Apa itu Google Antigravity IDE: Ulasan Komprehensif dan Perbandingan

Sekitar 8 menit

Apa itu Google Antigravity IDE: Ulasan Komprehensif dan Perbandingan

Google Antigravity IDE merupakan lompatan besar dalam alat pengembangan yang didukung AI. Diluncurkan pada 18 November 2025, lingkungan pengembangan terintegrasi "agent-first" ini bukan sekadar editor kode dengan fitur AI—melainkan pendekatan baru yang mendasar dalam pengembangan perangkat lunak yang mendelegasikan tugas pemrograman kompleks kepada agen AI otonom. Apa yang membuat Antigravity sangat menarik adalah fondasi yang matang: ia dibangun oleh tim yang sama yang menciptakan Windsurf, salah satu alat pemrograman AI paling canggih, dan didukung oleh investasi Google sebesar $2,4 miliar dalam teknologi ini.

Hubungan dengan Windsurf: Tim yang Terbukti

Kesepakatan $2,4 Miliar

Pada Juli 2025, Google mengambil langkah strategis yang akan mengubah lanskap pemrograman AI. Perusahaan menjalin perjanjian lisensi senilai $2,4 miliar dengan Windsurf, startup generasi kode AI mutakhir. Lebih penting lagi, Google merekrut CEO Windsurf Varun Mohan, co-founder Douglas Chen, dan anggota kunci tim riset dan pengembangan untuk bergabung dengan divisi DeepMind, khususnya bekerja pada proyek pengkodean berbasis agen terkait Gemini.

Akuisisi ini bukan hanya soal memperoleh teknologi—melainkan juga mendapatkan keahlian. Tim Windsurf sudah terbukti mampu membangun alat pemrograman AI yang canggih, dan Google mengakui nilai membawa tim berpengalaman ini untuk mempercepat pengembangan yang akan menjadi Antigravity.

Mengapa Ini Penting

Latar belakang tim Windsurf sangat penting untuk memahami kematangan Antigravity:

Rekam Jejak Terbukti: Windsurf sudah dikenal di bidang pengembangan dengan bantuan AI sebelum akuisisi
Keahlian Mendalam: Tim memiliki pengalaman bertahun-tahun membangun dan menyempurnakan alat pemrograman AI
Sumber Daya Google: Dikombinasikan dengan infrastruktur Google dan model Gemini yang kuat, keahlian ini didukung sumber daya besar
Pengembangan Cepat: Tim dapat memanfaatkan teknologi Windsurf yang sudah ada dan infrastruktur Google untuk membangun Antigravity dengan cepat

Ini bukan percobaan pertama startup pada AI IDE—melainkan produk matang yang dibangun oleh pengembang berpengalaman dengan dukungan salah satu perusahaan teknologi terbesar di dunia.

Apa yang Membuat Antigravity Istimewa?

Arsitektur Agent-First

Berbeda dengan asisten pemrograman AI tradisional yang hanya memberikan saran atau menyelesaikan potongan kode, Antigravity memperkenalkan paradigma pengembangan "agent-first". Ini berarti:

Agen AI Otonom:

Agen AI dapat bekerja secara mandiri pada tugas kompleks
Agen memiliki akses langsung ke editor, terminal, dan browser terintegrasi
Mereka dapat belajar dari interaksi sebelumnya dan meningkat seiring waktu
Agen menghasilkan "artifak" yang dapat diverifikasi seperti daftar tugas, rencana implementasi, tangkapan layar, dan rekaman browser

Pemrosesan Paralel:

Agen dapat bekerja di berbagai workspace secara bersamaan
Setiap agen dapat menangani aspek berbeda dari proyek secara mandiri
Ini memungkinkan alur kerja pengembangan paralel yang sesungguhnya

Transparansi dan Verifikasi:

Setiap tindakan agen menghasilkan artifak yang dapat diverifikasi
Pengembang dapat meninjau apa yang dilakukan agen, bukan hanya kode akhir
Ini membangun kepercayaan dan memungkinkan debugging perilaku agen

Dibangun di Atas Visual Studio Code

Antigravity dibangun sebagai cabang (fork) dari Visual Studio Code, yang berarti:

Antarmuka Familiar: Pengembang yang sudah terbiasa dengan VS Code akan merasa nyaman
Kompatibilitas Plugin: Sebagian besar ekstensi VS Code bekerja langsung
Stabilitas Terbukti: Dibangun di atas basis kode yang matang dan teruji
Ekosistem Kaya: Akses ke pasar plugin VS Code yang luas
Lintas Platform: Tersedia untuk Windows, macOS, dan Linux

Fondasi ini memastikan Antigravity tidak memulai dari nol—melainkan membangun di atas bertahun-tahun pengembangan dan penyempurnaan IDE.

Dukungan Multi-Model AI

Walaupun Gemini 3 Pro adalah model utama, Antigravity mendukung berbagai penyedia AI:

Google Gemini 3 Pro: Model utama dengan jendela konteks hingga 1 juta token
Anthropic Claude Sonnet 4.5: Alternatif untuk berbagai kebutuhan
Model OpenAI: Termasuk varian open-source
Penggantian Model: Mudah beralih antar model sesuai kebutuhan tugas

Fleksibilitas ini memungkinkan pengembang memilih model terbaik untuk tiap tugas spesifik, tanpa terkunci pada satu penyedia.

Antigravity vs. Cursor: Perbandingan Mendetail

Baik Antigravity maupun Cursor adalah IDE bertenaga AI, namun mereka mengadopsi pendekatan yang sangat berbeda. Berikut perbandingan lengkapnya:

Arsitektur dan Filosofi

Aspek	Google Antigravity	Cursor
Filosofi Inti	Agent-first: agen AI bekerja secara otonom	AI-assist: AI memberikan saran dan pelengkapan
Platform Dasar	Fork VS Code	Fork VS Code
Integrasi AI	Integrasi mendalam dengan agen otonom	Integrasi chat AI dan pelengkapan kode
Delegasi Tugas	Delegasi penuh ke agen	Dibantu AI namun dikendalikan pengguna

Keunggulan Antigravity:

Agen otonom dapat menangani fitur atau modul lengkap
Intervensi manual minimal
Lebih baik untuk tugas kompleks dan berlapis
Agen bisa bekerja saat Anda fokus ke hal lain

Keunggulan Cursor:

Kontrol lebih besar atas proses pengembangan
Cocok untuk belajar dan memahami kode
Model mental lebih sederhana bagi pengembang

Dukungan Model AI

Fitur	Google Antigravity	Cursor
Model Utama	Gemini 3 Pro	GPT-4 / GPT-4 Turbo
Model Alternatif	Claude Sonnet 4.5, varian OpenAI	Peralihan model terbatas
Jendela Konteks	Hingga 1 juta token	Bervariasi per model
Fleksibilitas Model	Mudah beralih antar model	Utamanya ekosistem OpenAI

Keunggulan Antigravity:

Akses ke model Gemini terbaru dari Google
Dukungan multi-penyedia mengurangi keterikatan vendor
Jendela konteks besar memungkinkan bekerja dengan basis kode lengkap
Bisa menggunakan model berbeda untuk tugas berbeda

Keunggulan Cursor:

Integrasi mendalam dengan ekosistem OpenAI
Performa terbukti dengan GPT-4
Perilaku model konsisten

Generasi dan Bantuan Kode

Kemampuan	Google Antigravity	Cursor
Pelengkapan Kode	✅ Lanjutan	✅ Sangat baik
Edit Multi-file	✅ Agen mengelola lintas file	✅ Digunakan dengan panduan pengguna
Review Kode	✅ Review dihasilkan agen	✅ Review dengan bantuan AI
Refactoring	✅ Refactoring otonom	✅ Refactoring dengan usulan AI
Debugging	✅ Debugging dengan bantuan agen	✅ Bantuan debugging AI
Integrasi Terminal	✅ Agen dapat memakai terminal	✅ Perintah terminal dengan AI

Keunggulan Antigravity:

Agen dapat membuat perubahan di banyak file secara otonom
Minim perpindahan konteks antar file
Agen dapat menjalankan perintah terminal dan memverifikasi hasil
Perubahan kode yang lebih komprehensif dalam satu operasi

Keunggulan Cursor:

Generasi kode lebih terprediksi
Lebih baik untuk pengembangan bertahap
Lebih mudah meninjau perubahan sebelum diterapkan

Pengalaman Pengembang

Aspek	Google Antigravity	Cursor
Kurva Pembelajaran	Sedang (konsep agen)	Rendah (VS Code familiar)
Kompleksitas Setup	Sederhana (preview gratis)	Sederhana
Dokumentasi	Berkembang	Lengkap
Komunitas	Baru, berkembang	Sudah mapan
Ekosistem Plugin	Kompatibel VS Code	Kompatibel VS Code
Performa	Cepat (agen dioptimalkan)	Cepat

Keunggulan Antigravity:

Gratis selama periode preview
Batas penggunaan generous untuk Gemini 3 Pro
Didukung sumber daya Google
Pendekatan agent-first yang inovatif

Keunggulan Cursor:

Komunitas dan dokumentasi matang
Lebih banyak tutorial dan sumber daya
Praktik terbaik yang sudah terbukti
Rekam jejak terpercaya

Harga dan Ketersediaan

Fitur	Google Antigravity	Cursor
Tingkat Gratis	✅ Preview gratis dengan batas pemakaian generous	✅ Ada tingkat gratis
Paket Berbayar	TBD (masa preview)	$20/bulan Pro
Diskon Mahasiswa	Belum diumumkan	Tersedia
Enterprise	Segera hadir	Tersedia

Status Saat Ini:

Antigravity sepenuhnya gratis selama masa preview publik
Batas penggunaan generous untuk Gemini 3 Pro
Tidak perlu kartu kredit
Harga di masa depan belum diumumkan

Pembahasan Fitur Utama

1. Sistem Agen Otonom

Sistem agen Antigravity adalah fitur paling khas. Begini cara kerjanya:

Kemampuan Agen:

Membaca dan memahami basis kode lengkap
Membuat perubahan di banyak file
Menjalankan dan memverifikasi pengujian
Menghasilkan dokumentasi
Membuat rencana implementasi
Mengambil tangkapan layar untuk verifikasi
Merekam interaksi browser

Contoh Alur Kerja:

Pengembang: "Tambahkan autentikasi pengguna ke aplikasi ini"
Agen: Membuat daftar tugas, rencana implementasi
Agen: Mengubah banyak file (routes, models, views)
Agen: Menjalankan tes untuk memverifikasi perubahan
Agen: Menghasilkan ringkasan perubahan
Pengembang: Meninjau artifak dan menyetujui

2. Artifak yang Dapat Diverifikasi

Setiap tindakan agen menghasilkan artifak yang bisa diverifikasi:

Daftar Tugas: Rencana kerja agen
Rencana Implementasi: Cara pengerjaan
Tangkapan Layar: Bukti visual perubahan
Rekaman Browser: Untuk tugas pengembangan web
Perbandingan Kode: Perbedaan jelas sebelum/ sesudah

Transparansi ini sangat penting untuk membangun kepercayaan dan debugging.

3. Dukungan Multi-Workspace

Agen dapat bekerja di berbagai workspace sekaligus:

Bekerja pada fitur berbeda secara paralel
Setiap workspace memiliki agennya sendiri
Agen dapat berkoordinasi antar workspace
Memungkinkan pengembangan paralel yang sesungguhnya

4. Browser Terintegrasi

Antigravity memiliki browser terintegrasi untuk pengembangan web:

Agen dapat berinteraksi dengan aplikasi web
Verifikasi visual perubahan
Pengujian di lingkungan browser sesungguhnya
Pengambilan tangkapan layar untuk dokumentasi

5. Integrasi Terminal

Agen memiliki akses penuh ke terminal:

Menjalankan perintah build
Mengeksekusi pengujian
Menginstal dependensi
Menjalankan migrasi
Memverifikasi perubahan bekerja dengan benar

Kasus Penggunaan dan Praktik Terbaik

Kasus Ideal untuk Antigravity

1. Pengembangan Fitur Kompleks:

Refactoring multi-file
Menambahkan fitur baru lintas stack
Menerapkan pola desain
Menyiapkan infrastruktur proyek

2. Migrasi Kode:

Upgrade framework
Konversi lintas bahasa
Memodernisasi kode warisan
Pindah antar platform

3. Pembuatan Dokumentasi:

Dokumentasi API
Komentar kode
Berkas README
Diagram arsitektur

4. Pengujian dan QA:

Menulis rangkaian tes
Menghasilkan data tes
Membuat skenario pengujian
Memverifikasi fungsi

5. Pembelajaran dan Eksplorasi:

Memahami framework baru
Menjelajahi basis kode
Mempelajari praktik terbaik
Prototipe ide

Praktik Terbaik

1. Mulai dengan Instruksi Jelas:

Jelaskan secara spesifik apa yang diinginkan
Beri konteks tentang basis kode
Tetapkan kriteria keberhasilan yang jelas

2. Tinjau Artifak Agen:

Selalu tinjau daftar tugas dan rencana
Periksa tangkapan layar dan rekaman
Verifikasi perubahan kode sebelum commit

3. Gunakan Pengembangan Bertahap:

Pecah tugas besar jadi bagian kecil
Uji setelah tiap operasi agen
Bangun kepercayaan secara bertahap

4. Manfaatkan Alur Kerja Multi-Agen:

Gunakan agen berbeda untuk tugas berbeda
Paralelkan pekerjaan yang independen
Koordinasikan agen untuk proyek kompleks

5. Monitor Perilaku Agen:

Tinjau artifak secara rutin
Sesuaikan instruksi berdasarkan hasil
Pelajari kemampuan dan batas agen

Keterbatasan dan Pertimbangan Saat Ini

Sebagai Produk Baru

1. Matangnya Ekosistem:

Komunitas lebih kecil dibandingkan Cursor
Tutorial dan sumber daya lebih sedikit
Praktik terbaik masih berkembang
Pengujian kompatibilitas plugin sedang berlangsung

2. Keandalan Agen:

Agen mungkin membuat kesalahan dalam tugas kompleks
Perlu pengawasan manusia
Mungkin butuh iterasi berulang
Kurva belajar untuk prompt yang efektif

3. Dokumentasi:

Dokumentasi sedang bertumbuh, belum komprehensif
Beberapa fitur mungkin belum terdokumentasi
Basis pengetahuan komunitas sedang dikembangkan
Saluran dukungan resmi masih dibangun

4. Harga Masa Depan:

Saat ini gratis, harga belum diketahui
Mungkin menjadi berbayar setelah preview
Batas pemakaian bisa berubah
Fitur enterprise akan hadir

Pertimbangan Teknis

1. Ketergantungan Internet:

Membutuhkan koneksi ke server Google
Mungkin ada latensi untuk beberapa operasi
Mode offline belum tersedia
Pertimbangan privasi data

2. Penggunaan Sumber Daya:

Bisa membutuhkan sumber daya besar
Multi agen meningkatkan beban
Jendela konteks besar menggunakan memori
Mungkin lambat di mesin lama

3. Batasan Model:

Tergantung ketersediaan Gemini 3 Pro
Batas pemakaian selama preview
Perilaku model bisa bervariasi
Batas jendela konteks tetap berlaku

Penilaian Subjektif: Apakah Antigravity Layak Dicoba?

Putusan: Ya, Terutama Sekarang

Mengapa Antigravity Menonjol:

Fondasi Matang: Dibangun oleh tim Windsurf dengan keahlian terbukti, bukan percobaan pertama
Dukungan Google: Investasi $2,4 miliar menunjukkan komitmen serius
Pendekatan Inovatif: Arsitektur agent-first benar-benar baru dan kuat
Preview Gratis: Tidak ada risiko mencoba selama masa preview
Basis VS Code: Antarmuka familiar mengurangi kurva belajar
Dukungan Multi-Model: Fleksibilitas memilih model terbaik tiap tugas

Kapan Memilih Antigravity:

✅ Ingin mendelegasikan tugas kompleks lintas file
✅ Nyaman dengan agen AI yang membuat keputusan otonom
✅ Perlu bekerja dengan basis kode besar (1 juta token konteks)
✅ Ingin mencoba alat pengembangan AI canggih
✅ Sedang membangun fitur baru atau refactoring kode
✅ Ingin akses gratis ke Gemini 3 Pro

Kapan Tetap Gunakan Cursor:

✅ Menginginkan kontrol lebih besar atas generasi kode
✅ Butuh alat matang dengan dokumentasi lengkap
✅ Butuh dukungan komunitas luas
✅ Baru belajar coding (saran Cursor lebih edukatif)
✅ Lebih suka pengembangan bertahap, langkah demi langkah
✅ Sudah terbiasa dengan alur kerja Cursor

Pandangan ke Depan

Antigravity mewakili perubahan besar dalam cara kita memandang pengembangan berbantu AI. Sementara Cursor memperbaiki alur kerja pengembangan tradisional, Antigravity menciptakannya kembali secara total. Pendekatan agent-first berpotensi menjadi standar alat pemrograman AI di masa depan.

Perkembangan Potensial:

Kemampuan agen yang lebih canggih
Koordinasi agen yang lebih baik
Keandalan dan akurasi yang meningkat
Dukungan model yang diperluas
Fitur enterprise dan penetapan harga
Komunitas dan dokumentasi yang lebih baik

Memulai dengan Antigravity

Panduan Cepat

Unduh Antigravity:
- Kunjungi antigravity.codes
- Unduh untuk Windows, macOS, atau Linux
- Instal mengikuti panduan setup
Daftar:
- Buat akun menggunakan Google
- Ikuti preview publik
- Verifikasi email Anda
Proyek Pertama:
- Buka folder proyek
- Coba tugas agen sederhana: "Tambahkan penanganan error ke fungsi ini"
- Tinjau artifak agen
- Amati cara kerjanya
Jelajahi Fitur:
- Coba refactoring multi-file
- Uji integrasi terminal
- Gunakan browser terintegrasi
- Eksperimen dengan berbagai model

Sumber Belajar

Dokumentasi Resmi: Cek antigravity.codes/docs
Forum Komunitas: Bergabung diskusi dan tanya jawab
Proyek Contoh: Jelajahi contoh alur kerja agen
Tutorial Video: Tonton panduan setup dan penggunaan

Kesimpulan

Google Antigravity IDE bukan sekadar alat pemrograman AI biasa—ini adalah gambaran masa depan pengembangan perangkat lunak. Dibangun oleh tim Windsurf berpengalaman dan didukung investasi besar Google, Antigravity menghadirkan pendekatan matang dan inovatif melalui arsitektur agent-first.

Intisari:

Tim Terbukti: Dibangun oleh ahli Windsurf dengan dukungan Google
Agent-First: Agen AI otonom mengelola tugas kompleks
Fondasi Matang: Berbasis VS Code dengan dukungan plugin penuh
Multi-Model: Mendukung Gemini 3 Pro, Claude, dan model OpenAI
Saat Ini Gratis: Preview generous tanpa kartu kredit
Inovatif: Menawarkan paradigma baru pengembangan berbantu AI

Perbandingan dengan Cursor:

Antigravity unggul dalam tugas otonom lintas file
Cursor lebih cocok untuk pengembangan bertahap dan terkontrol
Keduanya sesuai sesuai preferensi alur kerja
Antigravity lebih inovatif; Cursor lebih matang

Rekomendasi:
Karena Antigravity saat ini gratis selama masa preview, tidak ada alasan untuk tidak mencobanya. Pendekatan agent-first dapat merevolusi cara Anda mengembangkan perangkat lunak, dan meski Anda lebih suka alur kerja Cursor, memahami kemampuan Antigravity akan membantu Anda selalu update dengan tren pengembangan AI.

Masa depan pemrograman ada di sini, dan itu otonom. Antigravity memberi Anda kursi depan untuk mengalaminya.

Siap mencoba Antigravity?
Unduh dari antigravity.codes dan mulai jelajahi paradigma pengembangan agent-first. Dan jika Anda membutuhkan infrastruktur kuat untuk mendukung proyek pengembangan AI, cek solusi VPS performa tinggi dari LightNode untuk deploy dan uji aplikasi Anda.