Ferramenta Google Antigravity impressiona, mas ainda sofre com muitos bugs

O Google acaba de colocar no ar o Antigravity, uma nova ferramenta que promete ser o “tudo em um” para quem quer criar sistemas e aplicações praticamente sem escrever código. Baseado em um fork do VS Code, o ambiente combina agentes de IA, integração com Gemini 3, suporte a outros modelos populares e até geração de imagens, em um pacote que, por enquanto, está gratuito para uso individual.

Na teoria, o Antigravity é capaz de planejar um projeto, escrever o código, testar no navegador, corrigir erros e ainda produzir imagens via IA, tudo a partir de prompts em linguagem natural. Na prática, porém, os primeiros testes mostram um cenário misto: muito potencial, mas também erros constantes, comportamentos estranhos e dependência de ajustes manuais.

O que é o Google Antigravity e como ele funciona

O Antigravity é apresentado como uma IDE com agente de IA embutido, construída a partir do código-fonte do VS Code. Assim como outros forks conhecidos, como Cursor ou ferramentas baseadas em VS Code, o Google aproveita a interface familiar do editor para adicionar:

• Painel de “Agent” com conversas em linguagem natural;

• Gerenciador de agentes (Agent Manager) para criar múltiplos fluxos de trabalho;

• Workspaces separados, permitindo rodar diferentes projetos e agentes em paralelo;

• Integração com navegador, para testar e interagir com as aplicações geradas;

• Suporte a múltiplos modelos de IA, incluindo Gemini 3 Pro, Claude 4.5 e GPT.

O modelo padrão destacado é o Gemini 3 Pro High, apresentado como a “melhor IA já criada” dentro do ecossistema do Google. O usuário pode alternar também para outros modelos disponíveis e mudar o modo de operação do agente entre:

• Planning – o agente cria um plano detalhado antes de executar;

• Fast – a IA sai executando as tarefas de forma mais direta.

Instalação simples, mas com forte dependência da conta Google

Nos testes, o processo de instalação no Windows x64 foi relativamente simples:

• Download do instalador no site oficial;

• Assistente padrão com opções de criar atalho, registrar o Antigravity como editor de arquivos de código e adicionar o comando ao PATH;

• Primeiro acesso com assistente de configuração para escolher:

  • Tema (modo escuro, por padrão);

  • Nível de autonomia do agente (desde “faz tudo sozinho” até “sempre pede permissão”);

  • Estilo do editor (padrão ou com comandos tipo Vim);

  • Instalação automática de extensões para linguagens como Python, Go, Java, C, C#, PHP, Ruby.

Logo em seguida, o sistema exige login na conta Google, etapa necessária para liberar o uso dos modelos Gemini e demais integrações com a nuvem. A partir daí, o usuário já pode abrir pastas locais, clonar repositórios Git e acionar o painel de agentes.

Gerenciador de agentes e workspaces: vários projetos rodando ao mesmo tempo

Um dos pontos mais interessantes do Antigravity é o gerenciador de agentes, que organiza o trabalho em workspaces independentes. Em cada workspace, é possível:

• Criar uma conversa específica com o agente;

• Vincular um diretório local ou repositório remoto;

• Acompanhar o histórico de ações, planos gerados e arquivos criados;

• Ver as tarefas em execução na Inbox, com pedidos de revisão e aprovação.

Nos testes, foram criados dois workspaces simultâneos: um para gerar um simulador de jogo de voo e outro para reconstruir uma landing page baseada em templates de referência. O Antigravity exibiu:

• Tarefas em paralelo, listadas como “tasks” em execução;

• Pedidos de review e “continue” a cada etapa crítica;

• Logs mostrando criação de arquivos, diretórios e comandos executados.

A experiência confirma a proposta de um ambiente voltado para multiagentes trabalhando em paralelo, o que, em teoria, aumenta muito a produtividade em projetos complexos. O problema é que, na prática, os bugs ainda atrapalham bastante.

Testes práticos expõem bugs: landing page, simulador de voo e cubo de Rubik

Na parte prática, a ferramenta foi colocada à prova com cenários reais de desenvolvimento.

1. Landing page completa

O agente recebeu o pedido de reconstruir uma landing page a partir de prints de um template profissional. O plano criado pela IA incluía:

• Estrutura HTML completa;

• CSS separado com efeitos de hover e animações;

• Seções de “hero”, depoimentos, galeria, rodapé e botões de navegação;

• Testes automáticos no navegador, com screenshots para validação visual.

O resultado foi misto:

• A página foi gerada, com layout funcional e efeitos básicos;

• Porém, apresentava bugs visuais, elementos desalinhados e um carrossel de depoimentos que não funcionava;

• Em alguns momentos, o agente inseriu o site dentro de uma seção de depoimentos de forma completamente equivocada, mesmo após “corrigir” o código.

Quando o mesmo pedido foi enviado ao Google AI Studio, usando o Gemini diretamente, a landing page foi criada sem erros graves já na primeira tentativa, sugerindo que o problema não está no modelo em si, mas na camada de agente do Antigravity.

2. Simulador de voo em HTML/JavaScript

Outro teste envolveu a criação de um simulador de voo simples, com controles de velocidade e direção, rodando no navegador.

• O Antigravity gerou o jogo, abriu o Chrome, testou a aplicação e capturou screenshots;

• O agente identificou erros, como velocidade indo ao infinito e falta de controle vertical;

• Mesmo assim, não conseguiu corrigir tudo sozinho e chegou a quebrar parte do código ao tentar ajustar a física do voo.

Quando o problema foi enviado para o modelo Claude 4.5 dentro do próprio Antigravity, o cenário melhorou: o simulador passou a funcionar de forma mais estável, ainda que sem perfeição. O contraste reforça a impressão de que o orquestrador de tarefas do Antigravity ainda não está maduro, especialmente na leitura de erros e na tomada de decisão automática.

3. Cubo de Rubik interativo

Um prompt que havia funcionado perfeitamente no Gemini via Google AI Studio, gerando um cubo de Rubik interativo em HTML/JS, foi replicado dentro do Antigravity. O resultado, desta vez, foi uma sequência de erros e travamentos do agente, que não conseguiu concluir o projeto.

Geração de imagens com Nano Banana: integração existe, mas limitações incomodam

Outro componente importante do Antigravity é a integração com o modelo de imagem “Nano Banana” (e sua versão mais recente, Nano Banana Pro), responsável por gerar thumbnails e imagens a partir de prompts.

Na aba de conversas rápidas (playground), foi solicitado:

• Geração de duas imagens de thumbnail para YouTube com o tema “Google lança o novo Gemini 3.0”.

O sistema respondeu com:

• Imagens visualmente interessantes, mas sempre no formato quadrado (1:1), mesmo quando o prompt pedia 16:9;

• Limitação conhecida do Nano Banana, que não respeita resoluções de thumbnail padrão de YouTube;

• Erros recorrentes em textos em português nas imagens, algo ainda comum na maioria dos modelos generativos.

O mesmo comportamento se repetiu em um projeto mais complexo, que usava IA para sugerir títulos de vídeo e gerar thumbnails automaticamente: a camada de texto funcionou, mas a parte de imagem exigiu diversas iterações e ajustes na API até produzir um resultado satisfatório.

Projeto real: sistema em PHP e SQLite para criadores de conteúdo

Para ir além de testes pontuais, o Antigravity foi usado para criar um projeto completo: um sistema web capaz de gerar ideias para vídeos de YouTube, reunindo títulos, descrições, tags e uma thumbnail com IA, tudo integrado a um banco de dados SQLite.

O prompt pedia:

• Linguagens: HTML, PHP, JavaScript e CSS (para ser hospedado em um servidor tradicional, como Hostinger);

• Cadastro e login simples via e-mail e senha;

• Integração com a API do Gemini para gerar textos;

• Uso do Nano Banana para gerar imagens;

• Salvamento automático de histórico de ideias e thumbnails em banco de dados.

O agente do Antigravity:

• Criou a estrutura de arquivos (index.php, login.php, register.php, db.php, api.php, dashboard.php e pasta de thumbnails);

• Escreveu prompts detalhados para Gemini gerar cinco títulos, descrição completa e tags;

• Configurou o uso de SQLite e a lógica de armazenamento;

Mas deixou pontos em aberto:

• A função de geração de imagem estava inicialmente apenas com um placeholder, sem chamada real à API de imagem;

• Foi necessário editar manualmente o arquivo api.php para inserir corretamente o modelo “Gemini 2.5 Flash Image” (Nano Banana);

• Vários ajustes foram feitos depois via próprio agente, a partir de prints de tela mostrando problemas na interface e na exibição dos resultados.

Depois de subir o projeto para uma hospedagem compartilhada, o sistema passou a:

• Permitir cadastro e login;

• Gerar títulos e descrições com base em uma ideia de vídeo;

• Salvar o histórico das ideias;

• Criar imagens de thumbnail, ainda com:

  • Formato inadequado para 16:9;

  • Erros ocasionais em português nas palavras inseridas na imagem.

Mesmo assim, o caso mostra que a combinação “Antigravity + Gemini + Nano Banana + PHP/SQLite” já é capaz de produzir um produto minimamente funcional para criadores de conteúdo, com intervenção humana pontual nas partes mais sensíveis.

Potencial enorme, mas ainda longe de aposentar ferramentas no-code

A pergunta inevitável é: o Google Antigravity já é capaz de “matar” o no-code tradicional e substituir ferramentas como Cursor, Replit e outras plataformas de desenvolvimento assistido por IA?

Os testes indicam que a resposta, por enquanto, é não:

• A ideia de uma IDE com agentes, navegação automatizada e integração profunda com o ecossistema Google é muito promissora;

• O suporte a múltiplos workspaces e múltiplos agentes é um diferencial interessante para quem trabalha com vários projetos ao mesmo tempo;

• A capacidade de testar no navegador, analisar screenshots e tentar corrigir sozinho aponta para um futuro em que o desenvolvedor se preocupa mais com conceito do que com implementação linha a linha.

Por outro lado:

• O agente ainda se perde com frequência em tarefas relativamente simples;

• A camada de automação de testes no navegador nem sempre reage corretamente aos erros que ele mesmo identifica;

• A integração com a API de imagens exige ajustes manuais e não está pronta para uso “plug and play” em produção;

• O comportamento é claramente o de um projeto recém-lançado, ainda em fase de amadurecimento.

Mesmo com todas as falhas, o Antigravity dá um recado claro: o Google pretende aprofundar a integração entre navegador, IDE e IA, e já há pistas de que agentes inteligentes dentro do próprio Chrome podem ser questão de tempo.

O que esperar do Antigravity daqui para frente

Para desenvolvedores, criadores de conteúdo e entusiastas de IA, o Google Antigravity é, ao mesmo tempo, um laboratório de experimentos e um sinal do futuro:

• Quem aceitar conviver com bugs e retrabalho pode ganhar tempo em tarefas repetitivas, projetos de estudo e protótipos rápidos;

• A ferramenta mostra como agentes de IA podem organizar trabalho em etapas, planos, tarefas e workspaces de forma visual;

• Conforme o Google refinar a camada de agente, a integração com o navegador e o suporte a modelos como Gemini 3 e Nano Banana Pro, a experiência tende a ficar bem mais estável.

Por enquanto, o Antigravity é menos o “fim do no-code” e mais um primeiro passo ambicioso do Google em direção a um ambiente de desenvolvimento onde IA, código, testes e design convivem em um mesmo fluxo automatizado — ainda imperfeito, mas cheio de potencial.