Die Landschaft der Softwareentwicklung erlebt derzeit einen fundamentalen Paradigmenwechsel. Während traditionelle Entwicklungsumgebungen darauf ausgelegt waren, Entwicklern beim schnelleren Schreiben von Code zu helfen, konzentrieren sich die Werkzeuge der Zukunft darauf, die gesamte Entwicklungsarbeit zu orchestrieren. Zwei Plattformen stehen dabei besonders im Fokus: Google Antigravity und Manus AI. Beide verfolgen einen radikal neuen Ansatz, bei dem autonome KI-Agenten nicht mehr nur assistieren, sondern eigenständig komplexe Entwicklungsaufgaben planen, ausführen und validieren.
Google Antigravity: Die Agent-First Entwicklungsplattform
Im November 2025 stellte Google mit Antigravity eine Plattform vor, die das Konzept der integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) neu definiert. Anders als herkömmliche IDEs mit KI-Funktionen wurde Antigravity von Grund auf als agent-first platform konzipiert. Die zentrale Philosophie lautet: Entwicklung heisst nicht mehr, Code zu schreiben, sondern ihn zu orchestrieren.
Zwei Welten in einer Plattform
Antigravity bietet Entwicklern zwei unterschiedliche Arbeitsweisen, die nahtlos ineinandergreifen. Die Editor View präsentiert sich als hochmoderne, KI-gestützte IDE mit Tab-Vervollständigung und Inline-Befehlen für den synchronen Workflow, den Entwickler bereits kennen. Hier behält der Mensch die direkte Kontrolle über jeden Tastendruck.
Die eigentliche Revolution findet jedoch in der Manager Surface statt. Diese dedizierte Oberfläche ermöglicht es, mehrere Agenten zu spawnen, zu orchestrieren und zu beobachten, während sie asynchron über verschiedene Workspaces hinweg arbeiten. Agenten sind hier keine Chatbots in einer Seitenleiste mehr, sondern eigenständige Akteure mit ihrem eigenen Arbeitsraum.
Praktische Anwendungsfälle
Die Stärke von Antigravity zeigt sich in drei zentralen Szenarien. Erstens können Entwickler komplexe, werkzeugübergreifende Softwareaufgaben vollständig an Agenten delegieren. Ein Agent kann beispielsweise eigenständig Code für ein neues Feature schreiben, das Terminal nutzen, um die Anwendung zu starten, und dann den Browser verwenden, um die neue Komponente zu testen und zu verifizieren – alles ohne synchrone menschliche Intervention.
Zweitens ermöglicht die Plattform, auf einer höheren, aufgabenorientierten Ebene zu operieren. Anstatt einzelne Codezeilen zu ändern, können Entwickler UI-Änderungen anfordern. Der Agent modifiziert dann autonom die Codebasis und kommuniziert seinen Fortschritt über sogenannte Artifacts – greifbare Ergebnisse wie Screenshots, Walkthroughs oder Implementierungspläne.
Drittens können Agenten für langfristige Wartungsaufgaben oder Bugfixes im Hintergrund eingesetzt werden. Während der Entwickler sich auf seine Hauptarbeit konzentriert, reproduziert der Agent ein Problem, generiert einen Testfall und implementiert einen Fix – alles asynchron und beobachtbar.
Vertrauen durch Artifacts statt Logs
Eine der grössten Herausforderungen beim Delegieren von Arbeit an Agenten ist das Vertrauen. Google löst dieses Problem elegant durch das Konzept der Artifacts. Anstatt durch rohe Tool-Aufrufe und Logs zu scrollen, generieren Agenten greifbare Ergebnisse: Aufgabenlisten, Implementierungspläne, Screenshots und Browser-Aufzeichnungen. Diese Artifacts ermöglichen es, die Logik des Agenten auf einen Blick zu verifizieren. Falls etwas nicht stimmt, kann Feedback direkt auf dem Artifact hinterlassen werden – ähnlich wie beim Kommentieren eines Dokuments – und der Agent integriert dieses Feedback, ohne seinen Ausführungsfluss zu unterbrechen.
Technische Grundlagen
Antigravity ist plattformübergreifend für MacOS, Windows und Linux verfügbar und bietet Model Optionality mit grosszügigen Rate Limits für Gemini 3 Pro. Zusätzlich wird volle Unterstützung für Anthropic Claude Sonnet 4.5 und OpenAI GPT-OSS geboten. Die Plattform ist derzeit in der öffentlichen Vorschau kostenlos für Einzelpersonen verfügbar. Ein besonderes Feature ist das integrierte Lernsystem: Agenten können nützlichen Kontext und Code-Snippets in einer Wissensdatenbank speichern, um zukünftige Aufgaben zu verbessern.
Manus AI: Der autonome Generalist
Während Google Antigravity sich auf die Entwicklungsumgebung konzentriert, verfolgt Manus AI einen breiteren Ansatz. Die im März 2025 lancierte Plattform positioniert sich als vollständig autonomer KI-Agent, der komplexe reale Aufgaben ohne direkte oder kontinuierliche menschliche Anleitung ausführen kann. Der Name "Manus" – lateinisch für "Hand" – symbolisiert treffend die ausführende Funktion der Plattform.
Vom Startup zum Meta-Produkt
Manus wurde von Xiao Hong entwickelt, dem Gründer von Nightingale Technology, der zuvor mit "Yi Ban Assistant" und "Wei Ban Assistant" KI-gestützte Produktivitätsplattformen für Unternehmenskunden geschaffen hatte. Xiao Hong ist bekannt für seinen "Kitbashing"-Ansatz: Anstatt neue Plattformen zu bauen, integriert er KI-Fähigkeiten in etablierte Systeme wie WeChat.
Die Entwicklung von Manus nahm im Dezember 2025 eine dramatische Wendung, als Meta die Übernahme des Unternehmens für geschätzte 2 bis 3 Milliarden US-Dollar ankündigte. Meta plant, den Manus-Service weiterhin eigenständig zu betreiben und die Technologie in Produkte wie Meta AI zu integrieren. Das Unternehmen bleibt in Singapur ansässig und bietet weiterhin Abonnements über die eigene App und Website an.
Autonomie als Kernprinzip
Was Manus von anderen KI-Assistenten unterscheidet, ist der Grad der Autonomie. Während ChatGPT, Claude oder Gemini auf kontinuierliche Eingaben angewiesen sind, operiert Manus vollständig eigenständig. Die Plattform ist in der Lage, komplexe Aufgaben zu planen, Entscheidungen zu treffen und Code zu schreiben und zu deployen – alles ohne menschliche Intervention.
VentureBeat beschrieb Manus als "grossen Fortschritt" und "Wendepunkt in der KI-Entwicklung". Einige Medien bezeichneten die Plattform als "zweiten DeepSeek-Moment", während Forbes titelte: "China's Autonomous Agent, Manus, Changes Everything". Diese Einschätzungen unterstreichen die disruptive Natur der Technologie.
Vielseitige Einsatzmöglichkeiten
Manus positioniert sich als Generalist-Agent mit einem breiten Anwendungsspektrum. Die Plattform kann Präsentationen erstellen, Websites bauen, Apps entwickeln, Designs anfertigen, Daten bereinigen, Dokumente übersetzen, Bilder bearbeiten und Batch-Operationen auf Dateien durchführen. Für Entwickler besonders relevant ist die Fähigkeit, eigenständig Code zu schreiben, zu testen und zu deployen.
Die Plattform richtet sich nicht ausschliesslich an Entwickler, sondern an ein breites Publikum, das komplexe Aufgaben automatisieren möchte. Diese Vielseitigkeit unterscheidet Manus von spezialisierten Entwicklungstools wie Antigravity und macht es zu einem universellen Produktivitätswerkzeug.
Regulatorische Herausforderungen
Die Übernahme durch Meta brachte auch regulatorische Fragen mit sich. Im Januar 2026 kündigten chinesische Behörden eine Überprüfung an, um festzustellen, ob die von Manus entwickelten KI-Technologien unter nationale Sicherheits- oder Technologie-Exportvorschriften fallen. Diese Entwicklung zeigt, dass autonome KI-Agenten nicht nur technische, sondern auch geopolitische Dimensionen haben.
Vergleich: Spezialist vs. Generalist
Google Antigravity und Manus AI repräsentieren zwei unterschiedliche Philosophien im Bereich Agentic Coding. Antigravity ist ein hochspezialisiertes Werkzeug für professionelle Softwareentwickler, das den gesamten Entwicklungsprozess orchestriert. Die Plattform bietet eine klare Trennung zwischen synchroner (Editor View) und asynchroner (Manager Surface) Arbeit und legt grossen Wert auf Verifikation durch Artifacts.
Manus AI hingegen verfolgt einen breiteren Ansatz als universeller autonomer Agent. Die Plattform ist nicht auf Entwicklung beschränkt, sondern deckt ein breites Spektrum an Aufgaben ab. Während Antigravity für Entwickler konzipiert ist, die Kontrolle und Transparenz schätzen, richtet sich Manus an Nutzer, die maximale Autonomie und Vielseitigkeit suchen.
Technologische Unterschiede
Ein wesentlicher Unterschied liegt in der Architektur. Antigravity bietet Model Optionality mit Unterstützung für mehrere führende LLMs (Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5, GPT-OSS), während Manus auf proprietäre Modelle setzt. Antigravity ist plattformübergreifend als Desktop-Anwendung verfügbar, während Manus primär als Cloud-Service operiert.
Die Preismodelle unterscheiden sich ebenfalls. Antigravity ist derzeit in der öffentlichen Vorschau kostenlos für Einzelpersonen, während Manus ein Abonnementmodell verfolgt. Nach der Meta-Übernahme bleibt abzuwarten, wie sich die Preisgestaltung entwickeln wird.
Einsatzszenarien
Für professionelle Softwareentwicklung, insbesondere bei komplexen Projekten mit hohen Qualitätsanforderungen, bietet Antigravity klare Vorteile. Die Möglichkeit, Agenten für spezifische Aufgaben zu spawnen, ihre Arbeit durch Artifacts zu verifizieren und zwischen synchroner und asynchroner Arbeit zu wechseln, macht die Plattform ideal für Enterprise-Entwicklung.
Manus AI eignet sich hingegen besser für Nutzer, die einen vielseitigen Assistenten für verschiedene Aufgaben suchen. Die Fähigkeit, nicht nur Code zu schreiben, sondern auch Präsentationen zu erstellen, Daten zu bereinigen oder Websites zu bauen, macht Manus zu einem universellen Produktivitätswerkzeug. Für Einzelunternehmer, Startups oder kleine Teams, die schnell prototypen möchten, könnte Manus die praktischere Wahl sein.
Die Zukunft des Agentic Coding
Die Einführung von Google Antigravity und Manus AI markiert einen Wendepunkt in der Softwareentwicklung. Die Frage ist nicht mehr, ob autonome Agenten Teil des Entwicklungsprozesses werden, sondern wie schnell und in welcher Form. Beide Plattformen zeigen unterschiedliche Wege auf, wie diese Zukunft aussehen könnte.
Antigravity demonstriert, dass Agenten nicht nur Assistenten sein müssen, sondern eigenständige Akteure mit dediziertem Arbeitsraum werden können. Die klare Trennung zwischen synchroner und asynchroner Arbeit, kombiniert mit einem robusten Verifikationssystem durch Artifacts, könnte zum Standard für professionelle Entwicklungsumgebungen werden.
Manus AI zeigt hingegen, dass autonome Agenten über reine Entwicklungsaufgaben hinausgehen können. Die Vision eines universellen digitalen Assistenten, der eigenständig komplexe Aufgaben plant und ausführt, rückt mit Plattformen wie Manus in greifbare Nähe. Die Übernahme durch Meta deutet darauf hin, dass grosse Tech-Unternehmen diese Vision ernst nehmen und bereit sind, erheblich zu investieren.
Herausforderungen und Chancen
Trotz des Potenzials bleiben Herausforderungen bestehen. Vertrauen ist nach wie vor ein zentrales Thema: Entwickler müssen darauf vertrauen können, dass Agenten qualitativ hochwertigen, sicheren und wartbaren Code produzieren. Antigravity adressiert dies durch Artifacts und kontinuierliche Beobachtbarkeit, während Manus auf vollständige Autonomie setzt.
Regulatorische Fragen, wie sie bei der Manus-Übernahme durch Meta auftraten, werden ebenfalls an Bedeutung gewinnen. Wenn KI-Agenten eigenständig Code schreiben und deployen können, entstehen neue Fragen bezüglich Haftung, Sicherheit und geistigem Eigentum.
Für Schweizer Unternehmen und Entwickler bieten beide Plattformen spannende Möglichkeiten. Antigravity könnte insbesondere für etablierte Softwarehäuser und Enterprise-Entwicklung relevant werden, während Manus AI für Startups und KMU interessant sein dürfte, die schnell und flexibel agieren müssen.
Fazit
Google Antigravity und Manus AI repräsentieren zwei komplementäre Ansätze für die Zukunft der Softwareentwicklung. Antigravity fokussiert auf professionelle Entwickler und bietet eine spezialisierte, transparente Plattform mit klarer Trennung zwischen menschlicher und agentenbasierter Arbeit. Manus AI verfolgt eine breitere Vision eines universellen autonomen Assistenten, der über reine Entwicklungsaufgaben hinausgeht.
Beide Plattformen zeigen, dass die Ära des Agentic Coding nicht mehr Zukunftsmusik ist, sondern bereits begonnen hat. Die Frage für Entwickler und Unternehmen lautet nicht mehr "ob", sondern "wie" sie diese Technologien in ihre Workflows integrieren. Wer heute beginnt, mit diesen Tools zu experimentieren, verschafft sich einen entscheidenden Vorsprung für die Zukunft der Softwareentwicklung.