguire i propri test e quindi confermare che sono andati a buon fine. Uno degli elementi generati è un artefatto multimediale che contiene il video della verifica. È un ottimo modo per vedere cosa è stato testato. Ho anche suggerito alcune modifiche allo stile, dato che non erano state applicate, e sono state apportate.

L'app finale aveva l'aspetto di quella riportata di seguito ed era piuttosto buona.

Che ne dici di aggiungere una bella immagine del timer all'applicazione? Tutto ciò che dobbiamo fare è emettere un'istruzione di follow-up come indicato di seguito:

Add an image to the application that displays a timer.

Di conseguenza, l'agente ha aggiunto una nuova attività all'artefatto Attività:

Poi ha generato un'immagine mentre svolgeva il compito:

Infine, l'app aveva l'immagine come richiesto:

Cose da provare

• Nota che lo sfondo dell'icona a forma di clessidra nell'applicazione non è trasparente. Prova a chiedere all'agente di rendere trasparente questa informazione.
• Prova alcune varianti di qualsiasi applicazione che vuoi generare. Gioca con gli stili, le immagini, chiedi modifiche e così via.

Genera test delle unità, stub di simulazione e convalida i test

L'ultimo caso d'uso che proveremo qui è quello di generare test delle unità per un file di codice specifico che abbiamo e per l'agente di eseguire anche i test e convalidarli.

A questo scopo, avremo uno spazio di lavoro con un singolo file Python, come mostrato di seguito:

from typing import Dict

# --- Custom Exceptions ---
class InventoryShortageError(Exception):
    """Raised when there is not enough item stock."""
    pass

class PaymentFailedError(Exception):
    """Raised when the payment gateway rejects the transaction."""
    pass

class InvalidOrderError(Exception):
    """Raised when the order violates business rules."""
    pass

# --- External Service Interfaces (To be Mocked) ---
class InventoryService:
    def get_stock(self, product_id: str) -> int:
        """Connects to DB to check stock."""
        raise NotImplementedError("Real connection required")

    def decrement_stock(self, product_id: str, quantity: int):
        """Connects to DB to reduce stock."""
        raise NotImplementedError("Real connection required")

class PaymentGateway:
    def charge(self, amount: float, currency: str) -> bool:
        """Connects to Stripe/PayPal."""
        raise NotImplementedError("Real connection required")

# --- Main Business Logic ---
class Order:
    def __init__(self, 
                 inventory_service: InventoryService, 
                 payment_gateway: PaymentGateway,
                 customer_email: str,
                 is_vip: bool = False):
        
        self.inventory = inventory_service
        self.payment = payment_gateway
        self.customer_email = customer_email
        self.is_vip = is_vip
        self.items: Dict[str, Dict] = {} # {product_id: {'price': float, 'qty': int}}
        self.is_paid = False
        self.status = "DRAFT"

    def add_item(self, product_id: str, price: float, quantity: int = 1):
        """Adds items to the cart. Rejects invalid prices or quantities."""
        if price < 0:
            raise ValueError("Price cannot be negative")
        if quantity <= 0:
            raise ValueError("Quantity must be greater than zero")

        if product_id in self.items:
            self.items[product_id]['qty'] += quantity
        else:
            self.items[product_id] = {'price': price, 'qty': quantity}

    def remove_item(self, product_id: str):
        """Removes an item entirely from the cart."""
        if product_id in self.items:
            del self.items[product_id]

    @property
    def total_price(self) -> float:
        """Calculates raw total before discounts."""
        return sum(item['price'] * item['qty'] for item in self.items.values())

    def apply_discount(self) -> float:
        """
        Applies business logic:
        1. VIPs get flat 20% off.
        2. Regulars get 10% off if total > 100.
        3. No discount otherwise.
        """
        total = self.total_price
        
        if self.is_vip:
            return round(total * 0.8, 2)
        elif total > 100:
            return round(total * 0.9, 2)
        
        return round(total, 2)

    def checkout(self):
        """
        Orchestrates the checkout process:
        1. Validates cart is not empty.
        2. Checks stock for all items.
        3. Calculates final price.
        4. Charges payment.
        5. Updates inventory.
        """
        if not self.items:
            raise InvalidOrderError("Cannot checkout an empty cart")

        # 1. Check Inventory Logic
        for product_id, data in self.items.items():
            available_stock = self.inventory.get_stock(product_id)
            if available_stock < data['qty']:
                raise InventoryShortageError(f"Not enough stock for {product_id}")

        # 2. Calculate Final Price
        final_amount = self.apply_discount()

        # 3. Process Payment
        try:
            success = self.payment.charge(final_amount, "USD")
            if not success:
                raise PaymentFailedError("Transaction declined by gateway")
        except Exception as e:
            # Catching generic network errors from the gateway
            raise PaymentFailedError(f"Payment gateway error: {str(e)}")

        # 4. Decrement Stock (Only occurs if payment succeeded)
        for product_id, data in self.items.items():
            self.inventory.decrement_stock(product_id, data['qty'])

        self.is_paid = True
        self.status = "COMPLETED"
        
        return {"status": "success", "charged_amount": final_amount}

Assicurati di avere il file Python sopra indicato localmente in una cartella e di caricarlo come Workspace in Antigravity.

Si tratta di un semplice servizio di ordini che ha la seguente funzionalità chiave nella funzione checkout:

1. Verifica che il carrello non sia vuoto.
2. Controlla le scorte di tutti gli articoli.
3. Calcola il prezzo finale.
4. Pagamento degli addebiti.
5. Aggiorna l'inventario.

Assegneremo all'agente il compito di generare scenari di test unitari, fornire implementazioni di simulazione ed eseguire i test per assicurarci che vadano a buon fine.

Verrà aperta la cartella dello spazio di lavoro specifico e noterai che ora possiamo utilizzare anche il simbolo @ per fare riferimento al file. Ad esempio, potremmo:

Viene visualizzata una spiegazione del contenuto del file:

Possiamo chiedere di generare una visualizzazione migliore tramite il prompt:

Can you visually show this class for better understanding

Il passaggio successivo consiste nel generare i test unitari e chiedere all'agente di provarli. Invio il seguente prompt:

generate unit tests for this module and test it out with mock implementations.

Ha generato il seguente artefatto di attività e ha svolto la sua attività.

Puoi anche visualizzare i dettagli dei test eseguiti:

Uno dei file generati era anche il file di test. Di seguito è riportato uno screenshot:

Cose da provare

Prendi il tuo codice e scopri cosa puoi chiedere all'agente, dall'aggiunta di altre funzionalità al refactoring di parti del codice.

9. Complimenti

Congratulazioni, hai installato e compreso correttamente come utilizzare Antigravity, la piattaforma di sviluppo incentrata sugli agenti. I diversi casi d'uso che abbiamo provato dovrebbero aiutarti a prendere i tuoi requisiti ed esplorare come Antigravity può collaborare con te per completarli.

Documenti di riferimento

• Sito ufficiale : https://antigravity.google/
• Documentazione: https://antigravity.google/docs
• Casi d'uso : https://antigravity.google/use-cases
• Download : https://antigravity.google/download
• Canale YouTube di Google Antigravity : https://www.youtube.com/@googleantigravity