Röviden: a Google Antigravity egy „agent-first”, AI-natív fejlesztői platform / IDE: az AI-ügynökök (agents) képesek önállóan tervezni, végrehajtani és verifikálni fejlesztési feladatokat az editorban, terminálban és beépített böngészőn keresztül. Public previewben érhető el, és Gemini 3 Pro-t (illetve más modelleket) használhat.
A Google Antigravity AI egy újonnan bevezetett (2025. november 18-án nyilvános preview-ként elérhető) agentic fejlesztési platform, amely a Gemini 3 Pro modellt (és opcionálisan másokat, mint a Claude Sonnet 4.5 vagy GPT-OSS) használja fel arra, hogy AI agenteket integráljon a kódolási folyamatba.
Ez nem csupán egy hagyományos AI-segéd, hanem egy "agent-first" rendszer, ahol az AI agentek autonomously terveznek, végrehajtják és validálják a feladatokat – editorban, terminálban és böngészőben egyaránt. Célja a fejlesztők termelékenységének növelése task-oriented workflow-kkal, ahol a programozó magasabb szinten delegál feladatokat, miközben az AI kezeli a részleteket.
Lehetőségek: Mit Tud a Google Antigravity?Az Antigravity forradalmasítja a fejlesztést azáltal, hogy AI agenteket tesz a középpontba, amelyek nem csak javaslatokat adnak, hanem teljes workflow-kat futtatnak le. Kulcsfontosságú technikai aspektusok:
Összehasonlítás Konkurens MegoldásokkalA területen az agentic AI coding tool-ok dominálnak (pl. autonomous agentek vs. hagyományos autocompletion). Íme egy táblázatos összehasonlítás kulcs konkurensekkel (Cursor AI, Devin AI, GitHub Copilot, Windsurf – ezek a leggyakrabban említettek review-kban).
Összefoglaló Vélemény: Az Antigravity kiemelkedik a multi-agent és artifact-alapú transzparenciával, de a Cursor még mindig a napi driver sok fejlesztőnek a stabilitása miatt.
Ha kipróbálnád, kezdj a hivatalos codelab-bel: Getting Started.
Jövőbeli update-ek várhatók a stabil verzióban.
A Google Antigravity AI egy újonnan bevezetett (2025. november 18-án nyilvános preview-ként elérhető) agentic fejlesztési platform, amely a Gemini 3 Pro modellt (és opcionálisan másokat, mint a Claude Sonnet 4.5 vagy GPT-OSS) használja fel arra, hogy AI agenteket integráljon a kódolási folyamatba.
Ez nem csupán egy hagyományos AI-segéd, hanem egy "agent-first" rendszer, ahol az AI agentek autonomously terveznek, végrehajtják és validálják a feladatokat – editorban, terminálban és böngészőben egyaránt. Célja a fejlesztők termelékenységének növelése task-oriented workflow-kkal, ahol a programozó magasabb szinten delegál feladatokat, miközben az AI kezeli a részleteket.
Lehetőségek: Mit Tud a Google Antigravity?Az Antigravity forradalmasítja a fejlesztést azáltal, hogy AI agenteket tesz a középpontba, amelyek nem csak javaslatokat adnak, hanem teljes workflow-kat futtatnak le. Kulcsfontosságú technikai aspektusok:
- Agentic Workflow-k: Az agentek önállóan terveznek (planning), kódolnak (execution) és ellenőriznek (verification). Például egy agent betölthet egy taskot, frissítheti a kódot, terminálban futtathatja az appot, majd böngészőben tesztelheti – mindezt aszinkron módon, miközben te máshol dolgozol.
- Integráció és API-k: Jelenleg nincs dedikált publikus API a külső integrációhoz (preview státusz miatt), de natívan integrálódik editorokba (pl. VS Code-szerű felület), terminálokba és böngészőkbe. Támogatja a multi-model hívásokat (pl. Gemini 3 Pro alapértelmezetten), rate limit-ekkel (5 óránként frissül). Cross-platform: macOS, Windows, Linux.
- Támogatott Nyelvek és Környezetek: Nem specifikált expliciten, de általános coding task-okra optimalizált (pl. Python, JS, Java – a Gemini 3 alapképességei alapján). Kiterjeszthető extensions-szel.
- Artifacts és Transzparencia: Minden agent lépésnél generál "artefaktumokat" (task listák, implementációs tervek, screenshots, browser recordings), amelyek vizuálisan validálhatók. Ez debuggolást és review-t könnyít meg.
- Tudásbázis: Az agentek megtartják a korábbi task-ok kódjait és lépéseit, így iteratív projektekben okosabbak lesznek (pl. codebase-specifikus tanulás).
- Aszinkron és Multi-Agent Működés: A "Manager Surface" nézetben több agentet orchestrálhatsz párhuzamosan, pl. egyik javít bugot, másik új feature-t épít.
- Black Box Jellegg: Az AI döntései (pl. miért ezt a kódot választotta?) nem mindig átláthatóak, ami nehezíti a mentális modellt a codebase-ről. Ha rosszul értelmezi a promptot, manuális korrekció kell.
- Rate Limit-ek: Ingyenes, de "generous" limitek (Gemini 3 Pro: 5 óránként reset), power user-ek gyorsan kimeríthetik – pl. nagy projekteknél várakozás.
- Preview Korlátok: Instabil lehet (crash-ek, incomplete features), nincs dedikált API külső tool-okhoz. Nincs explicit nyelvi támogatáslista, így niche nyelveken (pl. Rust) gyengébb.
- Biztonsági és Etikai: Agentek böngészőt irányítanak, ami potenciális kockázat (pl. unintended actions). Nincs mention privacy-ről vagy audit-ability-ről.
- Tanulási Görbe: A multi-agent orchestration kezdetben overwhelming, különösen ha hozzászoktál lineáris tool-hoz mint Copilot.
- Nincs Code Execution Garancia: Bár terminál-hozzáférés van, hibás kód futtatása kockázatos; manuális review ajánlott.
- Új Feature Építése (Autonomous Workflow):
- Prompt: "Építs egy flight tracker app-ot React-ben: integrálj API-t (pl. AviationStack), adj hozzá real-time update-eket WebSocket-tel, és teszteld böngészőben."
- Mit Csinál az Agent?: Tervez (artifact: task list), kódol (frissíti a codebase-t), terminálban futtat (npm start), böngészőben navigál, kattint gombokra, screenshot-ot készít hibakereséshez.
- Kimenet Példa (Artifacts):
Task List: 1. API kulcs integráció (src/api/flights.js) 2. UI komponens (FlightList.jsx) 3. WebSocket hook (useFlights.js) Verification: Screenshot of live updates - [image artifact] - Előny Programozónak: Te csak review-zod a kódot; 30 perc helyett 2 perc.
- Bug Fix és Testing (Aszinkron Multi-Agent):
- Prompt Manager Surface-ben: "Spawn 2 agentet: Egy reprodukálja a login bug-ot (user_id=123), másik generál unit test-eket Jest-tel."
- Workflow: Első agent terminálban futtatja a tesztet, böngészőben szimulálja a hibát (recording artifact). Második agent ír test kódot:javascript
// Generált test (Jest) test('Login fails for invalid user_id', async () => { const { getByText } = render(<LoginForm />); fireEvent.change(getByText('User ID'), { target: { value: '123' } }); fireEvent.click(getByText('Submit')); expect(await waitFor(() => getByText('Error'))).toBeInTheDocument(); }); - Előny: Párhuzamosan fut, te közben mást fejleszthetsz; feedback-ként kommentelheted az artifact-et ("Add edge case for empty input").
- UI Refactoring (Iteratív Tanulás):
- Prompt: "Refaktoráld a dashboard UI-t Tailwind-del, tartsd meg a dark mode-ot."
- Mit Csinál?: Frissíti a CSS-t, screenshot-okat generál before/after, megtárolja a snippet-et tudásbázisban jövőbeli task-okhoz.
- Példa Artefact: Browser recording a változásról, plusz diff:
- Old: <div class="bg-blue-500"> → New: <div class="bg-blue-500 dark:bg-gray-800">
Tulajdonság | Leírás | Technikai Részletek | Előny Programozónak |
|---|---|---|---|
Agentic Workflow | Önálló tervezés, végrehajtás, validáció editor/terminál/böngészőben. | Aszinkron, multi-agent orchestration (Manager Surface). | Gyorsabb komplex task-ok (pl. end-to-end app build). |
Editor View | AI IDE tab autocompletion, natural language commands. | Inline suggestions, context-aware. | Hasonló Copilot-hoz, de agent-driven. |
Artifacts | Task listák, tervek, screenshots, recordings. | Vizuális verification, feedback loop. | Transzparens debug, kevesebb manuális check. |
Multi-Model Támogatás | Gemini 3 Pro (default), Claude Sonnet 4.5, GPT-OSS. | Rate limit: 5 óránként reset. | Flexibilitás, model-swap API-val. |
Integráció | Editorok, terminál, böngésző; extensions. | Nincs publikus API (preview). | Könnyű setup, de limitált extensibility. |
Platform Támogatás | macOS, Windows, Linux. | Ingyenes preview. | Universális, nincs vendor lock-in. |
Tudásbázis | Megtartja kód snippet-eket és lépéseket. | Iteratív tanulás task-ok között. | Jobb teljesítmény ismétlődő projekteknél. |
Jellemző / Tool | Google Antigravity | Cursor AI | Devin AI (Cognition) | GitHub Copilot | Windsurf |
|---|---|---|---|---|---|
Agentic Fókusz | Erős (multi-agent, async workflows). | Közepes (single-agent, sync). | Erős (standalone autonomous agent). | Gyenge (suggestions only). | Erős (acquired tech base). |
Multi-Model | Igen (Gemini, Claude, GPT). | Korlátozott (OpenAI-fókusz). | Nem (proprietary). | Nem (OpenAI). | Igen (flexible). |
Artifacts/Verification | Screenshots, recordings natívan. | Alap (code diffs). | Log-ok, de kevés vizuális. | Nincs dedikált. | Hasonló (plans, visuals). |
Ár | Ingyenes preview, rate limit. | Fizetős ($20/hó). | Fizetős (enterprise). | Fizetős ($10/hó). | Ingyenes/fizetős. |
Korlátozások | Preview instabilitás, black box. | Lineáris workflow. | Drága, lassú setup. | Nem autonomous. | Kevesebb multi-agent. |
Legjobb Használat | Prototípusozás, maintenance. | Gyors editing. | Teljes app build. | Inline code gen. | UI/UX task-ok. |
Általános Értékelés | Innovatív, de éretlen (8/10). | "Undefeated" daily use (9/10). | Erős autonomy (8/10). | Megbízható basics (7/10). | Hasonló Antigravity-hez (8/10). |
Összefoglaló Vélemény: Az Antigravity kiemelkedik a multi-agent és artifact-alapú transzparenciával, de a Cursor még mindig a napi driver sok fejlesztőnek a stabilitása miatt.
Ha kipróbálnád, kezdj a hivatalos codelab-bel: Getting Started.
Jövőbeli update-ek várhatók a stabil verzióban.
Link
https://antigravity.google/blog/introducing-google-antigravity
https://codelabs.developers.google.com/getting-started-google-antigravity#0
Megjegyzések
Megjegyzés küldése