Google Antigravity vs. Cursor 2.0: Welche IDE sollten Sie im Jahr 2025 wählen?

Ende 2025 machte die Landschaft der KI-gestützten Entwicklung einen weiteren großen Schritt: Google startete Anti Schwerkraft, eine „agentenzentrierte“ Entwicklungsplattform, die auf Gemini 3 Pro und Cursor basiert, wurde ausgeliefert Cursor 2.0 Mit seinem Composer-Modell und einer neuen Multiagenten-Schnittstelle versprechen beide, die Art und Weise zu verändern, wie Softwareteams Software mit KI entwickeln – doch sie verfolgen unterschiedliche Designentscheidungen, gehen unterschiedliche Kompromisse ein und zielen auf leicht unterschiedliche Arbeitsabläufe ab.

Was ist Google Antigravity und was sind seine Kernfunktionen?

Google-Positionen Anti Schwerkraft als vollständige Entwicklung Lernumgebung Antigravity ist mehr als nur ein Assistent: Es ist eine IDE mit integrierter Management-Oberfläche, auf der autonome Agenten in Editoren, Terminals und eingebetteten Browsern gestartet, beobachtet und koordiniert werden können. Ziel ist es, Agenten die Planung, Ausführung, Überprüfung und Iteration mehrstufiger Aufgaben zu ermöglichen und dabei benutzerfreundliche Artefakte zu erzeugen, die ihre Vorgehensweise und deren Gründe dokumentieren. Antigravity ist als öffentliche Vorschau für Windows, macOS und Linux verfügbar und bietet verschiedene Geräteoptionen (standardmäßig Gemini 3 Pro, optional auch Sonnet/Drittanbietermodelle).

Wichtige Funktionen (auf einen Blick)

• Agentenzentrierte Manageroberfläche — eine Missionskontroll-UI zum Starten, Orchestrieren und Überwachen mehrerer Agenten über Arbeitsbereiche hinweg (gleichzeitige, langlaufende Jobs).
• Editoransicht + Agenten-Seitenleiste — eine vertraute IDE-Umgebung mit enger Agentenintegration für synchrone Arbeitsabläufe.
• Arbeitsnachweise (Beleg der Arbeit) — Die Agenten erstellen strukturierte Ergebnisse (Aufgabenpläne, Implementierungspläne, Screenshots, Browser-Walkthroughs), damit Menschen die Ergebnisse schnell überprüfen können, anstatt lange Rohprotokolle zu analysieren.
• Browserautomatisierung und DOM-Erfassung — Agenten können einen eingebetteten Browser steuern, Aufzeichnungen erstellen und mit dem Seiten-DOM interagieren, um Verifizierungs- und End-to-End-Tests durchzuführen.
• Modellauswahl & Quoten — Gemini 3 Pro ist das Flaggschiffmodell, weitere Modelle sind optional erhältlich; Google bietet in der öffentlichen Vorschau „großzügige“ Ratenbegrenzungen.

Architektur und Entwicklerergonomie

Antigravity ist als meinungsstarke Plattform konzipiert: Agenten sind vollwertige Bürger, die kontrolliert auf Editor, Terminal und Browser zugreifen können. Die Plattform bietet Kontrollmöglichkeiten zur Autonomie – Terminalausführungsrichtlinien (Aus / Auto / Turbo) und Richtlinien überprüfen (Immer fortfahren / Agent entscheidet / Überprüfung anfordern) – so können Teams den Handlungsspielraum der Agenten vor der manuellen Freigabe anpassen. Die Benutzeroberfläche legt Wert auf Dokumente und kommentierbares Feedback und bildet damit einen dokumentenbasierten Überprüfungsprozess ab, anstatt rohe Tool-Protokolle anzuzeigen.

Was ist Cursor 2.0 und was sind seine Kernfunktionen?

Cursor entstand als KI-gestützter Code-Editor, der auf der Idee des „Vibe Coding“ basiert – Entwickler sollen mit einem Editor, der ganze Codebasen versteht, im Flow bleiben. Cursor 2.0 (Veröffentlichung Ende Oktober 2025) ist eine Weiterentwicklung: eine neue Agentenschnittstelle + KomponierenCursor ist das erste native Codierungsmodell, das speziell für agentenbasierte Interaktionen entwickelt wurde. Zu den wichtigsten Vorteilen zählen deutlich geringere Latenz, die Ausführung durch mehrere Agenten und integrierte Browsertests.

Kernkompetenzen

• KomponistenmodellCursor entwickelte Composer als fortschrittliches Codierungsmodell, optimiert für geringe Latenz und die für interaktives Codieren typischen kurzen, iterativen Schritte. Laut Cursor ist Composer bei vergleichbaren Arbeitslasten etwa viermal schneller als ähnliche Modelle. Das Modell wird mit Werkzeugzugriffen wie semantischer Code-Suche und Bearbeitungsprimitiven trainiert (in den veröffentlichten Materialien wird das Training im Stil von Reinforcement Learning anhand von Ingenieuraufgaben betont).
• MultiagentenschnittstelleCursor 2.0 bietet eine Seitenleiste und eine Planungsfunktion, mit der Sie bis zu acht Agenten parallel auf isolierten Arbeitsverzeichnissen oder Remote-Rechnern ausführen können, um Zusammenführungskonflikte zu vermeiden. Die Benutzeroberfläche basiert auf leichtgewichtiger Parallelverarbeitung, sodass Agenten gleichzeitig an unterschiedlichen Aufgaben arbeiten können.
• Natives Browser-ToolCursor hat einen eingebetteten Browser hinzugefügt, der es Agenten ermöglicht, das DOM zu untersuchen, End-to-End-Frontend-Tests auszuführen und so lange zu iterieren, bis die erzeugte Ausgabe interaktive Prüfungen besteht – ähnlich im Geiste der Browserintegrationen von Antigravity, jedoch innerhalb der Desktop-/VS Code-Umgebung von Cursor implementiert.

Wie schneiden die beiden Plattformen im Hinblick auf Agenten-Orchestrierung und Skalierbarkeit im Vergleich ab?

Welche Plattform eignet sich besser für Multi-Agenten-Workflows?

• Anti Schwerkraft: Es wurde von Grund auf als „agentenzentriertes“ System konzipiert. Es bietet die Steuerung potenziell vieler Agenten, die Möglichkeit, Agenten Zugriff auf Werkzeugoberflächen (Editor, Terminal, Browser) zu gewähren und Artefakte zur Nachverfolgbarkeit zu generieren. Dadurch eignet es sich hervorragend für die Orchestrierung großer, funktionsübergreifender Agenten und komplexer Automatisierungspipelines.
• Cursor 2.0: Unterstützt außerdem Multi-Agenten-Workflows, legt dabei aber besonderen Wert auf Sicherheit durch isolierte Arbeitsverzeichnisse und enge Git-Integration. Die Parallelverarbeitung von Cursor (z. B. das Ausführen mehrerer Agenten auf isolierten Codekopien) ist so konzipiert, dass Dateikonflikte vermieden werden und Multi-Agenten-Experimente sicher und schnell durchgeführt werden können.

Fazit: Wenn Ihre Hauptanforderung die Orchestrierung von Agenten auf Missionsebene über verschiedene Tool-Oberflächen hinweg mit umfassender Artefaktverfolgung ist, ist Antigravity die richtige Wahl. Wenn Sie hingegen schnelle, iterative Multiagenten-Experimente bevorzugen, die auf Entwickler-Workflows und Git-Sicherheit beschränkt sind, ist der Ansatz von Cursor konservativer und praxisorientierter.

Antigravitation vs. Cursor 2.0 – Funktionsvergleich

---

Wie schneiden sie im Vergleich hinsichtlich Modell- und Rechenoptionen ab?

Welche Modelle werden verwendet und kann man eigene anschließen?

• Anti Schwerkraft Es ist von Grund auf eng mit dem Gemini 3 Pro (Googles Flaggschiff) verknüpft und bietet erstklassigen Support, ermöglicht aber auch die Nutzung anderer Modelle. Dadurch ist Google im Vorteil, wenn tiefgreifende Gemini-Optimierungen (Latenz, Tool-Zugriff, Spezialfunktionen) benötigt werden.
• Cursor 2.0 Cursor bietet sein eigenes Composer-Modell – optimiert für Codierungs- und agentenbasierte Aufgaben – und legt Wert auf schnelle Inferenz und hohen Durchsatz für Entwickleraufgaben. Cursor bleibt zudem in vielen Integrationen modellunabhängig, sodass Teams das Modell wählen können, das den Kosten- und Genauigkeitsanforderungen am besten entspricht.

Fazit: Antigravity spielt seine Stärken vor allem dann aus, wenn es auf Gemini-spezifische Funktionen ankommt (Tool-Synergie, LLM-native Schnittstellen). Der Composer von Cursor ist auf kosteneffiziente Geschwindigkeit und geringe Latenz ausgelegt und speziell für Codierungsaufgaben optimiert.

---

Wie schneiden sie im Vergleich hinsichtlich Entwicklererfahrung und Integrationen ab?

Wie fühlt sich die Bedienung des Editors an und wie gestaltet sich die Integration externer Programme?

• Anti Schwerkraft: Der Editor ähnelt einer bekannten IDE, bietet aber zusätzlich Agenten-Seitenleisten und die Möglichkeit zur Artefakterstellung. Er zielt auf eine tiefe Integration von Editor, Terminal und Browser ab, sodass Agenten im gesamten Entwicklungsstack eingesetzt werden können. Dies reduziert Kontextwechsel erheblich, wenn Agenten Tests ausführen, Dateien patchen und ihr Verhalten in aufgezeichneten Browsersitzungen demonstrieren sollen.
• Cursor 2.0: Es fühlt sich an wie eine KI-gestützte IDE, die speziell für Teams entwickelt wurde, die Wert auf gewohnte Entwicklungswerkzeuge und Git-Workflows legen. Der Multi-Agenten-Editor nutzt isolierte Arbeitsbereiche und integriert KI-Code-Reviews, wodurch die Ergebnisse der Agenten einfacher in Standard-PR-Workflows eingebunden werden können. Cursor legt Wert auf die sichere Zusammenarbeit zwischen Menschen und Agenten.

Welches System lässt sich besser in bestehende CI/CD- und Enterprise-Tools integrieren?

Beide Plattformen sind explizit auf Integration ausgelegt:

• Cursor legt Wert auf die Integration von Git-Anbietern und Code-Review-Funktionen auf Editorebene, die sich direkt in die Entwicklungspipeline einfügen.
• Das Artefaktsystem von Antigravity und der breitere Werkzeugzugriff machen es konzeptionell leistungsstark für die Automatisierung von End-to-End-Abläufen (z. B. automatisierte E2E-Tests, Browserinteraktionen), aber das erfordert auch eine sorgfältige Steuerung im Unternehmensmaßstab.

Fazit: Für Teams, die eine reibungslose Integration in bestehende Git/CI-Workflows wünschen, ist Cursor 2.0 sofort einsatzbereit. Antigravity bietet zwar ein größeres Potenzial für transformative Automatisierung, erfordert aber einen höheren Verwaltungs- und Integrationsaufwand.

Praktische Beispiele: Verwendung von Antigravitation und Cursor (beispielhafter Code)

Hier sind illustrativ Beispiele, die zeigen, wie Teams mit den einzelnen Plattformen interagieren könnten. Diese Beispiele sind Pseudocode / Konzeptuelle Codebeispiele zur Veranschaulichung typischer Arbeitsabläufe; konsultieren Sie die offizielle Dokumentation bei der Implementierung der Produktionsautomatisierung. (Die referenzierten Dokumente und Codelabs sind in den Quellen verlinkt.)

Beispiel 1 – Definition einer Antigravitationsmission (illustratives JSON)

Dieses Beispiel zeigt, wie ein Entwickler eine Mission definieren könnte, die einen Antigravity-Agenten anweist, einen neuen API-Endpunkt hinzuzufügen, Tests auszuführen und Artefakte zu erzeugen.

{
  "mission_name": "add_user_endpoint_v1",
  "description": "Create POST /api/users endpoint, unit tests, and run CI.",
  "agents": [
    {
      "name": "PlanAgent",
      "role": "create a step-by-step plan",
      "prompt": "Create tasks to add a users API: router, handler, tests, docs."
    },
    {
      "name": "CoderAgent",
      "role": "implement code",
      "permissions": ,
      "model": "gemini-3-pro"
    },
    {
      "name": "VerifierAgent",
      "role": "run tests and verify results",
      "permissions": 
    }
  ],
  "artifact_policy": {
    "capture_screenshots": true,
    "record_terminal": true,
    "log_level": "verbose"
  }
}

Anmerkungen: Die Artefaktgenerierung von Antigravity ist eine explizite Funktion, die entwickelt wurde, um Agentenaktionen überprüfbar und dokumentierbar zu machen.

Beispiel 2 – Cursor Composer parallele Agenten (illustratives Python)

Cursor 2.0 legt Wert auf isolierte Arbeitsverzeichnisse, um Konflikte zwischen parallel laufenden Agenten zu vermeiden. Der folgende Pseudocode veranschaulicht das Starten zweier Agenten zur parallelen Implementierung einer Funktion und eines Tests sowie das anschließende Zusammenführen der Ergebnisse via Git.

# Pseudocode - illustrative only

from cursor_sdk import CursorClient

client = CursorClient(api_key="CURSOR_API_KEY", model="composer-v1")

# create isolated worktrees for each agent

agent_a = client.spawn_agent(name="feature_impl", worktree="worktree-feature")
agent_b = client.spawn_agent(name="tests_impl", worktree="worktree-tests")

# send tasks

agent_a.run("Add POST /api/users handler and update router. Create basic validation.")
agent_b.run("Create unit and integration tests for POST /api/users.")

# wait for agents to finish and fetch patches

patch_a = agent_a.get_patch()
patch_b = agent_b.get_patch()

# apply patches to local branches, run tests locally, open PRs

apply_patch_to_branch("feature/users", patch_a)
apply_patch_to_branch("feature/users-tests", patch_b)

# run CI locally

run_command("pytest -q")

# create PRs for human review

create_pr("feature/users", base="main", title="feat: add users endpoint")
create_pr("feature/users-tests", base="main", title="test: add users tests")

Anmerkungen: Die isolierten Arbeitsbereiche und die Git-Integration von Cursor sind Kernbestandteile des Designs – dies reduziert Merge-Konflikte und sorgt dafür, dass Änderungen in standardmäßigen PR-Workflows nachvollziehbar bleiben.

Fazit

Antigravity und Cursor 2.0 bieten zwei sinnvolle Antworten auf dasselbe Problem: Wie lassen sich leistungsstarke LLM-Agenten in die alltägliche Softwareentwicklung integrieren? Antigravity verfolgt einen umfassenderen, übergreifenden Ansatz, der Agenten wie autonome Teammitglieder in Editoren, Terminals und Browsern behandelt. Cursor 2.0 hingegen setzt auf einen durchdachten, entwicklerzentrierten Ansatz, der Git und Code-Reviews in den Mittelpunkt stellt und gleichzeitig schnelle Experimente mit mehreren Agenten ermöglicht.

Beides sind bedeutende Fortschritte. Für Teams wird die Entscheidung letztendlich davon abhängen, ob sie eine grundlegende Automatisierung (und den damit verbundenen Verwaltungsaufwand) anstreben oder schrittweise, eng integrierte Produktivitätssteigerungen erzielen möchten. So oder so beginnt die Ära der Agentenentwicklung ist da – und es wird Teams belohnen, die Sicherheit, Beobachtbarkeit und die Überprüfung durch den Menschen als vorrangige Anliegen behandeln.

Entwickler können auf die neueste LLM-API zugreifen, wie zum Beispiel  Claude Opus 4.5 kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. Gemini 3 Pro  usw. über CometAPI, die neuste Modellversion wird immer mit der offiziellen Website aktualisiert. Erkunden Sie zunächst die Fähigkeiten des Modells in der Spielplatz und konsultieren Sie die API-Leitfaden Für detaillierte Anweisungen. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bieten einen Preis weit unter dem offiziellen Preis an, um Ihnen bei der Integration zu helfen.

Bereit loszulegen? → Melden Sie sich noch heute für CometAPI an !

Wenn Sie weitere Tipps, Anleitungen und Neuigkeiten zu KI erfahren möchten, folgen Sie uns auf VK, X kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. Discord!