TL;DR: Probé el nuevo IDE agentivo de Google, AntiGravity, y cambia la forma de trabajar: menos escritura de código y más gestión de agentes asíncronos. En este artículo explico cómo construí un Seguimiento de Dividendos usando AntiGravity y Gemini 3, ejecución paralela de tareas y la función estrella del IDE: grabaciones de pantalla verificables.
AntiGravity redefine la interfaz de desarrollo. A la izquierda hay un editor de código tradicional estilo VS Code, pero la derecha está dominada por el Agent Manager, que funciona como un motor de programación autónomo. En lugar de programar en pareja, estás asignando tareas a agentes que actúan como empleados digitales.
El Inbox actúa como centro de comandos: se crean tareas, se monitoriza su estado y se reciben notificaciones. Existen modos de trabajo: Planning Mode para diseñar arquitecturas complejas y Fast Mode para arreglos rápidos. Se pueden intercambiar modelos por tarea, por ejemplo usar Gemini 3 para la lógica y un modelo más ágil para código repetitivo.
La característica más impresionante son los artefactos verificables. Cuántas veces un LLM dice tarea completada y el código falla al ejecutar. AntiGravity lo resuelve con control de navegador integrado: el agente abre una instancia del navegador, controlada visualmente con un halo azul, interactúa con el DOM, hace clic, rellena formularios y navega por la interfaz. Además graba la pantalla durante la prueba y analiza el video para confirmar que la funcionalidad realmente funciona.
En mi demo pedí un Dividend Tracker. El agente no solo escribió la llamada a la API, también abrió el navegador, añadió acciones como Apple y Microsoft, verificó el cálculo del rendimiento y me envió la grabación del test exitoso. Esa prueba visual reduce drásticamente la fricción de confiar en salidas generadas por IA.
El flujo de trabajo es asíncrono y paralelo. Con el Agent Manager puedes delegar múltiples tareas a la vez. En el ejemplo llegué a un punto con la aplicación base funcionando y lancé dos tareas paralelas: hilo A actualizar la lógica para calcular dividendos totales según número de acciones y hilo B crear una visualización tipo gráfico de pastel del portafolio. Envié ambas solicitudes, supervisé el Inbox y los agentes ejecutaron las tareas simultáneamente, actualizaron el plan de implementación, modificaron el código, verificaron resultados y me avisaron al terminar.
AntiGravity incluye configuración human in the loop para evitar riesgos. Se puede establecer una Review Policy granular: Always Approve para entornos de bajo riesgo, Ask for Approval para que el agente pida permiso antes de ejecutar comandos CLI o cambios críticos, o Auto-detect para que el agente decida según la complejidad. La experiencia se parece menos a escribir código y más a revisar planes e implementar estrategias, lo que encaja con la idea de pasar de codificar a gestionar.
Para empresas que buscan aprovechar estas nuevas capacidades, herramientas como AntiGravity cambian el rol del equipo: de desarrollador experto en sintaxis a arquitecto que define tareas, supervisa agentes IA y valida resultados mediante artefactos verificables. Esto abre oportunidades claras para servicios de inteligencia artificial a medida, automatización y analítica avanzada.
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Reflexión final: AntiGravity representa un paso hacia una nueva forma de construir software donde confiar en la verificación visual y en agentes autónomos reduce riesgos y acelera entregas. ¿Has probado flujos de trabajo agentivos en tu empresa? En Q2BSTUDIO estamos listos para ayudar a dar ese salto.
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